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1.
将发射阵的期望主瓣幅度响应波束设计转化为凸优化问题,并利用cvx工具箱求解最优加权。首先,根据期望波束的主瓣范围,将空间区域分为主瓣区域和旁瓣区域,再在主瓣区域内将设计波束和期望波束之差的2-范数最小化,并将设计波束图旁瓣级控制在期望值之下。最后,利用cvx工具箱对该凸优化问题进行求解,获得满足要求的设计波束图。通过计算机仿真对所提波束图设计方法的有效性进行了验证。  相似文献
2.
压缩感知可由少量观测重构K-稀疏信号.本文提出的极大熵方法克服了压缩感知中lp(0<p<1)最优化问题的非光滑性.极大熵方法构造一条同伦曲线以获得全局最优稀疏解.数值实验表明极大熵方法的信号重构性能优于l1最优化和AST算法.  相似文献
3.
为提高中继辅助的多输入多输出(MIMO)通信系统的通信可靠性,对系统的联合功率分配问题进行了研究.首先,提出了总均方误差最小化的优化准则,并给出了相应代价函数.其次,证明了该代价函数关于部分参数是凸函数而关于全局参数是非凸函数.最后,通过推导SMSE的上界,把原来的非凸问题转换为联合的凸优化问题,从而能够使用高效的凸优化方法获得全局最优的功率分配系数.仿真结果表明所提出的功率分配方案比现有方案有更好的性能.  相似文献
4.
进行了大气污染物预测研究.针对传统的向量自回归模型方法所面临的过参数化问题,提出了稀疏组lasso罚向量自回归模型并应用近邻梯度下降法求解模型参数.为了验证模型的有效性,将其应用于2015年京津冀大气污染物数据中并对2016年1月1日北京6项大气污染物浓度进行预测.实验数据表明:基于稀疏组lasso罚模型的PM2.5预测归一化均方误差约为3.8%,预测精度高于向量自回归(VAR)模型、基于各种稀疏结构的向量自回归(VAR-L)模型、分层向量自回归(HVAR)模型.此外,京津冀不同城市对北京的空气质量影响程度不同,这可以通过组内稀疏模型参数进行解释.将凸优化概念与向量自回归模型结合应用于大气污染物浓度的预测中,对京津冀大气污染协同治理具有重要意义.  相似文献
5.
采用CVX软件包,实现声呐/雷达阵列的优化设计,并对波达方向不确定性等实际问题进行了建模和讨论。  相似文献
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