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摘要:针对水下无线传感网络中运动节点定位精度低的问题,提出了一种新的基于双层修正无迹卡尔曼的水下节点定位算法(DLMUKF)。该算法利用下层无迹卡尔曼滤波算法对节点状态进行预测,根据各信标节点的测距传播时延对预测的节点状态进行修正。运用上层无迹卡尔曼滤波算法对修正后的状态进行新的预测与修正。仿真实验中,DLMUKF算法的平均定位误差约为传统多边定位算法的15%,约为基于无迹卡尔曼滤波(UKF)定位算法的16%,受节点运动时间与速度的影响最小。通过实验证明DLMUKF算法能更充分利用实际距离值,可以有效减小运动节点的定位误差。 .txt 相似文献
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为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能,提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展,实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中,在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理,对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段,利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化,从而实现对噪声的有效抑制,保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试,结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像,并实现较高的识别正确率。 相似文献
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多分类问题是机器学习、数据挖掘领域的重要研究内容。在文本分类、语音识别、图像识别、基因检测等方面有广泛的应用。通过在UCI数据集对极限学习机算法ELMs(ELM,KELM)和支持向量机算法SVMs(SVM,LSSVM)在多分类问题上的表现进行详细比较,得出以下结论:ELMs相较于SVM在多分类问题上有更高的分类准确率,而且随着分类数目的增加,ELMs的泛化能力相较于SVM提高越多,但是ELMs对于LSSVM并没有得到上述结论;ELMs相较于SVMs对数据的类别数目不敏感,分类准确率随类别数目增加下降不明显;ELMs相较于SVMs在多分类问题上所需计算代价更小,且拥有更快的学习和训练速度,适用于多分类问题。 相似文献
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异构网络通过在宏基站的覆盖范围内密集地部署低功率的节点,使小区得到分化,提升信道增益。但由于频谱资源有限,资源分配在带有中继节点的蜂窝异构网络中变得较为复杂。为改善信道的频谱效率,研究在带有中继节点异构网络中的最优频谱分配策略以及对应的用户接入策略,提出一个基于乘子法的高效算法,通过在乘子法迭代中寻找一组有限的频谱复用模式,得到最优的频谱分配和用户接入策略,实现最优的比例公平性。数值仿真结果表明,该算法可有效利用有限的频谱资源,相对于传统的频谱分配策略,网络性能明显提升。 相似文献
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作为磨矿过程的主要生产质量指标, 磨矿粒度是实现磨矿过程闭环优化控制的关键.将磨矿粒度控制在一定范围内能够提高选别作业的精矿品位和有用矿物的回收率, 并减少有用矿物的金属流失.由于经济和技术上的限制, 磨矿粒度的实时测量难以实现.因此, 磨矿粒度的在线估计显得尤为重要.然而, 目前我国所处理的铁矿石大多数为性质不稳定的赤铁矿, 其矿浆颗粒存在磁团聚现象, 所采集的数据存在大量异常值, 使得利用数据建立的磨矿粒度模型存在较大误差.同时, 传统前馈神经网络在磨矿粒度数据建模过程中存在收敛速度慢、易于陷入局部最小值等缺点, 且单一模型泛化性能较差, 现有的集成学习在异常值干扰下性能严重下降.因此, 本文在改进的随机向量函数链接网络(random vector functional link networks, RVFLN)的基础上, 将Bagging算法与自适应加权数据融合技术相结合, 提出一种基于鲁棒随机向量函数链接网络的集成建模方法, 用于磨矿粒度集成建模.所提方法首先通过基准回归问题进行了实验研究, 然后采用磨矿工业实际数据进行验证, 表明其有效性. 相似文献
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20.
嵌入式系统将传统的人为控制系统转变为机器控制系统,提升了系统的精确性与稳定性,有效地节省了传统模式产生的损耗问题。随着电子技术的不断发展,基于单片机的嵌入式多节点网络通信系统设计逐渐完善。嵌入式系统设计的核心就是单片机,而stm32作为一种32位微控制器,在嵌入式多节点网络通信系统应用中的效果显著。基于此,文章主要对基于单片机的嵌入式多节点网络通信系统设计进行了简单的分析论述。 相似文献