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针对大规模认知无线电网络中协同频谱感存在的感知时间长、能量消耗过多、缺乏自适应能力等问题,提出了一种基于分簇协同的Q-学习频谱感知算法.该算法利用分簇机制,把大规模的环境变成小规模的簇内环境,分簇后簇内采用协同Q-学习,通过代理在与环境交互过程中不断试错来确定频谱检测的最佳门限值,使系统具有自主学习的能力.实验结果表明:大规模环境下系统的检测性能有显著提高. 相似文献
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为了对显式模型预测控制算法进行实验研究,建立了基于ARM-Linux平台的显式模型预测控制实物仿真控制系统.在ARM-Linux平台上实现了显式模型预测控制算法的在线计算过程,把传统的隐式模型预测控制的反复在线优化计算问题转变为在线数据搜索过程,简化了在线计算过程,提高了在线计算速度,减少了在线计算时间.对显式模型预测... 相似文献
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