基于原子分解的多Chirp信号到达时差估计

针对多Chirp信号交叠的复杂环境下的到达时差估计问题,引入原子分解理论进行分析。首先对主站信号进行自适应Chirplet原子分解,获取交叠信号个数并分解得到相应的主要原子,然后利用获得的主站信号原子参数进一步估计和构建辅站转发信号的原子库,分别计算主辅站间各个对应原子的相关结果,利用相关峰值的位置可以估计出主辅站间各个Chirp信号的到达时差,从而进一步可以为实现同时对多Chirp辐射源的侦察定位提供依据,最后通过仿真验证了该方法的正确性和有效性。     

基于多元回归法的气体浓度预测方法

从分析气体浓度预测的基本特性入手,设计与实现一种基于多元回归法的气体浓度预测方法.通过分析各种因素对预测结果的影响来选择预测的模型,将多元回归法应用到气体浓度的预测,以建立气体浓度预测模型,并采用图表的方式直观地显示预测结果.应用结果表明:该方法可以有效地对气体浓度进行预测,且预测精度可以满足实际需求.     

一种移动机器人SLAM中的多假设数据关联方法

针对移动机器人同时定位与建图(SLAM)中的局部数据关联问题,提出一种基于粒子滤波的多假设数据关联方法.该方法将数据关联问题转换成离散优化问题,利用多个粒子来维持多种数据关联假设,通过计算关联代价来获得粒子权重,用基本剪枝技术在粒子重采样过程中滤除错误的数据关联假设.研究结果表明:该方法弥补了经典的数据关联方法中关联假设一旦确定就不能修改的不足;与ICNN和JCBB数据关联方法相比,该方法能获得更正确的数据关联结果和更高的定位精度.     

基于多分类器融合的语音识别方法研究

针对语音识别性能提高的问题,提出了一种基于多分类器融合的语音识别方法,该方法使用支持向量机(support vector machine,SVM),RBF神经网络与贝叶斯网络作为成员分类器,根据样本库中抽取的校验集计算各成员分类器的权值,以加权评分的投票策略进行决策融合.实验结果表明,通过多分类器融合的识别结果明显优于...     

基于神经网络的高并行大规模MIMO信号检测算法

随着5G和未来移动无线网络的不断发展,大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)是其中的关键技术之一。随着天线数目的不断增加,给接收机的设计带来更高的挑战,复杂度过高的检测算法在实际中难以应用。本文将一种高并行(high-parallelism, HP)检测算法展开到神经网络中,单层神经网络基于该算法的每次迭代,并将其与可训练的权重参数和非线性神经单元相结合,提出基于网络结构HP-Net的方法。通过训练HP-Net得到最优可训练参数,进而提高检测性能。实验结果表明,所提方法相对传统最小均方误差(minimum mean square error, MMSE)算法复杂度更低,并能够得到更低的误码率;同时相对HP并行检测算法误码率性能更优。     

水分胁迫条件下化控物质浸种对小麦根苗生长的影响

采用水培溶液添加PEG6000模拟干旱胁迫的方式，研究了化学调控物质浸种对不同程度水分胁迫下小麦根系及幼苗生长影响。结果表明，水分胁迫不同程度地降低了小麦幼苗的株高、叶面积、地上部及根的干重、根系活力、SOD、POD活性等，并明显增加了根系MDA含量水平。化学调控物质浸种处理可以增加各种条件下小麦的总根长、叶面积、根活力及SOD与POD活性，且表现出在干旱胁迫下增加幅度高于正常处理的现象。化学调控物质浸种有利于缓解干旱胁迫带来的不良影响。利用FA、GA、MET及稀土等化学调控物质浸种具有促进根系生长、培育小麦壮苗的突出作用。图3，表2，参14。     

协同多点传输中迫零预编码和天线选择技术

MIMO无线传输技术极大地提高了系统的容量,在实际通信系统中,整个网络是一个干扰受限的系统,小区间干扰对MIMO系统传输的影响是显著的,每个相邻小区的基站天线都可以看成一个干扰源．由于基站端数据处理能力的提升和回程容量的增加,多个小区协同多点传输技术引起了人们的广泛关注．目前的大部分工作都是集中于研究系统的容量（吞吐量）,而在实际系统中,每个用户的接收等效信噪比（即公平性）对系统的性能如误帧率等有重要的影响．对于每个用户为单天线的情形,研究了总功率受限和每天线功率受限下采用迫零预编码的系统容量和公平性．对两种功率约束条件下的公平性进行了分析,得到了公平性算法的闭式表达式．当每个用户为多天线的情形,为了降低计算的复杂度,引入了信道范数最大的接收天线选择算法,把每个用户为多天线的情形转化成等效的每个用户单天线情形,推导的每用户为单天线的公平性算法仍然适用．仿真结果显示,采用迫零预编码的多小区协作可以使系统性能显著提升．在相同的迫零预编码下,不同的功率分配策略对系统的容量和公平性有显著的影响．和用户为单天线相比,采用天线选择算法可以提升系统的容量和公平性．考虑了用户公平性时的吞吐量和最大系统吞吐量之间的折中关系,并给出了仿真结果．     

权重法在非线性多目标规划中的应用

本文主要讨论权重法作为决策技术在应用上存在的问题以及造成这些问题的原因.针对二个目标的决策问题,在决策者与分析者相互作用和非相互作用情况下,提出了处理问题的办法.文中提出的将NISE方法与决策者对不同目标的偏爱和价值判断结合起来、采取对话的方式求得最佳协调解方法,计算简单,工作量省,对话方便,是一种很有效的多目标求解方法.     

联合多址系统中扩频码的分配算法

在基于码分多址(CDMA)和空分多址(SDMA)技术的联合多址系统中, 扩频码的分配应根据移动用户空间向量的正交性来进行.文中给出一扩频码的分配算法.应用该算法,相同的扩频码可分配给同一小区内不同SDMA信道的用户,进而提高CDMA系统的通信容量.     

多目标问题的逼近于理想解的排序方法研究

针对多目标系统的优选问题,提出了改进的ＴＯＰＳＩＳ法。与现有文献中的逼近于理想解的排序方法相比,该方法充分地利用了决策矩阵的信息。实例分析表明,本文所提出方法,可用于实际多目标系统优选决策分析。