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BP算法

BP算法是由學(xué)習(xí)過程由信號(hào)的正向傳播與誤差的反向傳播兩個(gè)過程組成。由于多層前饋網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練經(jīng)常采用誤差反向傳播算法,人們也常把將多層前饋網(wǎng)絡(luò)直接稱為BP網(wǎng)絡(luò)。
  • 多徑信道下OFDM系統(tǒng)定時(shí)同步算法

    文中在pre-FFT定時(shí)同步算法的基礎(chǔ)上提出一個(gè)新的定時(shí)同步算法及其改進(jìn)算法,該算法利用規(guī)則集對(duì)相關(guān)函數(shù)和導(dǎo)函數(shù)優(yōu)化的方法得以進(jìn)一步減小估計(jì)方差,本文在給出其推導(dǎo)過程的基礎(chǔ)上給出了仿真結(jié)果,并與相關(guān)算法進(jìn)行比較,結(jié)果表明新算法的定時(shí)估計(jì)精度較高且具有一定的魯棒性。

    標(biāo)簽: OFDM 多徑信道 定時(shí)同步算法

    上傳時(shí)間: 2013-10-29

    上傳用戶:hebmuljb

  • 基于PRI變換的未知雷達(dá)信號(hào)分選算法研究

    針對(duì)未知雷達(dá)信號(hào)主處理中脈沖重復(fù)間隔的精確分選部分,介紹了PRI變換的脈沖重復(fù)間隔估計(jì)算法,提出針對(duì)固定重頻、抖動(dòng)重頻和參差重頻信號(hào)的PRI變換算法的仿真和改進(jìn)方法。

    標(biāo)簽: PRI 變換 雷達(dá)信號(hào)分選 算法研究

    上傳時(shí)間: 2014-01-03

    上傳用戶:1109003457

  • 應(yīng)用于MIMO系統(tǒng)的天線選擇新算法

      提出一種在接收端結(jié)合最大比合并的發(fā)送天線選擇新算法。該算法中,發(fā)送端從N個(gè)可用天線中選擇信道增益最佳的L個(gè)天線,而接收端不進(jìn)行天線選擇并進(jìn)行最大比合并(MRC)。并對(duì)該算法在準(zhǔn)靜態(tài)瑞利衰落信道的成對(duì)差錯(cuò)(PEP)性能進(jìn)行了深入地分析。理論分析和仿真試驗(yàn)證明。盡管發(fā)送端天線選擇對(duì)MIMO系統(tǒng)的分級(jí)階數(shù)會(huì)造成一定程度的損傷,但同不進(jìn)行天線選擇O‘M)相比,應(yīng)用該算法仍能獲得較大的分級(jí)增益,并能明顯提高相同頻譜效率和相同分集階效條件下空時(shí)碼的性能。

    標(biāo)簽: MIMO 應(yīng)用于 天線

    上傳時(shí)間: 2013-10-11

    上傳用戶:a296386173

  • MIMO雷達(dá)DOA估計(jì)算法研究

      近年來,多輸入多輸出(MIMO)雷達(dá)受到國(guó)內(nèi)外科研人員的廣泛關(guān)注。這種新體制雷達(dá)能夠在時(shí)域、頻域、空域、碼域獲取更加豐富的目標(biāo)和環(huán)境信息,尤其是MIMO雷達(dá)的空間分集和信號(hào)分集特性在提高雷達(dá)的檢測(cè)與參數(shù)估計(jì)性能等方面具有很大的優(yōu)越性,能夠突破傳統(tǒng)雷達(dá)的性能限制。論文圍繞MIMO雷達(dá)空間分集與信號(hào)分集特性,針對(duì)目標(biāo)分辨與定位問題提出了MIMO雷達(dá)DOA估計(jì)的新算法,利用MIMO雷達(dá)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了新算法的有效性。

    標(biāo)簽: MIMO DOA 雷達(dá) 估計(jì)算法

    上傳時(shí)間: 2013-11-09

    上傳用戶:sclyutian

  • GPS單孔徑雙極化天線抗干擾算法研究

    設(shè)計(jì)了一種利用單孔徑雙極化天線進(jìn)行GPs自適應(yīng)抗干擾的方法,并對(duì)算法的性能進(jìn)行了詳細(xì)的分析。新方法在不降低衛(wèi)星信號(hào)質(zhì)量的前提下,僅占用單個(gè)天線位置,就可以對(duì)付窄帶或?qū)拵Ц蓴_。為增強(qiáng)安裝受限裝備的導(dǎo)航抗干擾能力提供了一種新的解決方案。仿真結(jié)果表明,新方法可行、有效。

    標(biāo)簽: GPS 雙極化 天線抗干擾 算法研究

    上傳時(shí)間: 2014-01-19

    上傳用戶:非洲之星

  • GPS信號(hào)阻塞情況下的EFK算法改進(jìn)

    當(dāng)GPS信號(hào)發(fā)生阻塞時(shí),可見衛(wèi)星數(shù)會(huì)不足4顆,這時(shí)迭代最小二乘算法(ILS)與普通擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)都不再適用。針對(duì)這一問題提出了一種改進(jìn)的EKF算法。該算法利用在垂直地面方向上的位置變化緩慢這一運(yùn)動(dòng)特性,建立了改進(jìn)EKF算法的系統(tǒng)模型。通過理論分析得到了濾波器參數(shù),最后利用真實(shí)的GPS衛(wèi)星數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在可見衛(wèi)星數(shù)不少于4顆時(shí),此改進(jìn)的EKF算法定位精度與普通的EKF算法基本相同;在GPS信號(hào)阻塞只有3顆可見衛(wèi)星時(shí),此改進(jìn)的EKF算法的定位精度明顯優(yōu)于普通的EKF算法。

    標(biāo)簽: GPS EFK 信號(hào) 阻塞

    上傳時(shí)間: 2013-12-26

    上傳用戶:cmc_68289287

  • 軟件無線電中AM調(diào)制解調(diào)算法的DSP實(shí)現(xiàn)

    軟件無線電的思想已推廣到無線電通信領(lǐng)域, 該技術(shù)依托于寬頻段、特性均勻的天線, 高速的ADö DA 芯片,可編程大規(guī)模邏輯門陣列, 通用高速的DSP 數(shù)字信號(hào)處理芯片等硬件技術(shù)。介紹了AM 調(diào)制和解調(diào)的數(shù)字化實(shí)現(xiàn)方法, 給出了基于TM S320C32 DSP 芯片實(shí)現(xiàn)AM 調(diào)制解調(diào)算法的主要源程序。經(jīng)測(cè)試, 該軟件設(shè)計(jì)在軟件無線電硬件平臺(tái)上運(yùn)行良好, 整個(gè)系統(tǒng)的各項(xiàng)性能指標(biāo)均達(dá)到設(shè)計(jì)的要求。

    標(biāo)簽: DSP 軟件無線電 AM調(diào)制 解調(diào)算法

    上傳時(shí)間: 2013-10-09

    上傳用戶:xanxuan

  • WLAN中OFDM系統(tǒng)載波頻率同步算法研究

    針對(duì)OFDM技術(shù)中的載波頻率同步問題,分析了載波頻率偏差對(duì)OFDM系統(tǒng)造成的影響,總結(jié)了基于IEEE802.11標(biāo)準(zhǔn)的三種常見的頻偏估計(jì)算法:基于循環(huán)前綴的最大似然算法、基于訓(xùn)練序列的時(shí)域相關(guān)算法和基于導(dǎo)頻的頻域相關(guān)算法,提出一種基于訓(xùn)練序列和導(dǎo)頻的聯(lián)合載波頻偏估計(jì)算法。性能仿真結(jié)果表明,該聯(lián)合估計(jì)算法在估計(jì)范圍和估計(jì)精度上具有明顯的優(yōu)勢(shì),適合實(shí)際工程應(yīng)用。

    標(biāo)簽: WLAN OFDM 算法研究

    上傳時(shí)間: 2013-11-07

    上傳用戶:leesuper

  • 多載波蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)中的多業(yè)務(wù)切換算法

    提出一種用于多載波蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)的子信道合并切換算法。采用多維Markov 鏈對(duì)子信道合并切換算法進(jìn)行系統(tǒng)建模分析,得到了呼叫阻塞率、切換阻塞率等關(guān)鍵系統(tǒng)性能參數(shù)的解析結(jié)果。與切換保護(hù)信道算法相比,子信道合并切換算法在對(duì)其他類型呼叫性能影響很小的前提下,改善了對(duì)帶寬要求較高的業(yè)務(wù)的切換性能。該算法還可以與其他資源預(yù)留切換算法相結(jié)合,改善其性能。

    標(biāo)簽: 多載波 多業(yè)務(wù) 蜂窩移動(dòng)通信

    上傳時(shí)間: 2013-11-02

    上傳用戶:wangw7689

  • 基于核的MMKP問題算法研究

      多維多選擇背包問題(MMKP)是0-1背包問題的延伸,背包核已經(jīng)被用來設(shè)計(jì)解決背包問題的高效算法。目的是研究如何獲得一種背包核,并以此高效處理多維多選擇背包問題。首先給出了一種方法確定MMKP的核,然后闡述了利用核精確解決MMKP問題的B&B算法,列出了具體的算法步驟。在分析了算法的存儲(chǔ)復(fù)雜度后,將算法在各種實(shí)例上的運(yùn)行效果與目前解決MMKP問題的常用算法的運(yùn)行效果進(jìn)行了比較,發(fā)現(xiàn)本文的算法性能優(yōu)于以往任何算法。

    標(biāo)簽: MMKP 算法研究

    上傳時(shí)間: 2013-11-20

    上傳用戶:wangw7689

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