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1.
2.
针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。 相似文献
3.
无线携能通信(Simultaneous Wireless Information and Power Transfer, SWIPT)技术提高了频谱的利用率,同时可实现传统网络的节能减排,为网络提供了更智能的自治能力、更广泛的覆盖范围、更高度集成的系统能力等美好前景。针对这一新的研究领域,本文从资源优化分配和安全传输的角度,对SWIPT与5G新兴通信技术集成的现有相关研究进行总结回顾,并对进一步提高SWIPT系统性能的几个可能研究方向进行分析与讨论,旨在为无线携能通信网络研究发展提供参考。 相似文献
4.
鲁声威 《兰州理工大学学报》2021,47(2):97
探寻市场价格和批发价格均随机波动时,在信息不对称的情况下是否存在供应链协调.将看涨期权与数量弹性契约相融合成一种新的契约看涨期权弹性契约,分别构建供应成本和制造成本信息不对称时应急供应链的看涨期权弹性契约模型,寻找最优定价及订货策略;并与完全信息情形对比,分析不完全对称的信息对供应链及链成员的最优决策和绩效的影响.研究结果表明:当突发事件引起商品未来价格上涨时,采用看涨期权弹性契约协调供应链,若供应链上的参与者单方拥有信息优势,就能通过隐瞒私人信息而获利,但没有信息优势的一方和供应链的整体利益会受到损害.同时也证明了看涨期权弹性契约比数量弹性契约协调供应链的效果要好.最后通过算例验证了这些结论. 相似文献
5.
蜂窝车联网(cellular-V2X,C-V2X)中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案,在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题,文章对已有栅格定位算法进行优化,提出一种基于统计信息网格(statistical information grid,STING)的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升(extreme gradient boosting decision tree,XGBoost)进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发,相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化,使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。 相似文献
6.
D-S证据理论可应用于多源数据融合领域,但在处理高度冲突的证据时,可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题,本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先,通过信息熵表明证据的相对重要性,采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量,经过计算获取数据的最终权重,并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比,所提方法收敛更快,准确度更高.故障诊断的应用实例表明,所提方法的不确定性更小,优于现存的其他方法. 相似文献
7.
虚拟现实技术在现代农业信息领域的作用日益凸显,然而当前的农业虚拟现实环境仍然以静态几何模型为主,具有真实物理意义并符合真实环境物理规则的动态模型和交互模式仍然没有普及。基于物理的模型和仿真方法具有机理上的优势,能够在自然环境包括农业生物和农业生产场景的动态建模与真实感交互方面增强虚拟交互的真实感和互动体验的沉浸感。本文阐述了基于物理的建模方法本质和意义,总结了农业虚拟现实环境中的物理建模和仿真的研究进展,分析了基于物理方法在植物形态学、运动学、动力学、生物力学以及环境物理场建模与仿真方面的应用原理和基本方法,并探讨了物理模型和仿真方法在农业虚拟现实乃至农业信息化中的潜在作用和未来的发展趋势。 相似文献
8.
马卓 《吉林大学学报(信息科学版)》2018,36(6):610-614
为提高信息传输的安全性,基于信息熵和混沌编码提出了一种可用于调制方式加密的通信技术。该技术可以根据对实时信道信噪比的估计自适应地选择多种高抗噪性能的调制方式,并利用经过混沌加密的调制跳变提高信号传输的保密性能。通过仿真实验,用时变信道和7 种常用的调制方式,以及混沌的Logistic 映射实现了该技术,并证实了其有效性。 相似文献
9.
提出了多种基于子图结构特征的新特征,构建了基于节点重要性、基于节点共同邻居、基于边共同邻居、基于邻居子图和基于边子图五类特征,并将这五类特征中的多种特征分别作为特征输入,运用机器学习的方法,实现科学家合作网未来合作关系的预测。研究中发现,基于边子图特征的链路预测准确率最好。此外,研究中运用基于模型的特征排序和最大信息系数特征选择方法分析类内特征的影响力以及相互关系,通过机器学习算法的分类模型进行链路预测。该方法能够有效地揭示网络类内特征在预测中的重要性和相关性,有利于发现影响力大的特征和冗余特征。 相似文献
10.
Levent Bulut 《Journal of forecasting》2018,37(3):303-315
In this paper, we use Google Trends data for exchange rate forecasting in the context of a broad literature review that ties the exchange rate movements with macroeconomic fundamentals. The sample covers 11 OECD countries’ exchange rates for the period from January 2004 to June 2014. In out‐of‐sample forecasting of monthly returns on exchange rates, our findings indicate that the Google Trends search query data do a better job than the structural models in predicting the true direction of changes in nominal exchange rates. We also observed that Google Trends‐based forecasts are better at picking up the direction of the changes in the monthly nominal exchange rates after the Great Recession era (2008–2009). Based on the Clark and West inference procedure of equal predictive accuracy testing, we found that the relative performance of Google Trends‐based exchange rate predictions against the null of a random walk model is no worse than the purchasing power parity model. On the other hand, although the monetary model fundamentals could beat the random walk null only in one out of 11 currency pairs, with Google Trends predictors we found evidence of better performance for five currency pairs. We believe that these findings necessitate further research in this area to investigate the extravalue one can get from Google search query data. 相似文献