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41.
研究同时存在双通道数据包丢失和时变时延的Delta算子网络控制系统(NCSs)故障检测问题.假定数据包丢失发生在控制器到执行器、传感器至控制器的数据传输过程中,并且利用两个相互独立的伯努利随机变量描述是否发生丢包.将上述的NCSs建模为网络切换系统,提出任意切换律下故障检测滤波器的设计方法.利用线性矩阵不等式(LMIs)方法、Lyapunov-Krasovskii泛函和平均驻留时间等得出所考虑的网络切换系统具备指数均方稳定性的充分条件.证明了所用的网络切换系统满足H∞性能,并推导出了滤波器参数的显式表达.数值仿真结果验证了所提方法的有效性. 相似文献
42.
针对随机最大似然算法(SML)在波达方位(DOA)估计中由于多维非线性优化导致计算复杂度大的问题,提出一种限定粒子群(PSO)算法搜索空间的SML算法。该算法克服了一个缺陷,即在采用ESPRIT算法限定PSO初始化空间时,在阵列结构是非均匀线性阵列而且信号是相干信号时ESPRIT算法不能直接处理信号,且需要采用一组预处理技术,这增加了算法计算的复杂度。提出的算法的关键之处在于采用假设技术确定初始化点来代替ESPRIT算法的解,结合克拉美罗界(CRB)确定PSO算法的初始化解空间。这一方法不必再采用预处理技术,且利用限定PSO初始化空间的算法大大降低了SML算法的计算复杂度。实验结果表明,提出的算法为相干情况和非相干情况都提供了相当好的初始值。最后,将该算法与许多现有算法进行比较,验证提出算法的有效性和准确性。 相似文献
43.
针对长期演进(LTE)移动通信系统下行链路传输中多用户的实时(RT)与非实时(NRT)业务传输性能需求问题,提出一种基于用户加权平均时延的改进型的最大加权延时优先(MLWDF)资源调度算法。该算法在考虑信道感知与用户服务质量(QoS)感知的基础上引入反映用户缓冲区状态的加权平均时延因子,该因子通过用户缓冲区中待传输数据与已发送数据的平均时延均衡得到,使具有较大时延和业务量的实时业务优先调度,提升了用户的性能体验。理论分析与链路仿真表明,提出算法在保证各业务时延及公平性的基础上,提升了实时业务的QoS性能,在用户数量达到50的条件下,对比MLWDF算法实时业务的丢包率降低了53.2%,其用户平均吞吐量提升了44.7%,虽牺牲了非实时业务的吞吐量,但仍优于VT-MLWDF算法。实验结果表明,所提算法在多用户多业务传输条件下提升了实时业务的传输性能,并在QoS性能上明显优于对比算法。 相似文献
44.
在二进制输入加性高斯白噪声信道下,研究了基于多边缘型低密度奇偶校验码(Multi-edge Low Density Parity Check,MET-LDPC)的密度进化算法。针对高斯近似算法在前期迭代中的不准确问题,提出了一种改进算法。在分析MET-LDPC码的密度进化的基础上,将全密度进化与高斯近似算法结合,通过设置切换限制条件,弥补早期迭代的不准确,提高编码阈值估计的准确性。仿真结果表明,与MET-LDPC全密度进化算法相比,所提算法可以有效提高编码阈值估计的准确性,对LDPC编码的设计有一定的参考价值。 相似文献
45.
强化学习问题中,同一状态下不同动作所对应的状态-动作值存在差距过小的现象,Q-Learning算法采用MAX进行动作选择时会出现过估计问题,且结合了Q-Learning的深度Q网络(Deep Q Net)同样存在过估计问题。为了缓解深度Q网络中存在的过估计问题,提出一种基于优势学习的深度Q网络,通过优势学习的方法构造一个更正项,利用目标值网络对更正项进行建模,同时与深度Q网络的评估函数进行求和作为新的评估函数。当选择的动作是最优动作时,更正项为零,不对评估函数的值进行改动,当选择的动作不是最优动作时,更正项的值为负,降低了非最优动作的评估值。和传统的深度Q网络相比,基于优势学习的深度Q网络在Playing Atari 2600的控制问题breakout、seaquest、phoenix、amidar中取得了更高的平均奖赏值,在krull、seaquest中取得了更加稳定的策略。 相似文献
46.
47.
在干扰条件下,卫星导航抗干扰波束形成算法往往需要卫星信号波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)的先验信息。但当存在低信噪比信号或主动干扰源时,常规的DOA估计算法性能急剧下降甚至失效。针对此问题,提出了一种被干扰信号压制的低信噪比“北斗”信号的DOA估计算法。该算法首先通过对接收信号进行子空间投影抑制干扰信号,然后对抑制干扰后的信号进行解扩重构处理,最后通过多重信号分类算法完成对“北斗”信号的DOA估计。仿真结果表明,在干扰信号干信比80 dB条件下,“北斗”信号DOA估计误差在5°以内,为下一步进行波束形成计算提供了高精度的入射角信息。 相似文献
48.
近年来,基于稀疏表示的DOA估计方法已经被广泛提出,这些方法都需预设离散的网格点,而实际信号来波方向在空间域内具有随机性,任何来波方向都是等概率出现,很有可能信号的来波方向不在网格上,因而会存在网格误差,使DOA估计结果产生较大偏差。为提高DOA估计精度,本文提出了非网格的DOA估计模型。同时,为提高测向自由度,本文应用由两个均匀线阵组成的互质阵列,并且将两个均匀线阵平行放置在同一平面。通过将两均匀线阵的互协方差矩阵向量化成互协方差矢量,可得到一维虚拟扩展的接收数据矢量,并且在稀疏表示框架下应用相应的稀疏恢复算法恢复出跟DOA参数相关的向量,从该向量中得到唯一的并且自动配对的二维DOA估计参数。仿真实验结果验证了本文算法较传统算法具有更好的DOA估计性能。 相似文献
49.