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认知引擎是认知无线电关键技术之一,其核心是利用人工智能算法完成认知学习、推理与决策功能。自适应满足环境变化和用户需求。提出一种基于ART1和FAM神经网络的认知引擎。该引擎基于MATLAB 802.11a仿真平台模拟无线通信环境,通过对环境信息的学习训练,结合信道特征和用户需求推理决策出系统最优工作参数,实现认知无线电自适应配置。仿真结果表明,该认知引擎能有效实现认知无线电学习推理功能,且算法精度和稳定性均优于SVM及BP网络模型。 相似文献
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对传统型单级差分放大器在先进工艺下的增益降低进行分析,在电路设计实现上提出了具体的改进方法.通过金属氧化物半导体(MOS)管的交叉耦合正反馈形成了小信号负电阻,并通过负电阻抵消放大器的正的输出电阻,通过小信号负电阻的大小设置,使得其增益能表达成为两个跨导的比值,并且能实现先进工艺下增益的提高,因而增益能不受工艺和沟道长度的影响,具有优异的工艺兼容性,适用于低压应用和深亚μm工艺.基于此结构,实现了工艺转换而无需再设计的放大器.仿真结果表明,该运算放大器能实现不同工艺下的增益恒定以及稳定的相位裕度. 相似文献
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