在兩跳MIMO中繼通信系統(tǒng)的預(yù)編碼相關(guān)研究中，提出了一種級(jí)聯(lián)預(yù)編碼算法，該算法把兩跳系統(tǒng)的預(yù)編碼分解成兩個(gè)獨(dú)立的部分，從而把預(yù)編碼問(wèn)題轉(zhuǎn)化成為求源節(jié)點(diǎn)到中繼節(jié)點(diǎn)的預(yù)編碼過(guò)程以及中繼節(jié)點(diǎn)到目的節(jié)點(diǎn)的過(guò)程。本文使用MMSE準(zhǔn)則，在簡(jiǎn)化迭代算法復(fù)雜度的同時(shí)，與一種只在中繼節(jié)點(diǎn)進(jìn)行聯(lián)合優(yōu)化的算法進(jìn)行比較，由仿真可以看出，本文算法有一定的性能提升。
標(biāo)簽： MIMO 中繼系統(tǒng) 預(yù)編碼 級(jí)聯(lián)
上傳時(shí)間： 2013-11-12
上傳用戶(hù)：xiaoyuer
小麥在儲(chǔ)藏階段由于各種災(zāi)害導(dǎo)致?lián)p失巨大，并降低了面粉質(zhì)量，及時(shí)檢測(cè)并分離小麥的受損顆粒迫在眉睫。文章以提取4類(lèi)小麥碰撞聲信號(hào)為基礎(chǔ)，使用數(shù)字信號(hào)處理方法對(duì)小麥完好粒、蟲(chóng)害粒、霉變粒及發(fā)芽粒的碰撞聲信號(hào)提取有效特征，最后利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類(lèi)，對(duì)于3類(lèi)小麥類(lèi)型的識(shí)別取得了較好的識(shí)別率。應(yīng)用結(jié)果表明BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠較好地實(shí)現(xiàn)區(qū)分受損小麥顆粒與完好小麥顆粒。
標(biāo)簽： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 聲信號(hào) 分類(lèi)
上傳時(shí)間： 2014-12-29
上傳用戶(hù)：lxm
根據(jù)位置指紋室內(nèi)定位算法的理念，提出了一種旨在減小計(jì)算量的定位方法，并將此方法應(yīng)用于KNN算法中。以KNN算法為例，理論上分析了其計(jì)算量?jī)?yōu)化的情況，并在此優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)仿真比較了K的取值、AP節(jié)點(diǎn)的位置及數(shù)量對(duì)定位精度的影響。結(jié)果表明該算法不但能夠保證位置指紋室內(nèi)定位的精度，而且還能有效的減小定位過(guò)程中的計(jì)算量。該方法同樣可以推廣到其他位置指紋定位算法中，能在理論上解決位置指紋定位算法的計(jì)算量問(wèn)題。
標(biāo)簽： KNN 算法 室內(nèi)定位 中的應(yīng)用
上傳時(shí)間： 2013-10-20
上傳用戶(hù)：wuchunwu
針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)能量有限，且在進(jìn)行信息傳輸時(shí)存在數(shù)據(jù)沖突、傳輸延時(shí)等問(wèn)題，提出并設(shè)計(jì)了基于最大生存周期的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法。該算法將整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)分成多個(gè)簇，并根據(jù)節(jié)點(diǎn)的傳輸范圍，將每個(gè)簇中的節(jié)點(diǎn)均勻分布，每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)自己的本地信息和剩余能量選擇通信方式向簇頭節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)，從而形成傳輸數(shù)據(jù)的最短路徑；并根據(jù)集中式TDMA（時(shí)分多址）調(diào)度模型，運(yùn)用基于微粒群的Pareto優(yōu)化方法，使得網(wǎng)絡(luò)在完成規(guī)定的信息傳輸時(shí)每個(gè)節(jié)點(diǎn)耗費(fèi)的平均時(shí)隙和平均能耗最優(yōu)。仿真結(jié)果表明，上述算法不但可以最大化網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間，還可以有效的降低數(shù)據(jù)融合時(shí)間，減少網(wǎng)絡(luò)延時(shí)。
標(biāo)簽： 低能耗 時(shí)延 無(wú)線傳感器 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2014-12-29
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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的迭代算法
標(biāo)簽： SL-n 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò) 迭代 算法
上傳時(shí)間： 2013-11-16
上傳用戶(hù)：標(biāo)點(diǎn)符號(hào)
容遲/容延網(wǎng)絡(luò)（Delay Tolerant Network/DTN）泛指由于節(jié)點(diǎn)移動(dòng)、能量管理、調(diào)度等原因而出現(xiàn)頻繁中斷、甚至長(zhǎng)時(shí)間處于中斷狀態(tài)的一類(lèi)網(wǎng)絡(luò)。針對(duì)DTN具有的時(shí)延高、割裂頻繁、節(jié)點(diǎn)能量受限、以及節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性等特點(diǎn)，通過(guò)對(duì)DTN中基于復(fù)制策略的單播路由策略進(jìn)行分類(lèi)和比較，提出了如何優(yōu)化DTN單播路由算法、提高網(wǎng)絡(luò)傳輸率的建議。
標(biāo)簽： 容遲網(wǎng)絡(luò) 策略 路由 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-11-24
上傳用戶(hù)：xiaojie
無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)存在關(guān)鍵區(qū)域節(jié)點(diǎn)能量消耗過(guò)快，節(jié)點(diǎn)能量供應(yīng)有限以及通信鏈路擁塞等問(wèn)題，容易造成節(jié)點(diǎn)故障和路由破壞。為減小上述問(wèn)題對(duì)網(wǎng)絡(luò)傳輸造成的影響，提出一種基于Q學(xué)習(xí)的無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)自愈算法，通過(guò)引入Q學(xué)習(xí)的反饋機(jī)制，動(dòng)態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)信息，當(dāng)故障發(fā)生時(shí)，自適應(yīng)地選擇恢復(fù)路徑，保證數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)順利傳輸。仿真結(jié)果表明，該算法降低了錯(cuò)誤選擇故障或擁塞路徑的概率，在故障感知、故障恢復(fù)和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命等方面，表現(xiàn)出了良好的性能。
標(biāo)簽： 無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò) 算法
上傳時(shí)間： 2013-10-26
上傳用戶(hù)：toyoad
針對(duì)硫化鎳礦選礦浮選工業(yè)過(guò)程中液位控制進(jìn)行數(shù)學(xué)分析，建立 BP預(yù)測(cè)模型并實(shí)施多浮選槽液位控制方法，利用目前工程領(lǐng)域流行的 MATLAB 7.0中提供的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練和仿真，為有效抑制各槽液位擾動(dòng)、實(shí)時(shí)調(diào)整各浮選槽液位和實(shí)現(xiàn)浮選指標(biāo)的提高提供了有效的途徑。仿真結(jié)果證明了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)解決硫化鎳礦浮選過(guò)程液位PID控制的有效性，具有廣泛應(yīng)用和推廣的價(jià)值。
標(biāo)簽： PID BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 液位 控制
上傳時(shí)間： 2014-12-29
上傳用戶(hù)：凌云御清風(fēng)
隨著科技技術(shù)的發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)幾何級(jí)的增長(zhǎng)，面對(duì)這個(gè)情況傳統(tǒng)存儲(chǔ)服務(wù)無(wú)法滿(mǎn)足復(fù)雜數(shù)據(jù)慢慢地暴露出來(lái)，傳統(tǒng)的存儲(chǔ)計(jì)算服務(wù)不僅浪費(fèi)著極大的資源，還對(duì)于環(huán)境有著極大的不利影響。在這個(gè)大環(huán)境下云計(jì)算應(yīng)勢(shì)而生。本論文將針對(duì)目前的存儲(chǔ)服務(wù)無(wú)法滿(mǎn)足復(fù)雜數(shù)據(jù)的問(wèn)題，研究云存儲(chǔ)中的任務(wù)調(diào)度技術(shù)。通過(guò)與Hadoop平臺(tái)結(jié)合的試驗(yàn)對(duì)于現(xiàn)有的三種算法進(jìn)行算法的實(shí)現(xiàn)過(guò)程的研究以及結(jié)果的對(duì)比。
上傳時(shí)間： 2013-10-14
上傳用戶(hù)：阿四AIR
隨著GPS、GALILEO、GLONASS以及我國(guó)北斗導(dǎo)航定位系統(tǒng)的不斷發(fā)展，基于多星座下的GNSS接收機(jī)自主完好性監(jiān)測(cè)算法也已被國(guó)內(nèi)外學(xué)者廣泛研究。本文首先介紹了接收機(jī)自主完好性監(jiān)測(cè)（RAIM）算法的原理，然后分別對(duì)單星座、多星座組合下的RAIM算法進(jìn)行了研究和仿真，圖形化和數(shù)據(jù)化的仿真結(jié)果充分證明了多星座組合下的完好性監(jiān)測(cè)性能優(yōu)于單星座下完好性監(jiān)測(cè)性能。
標(biāo)簽： GNSS 接收機(jī) 監(jiān)測(cè) 算法研究
上傳時(shí)間： 2013-11-11
上傳用戶(hù)：止絮那夏
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