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191.
宽带认知无线电网络分布式协作压缩频谱感知算法 总被引:5,自引:3,他引:2
针对宽带认知无线电网络中压缩频谱感知算法在低信噪比环境下频谱检测性能下降的问题,提出了一种基于高斯过程的分布式压缩频谱感知(PBCS)算法.首先应用层次化的正态分布概率模型来表示压缩频谱的重构,然后各个认知无线电用户交换模型参数并结合本地的压缩采样数据进行压缩频谱感知.有别于其他直接融合频谱感知结果或检测数据的协作式算法,PBCS算法通过模型参数融合来进行协作,能有效减小信噪比低的协作用户的影响,从而提高算法的抗噪性.仿真结果表明,PBCS算法可以在-5dB的信噪比条件下达到检测概率大于0.9、误检概率为0.1的频谱检测性能. 相似文献
192.
针对无线Mesh网现有媒体访问控制层协议进行多播时效率较低的问题,在分层信标驱动的无线Mesh网多播差错控制协议(Layer-BLBP)的基础上,提出了一种面向前向纠错的无线Mesh网多播差错控制协议———混合分层信标帧驱动协议(HLBLBP).该协议通过引入前向纠错技术和减少多播纠错时控制帧数量来降低重传次数,从而提高了用于数据传输的实际开销占整个多播过程的时间比例.仿真实验结果表明,新协议有效提高了多播网络的总体性能,提供的实际吞吐率比Layer-BLBP提高了25%以上. 相似文献
193.
采用约束蚁群优化的贝叶斯网结构学习算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对贝叶斯网络结构学习问题,提出了一种约束蚁群优化算法.该算法根据贝叶斯得分的局部一致性原理设计了一种增边规则,并且将此规则引入蚁群算法的框架中,从而实现了在搜索过程中利用启发式信息动态缩减搜索空间、同时减少运行时间的目的.此外,还从理论上证明了增边规则的正确性,而且从实验角度讨论了约束蚁群优化算法的参数敏感性.实验结果表明,在解决较大规模的贝叶斯网络结构学习问题时,约束蚁群优化算法在保证求解精度的条件下比蚁群优化算法的运行时间减少40%以上. 相似文献
194.
基于相点距离集合确定脑电信号的相空间重构嵌入维数,并得到时间序列的相空间轨迹.把由相空间轨迹构成的回归矩阵转化为复杂网络的连接矩阵,并用复杂网络的特征参量表征回归矩阵的性质.实验结果表明,由不同生理状态的脑电信号构成的回归矩阵呈现出普适和非普适特征,也就是小世界特征的一致性和聚类结构的差异性.这些结论与实际脑网络的小世界特征和脑功能区域的聚类结构能够很好吻合. 相似文献
195.
雷暴是一种重要的天气现象,也是一种灾害性天气。文章分别阐述了热雷暴、锋雷暴、地形雷暴的形成条件;雷暴来临时气象要素气温、气压、湿度、风、降水、的变化特征;雷暴观测和记录注意事项,以及其他注意事项。 相似文献
196.
针对盲目广播带来的广播风暴问题,提出了一种适用于Ad Hoc网络的跨层模糊逻辑广播算法(cross-layer fuzzy logic broadcasting algorithm,CLFBA).该算法应用跨层设计的方法,在保持原有介质访问控制层(medium access control,MAC)和路由层严格分离的基础上,允许路由层共享MAC的接收信号强度信息.采用模糊控制获得节点重播分组的概率,赋予增加通信面积大的节点和剩余能量高的节点较高的转发概率.CLFBA减少了广播过程中产生的冗余、竞争和冲突,均衡了网络中节点的能量消耗.仿真结果表明,与路由层应用泛洪和概率泛洪算法、MAC层应用IEEE802.11协议相比,CLFBA提高了转播节省率,延长了网络生命周期,降低了平均节点丢包率和平均端对端延迟. 相似文献
197.
解决船舶发电机在负荷突变尤其是大负荷突变时能够稳定发电机端电压是控制系统需要解决的基本问题.为此提出和使用一种新型智能PID控制系统,其中PID控制器由三层前馈神经网络组成.利用神经网络的自学习能力,PID控制器的参数能够根据系统动态特性通过神经网络权系数进行自行调整,其特点是结构简单、工作稳定.仿真结果表明,该智能PID控制器比传统的PID控制器具有对扰动响应速度快和具有更好的控制效果和更好的鲁棒性,能更好地稳定船舶发电机端电压.该智能PID控制器已用于船舶发电机控制系统中,并取得满意的效果. 相似文献
198.
在考虑了干散货运输需求、干散货船舶供给以及干散货船舶闲置等对运价指数影响的基础上,采用神经网络技术对月度干散货指数进行了研究,并且与基于ARCH模型和多元线性回归模型的预测进行了对比研究,结果表明从提高预测精度的角度来说神经网络技术是最优的. 相似文献
199.
阐述采用正交空时编码的发射分集以及采用最大比合并的接收分集的基本原理.通过仿真比较两种分集方案在改善正交频分复用无线局域网吞吐量性能上的不同效果.理论分析和仿真结果表明,两种分集方案都能较大提高正交频分复用无线局域网的吞吐量,并且接收分集的性能要优于发射分集. 相似文献
200.
基于BP人工神经网络的非饱和黄土湿陷系数计算方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在综合分析非饱和黄土湿陷系数影响因素的基础上,采用BP人工神经网络方法建立了湿陷系数的计算模型.用西安地区黄土的实测资料作为网络模型的学习训练样本和测试样本,对网络模型的计算结果与实测进行了对比.结果表明,用人工神经网络方法计算非饱和黄土湿陷系数,结果准确、可靠,更接近于实际,为湿陷系数的理论计算提供一种新方法. 相似文献