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1.
大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)可以有效提升5G SA网络的上行链路数据传输速率以及可靠性。针对5G SA网络上行链路速率和覆盖不均衡的情况,提出了基于大规模MIMO的分组算法,将发送信号矢量进行分组,组内采用最大似然检测,组外采用基于正交三角分解(QR分解)的干扰消除检测,并且结合5G频谱的叠加策略,在降低算法复杂度的同时,有效提升网络覆盖和速率。通过5G SA现网实测,通过MIMO降低分组数量能够提升分组检测性能,结合上行低频段频谱叠加策略能够有效提升5G SA网络上行覆盖30%,提升5G SA网络上行平均速率40%~80%,特别是弱覆盖边缘的网络速率,最高可达600%。 相似文献
2.
针对同种产品的多类试验源寿命数据信息,利用构造的混合基分布,实现三源数据融合,同时估计出数据源的总体分布密度函数。基于EM算法得到混合基分布密度函数参数向量中各未知参数极大似然估计的迭代式。使用经过Bootstrap法扩权的样本,给出了各参数估计值,确定混合基分布的密度函数解析,进而完成产品可靠性分析。算例验证了该类模型的可行性和有效性。 相似文献
3.
目的研究自修复超疏水复合涂层的制备工艺及自修复性能。方法将环氧树脂、中性硅酮胶和疏水纳米SiO2混合制得涂料底层,纳米SiO2与无水乙醇混合得到涂料面层,采用两步浸涂法在载玻片表面制备出具有自修复功能的自相似双层超疏水涂层。利用扫描电子显微镜、傅里叶变换红外光谱仪和接触角测量仪,对复合涂层的微观形貌、分子结构和润湿性进行了表征。考察了复合涂层的机械稳定性、耐酸碱能力、自清洁能力、耐水冲击能力和自修复机理。结果制备的双层超疏水涂层具有良好的超疏水性能和自修复能力。涂层静态水接触角达到156°±1.8°,经过30个机械磨损循环后,表层被彻底破坏露出底层,此时涂层接触角为125°±1°,通过在130℃环境下加热1 h,涂层的接触角达到157°±1.6°,恢复超疏水能力;同时,所制备涂层拥有优异的耐酸性和自清洁能力,并具有碱性破坏以及水冲击破坏后的自修复能力。结论自相似双层结构的构建使超疏水涂层拥有自修复能力,有效提高了超疏水涂层的耐磨能力、耐腐蚀能力和耐水冲击能力。 相似文献
4.
5.
《武汉大学学报(工学版)》2021,(1):1-7
基于普适似然不确定性估计(generalized likelihood uncertainty estimation, GLUE)分析框架,通过在其似然函数的定义中考虑实测流量数据的误差,建立新的似然函数L_2,并与广泛使用的似然函数纳希效率系数L_1进行对比,分析讨论了流量数据误差对流量模拟不确定性估计结果的影响。通过淮滨水文站的混合有限元模型(hydrological model,HYMOD)流量模拟实验表明,相比于似然函数L_1,L_2的使用能够改善模型参数的后验分布估计,降低流量90%置信区间的区间宽度;同时使用L_1和L_2作为参数约束条件,能够进一步降低参数的不确定性,获得更为合理的流量预报区间。显式地考虑流量数据不确定性因素可以有效地降低水文模拟的不确定性。 相似文献
6.
制备了一种LiCl复合可得然离子凝胶,并将其首次用于空气取水性能研究。在不同吸附温度、吸附湿度的开式环境中,完成了复合吸附剂的水蒸气吸附特性研究。探究了浸渍盐的质量浓度对复合吸附剂吸附性能的影响。根据目标工况,完成了复合吸附剂组分的优化配比。对优化后的离子凝胶进行了吸附动力学和等温吸附特性研究。结果表明,15% LiCl溶液复合而成的可得然吸附剂综合性能最佳。在35℃&75%RH下,该复合吸附剂的吸附量高达3.30g/g,是传统硅胶复合吸附剂的6.6倍;在55℃&40%RH工况下实现1.66 g/g的水量脱附,是硅胶复合吸附剂的3倍。在25℃&75%RH下,可得然复合凝胶吸附剂的吸附速率K高达3.48×10-3s-1;该离子凝胶复合吸附剂的研究,为吸附式空气取水技术提供了基础支持。 相似文献
7.
研究并构建了一个结合脑电信号处理与深度学习的车内噪声评价模型,该算法通过自我学习实现脑电信号特征提取,使用同步似然方法构建delta、alpha和beta频段的脑功能网络。将3个频带的脑功能网络扁平化处理后作为输入,通过无监督的堆栈自编码器(RSAE)自主提取脑功能网络的特征。通过几个高阶特征训练前后对比,证实了RSAE自主学习到与噪声评价有关的脑神经特征。最终将RSAE与普遍使用的SVM回归模型进行比较,同时将脑功能网络与传统的基于心理声学声音品质的车内噪声评价进行对比。结果表现,所提出的脑功能网络RSAE模型的平均决定系数高达98.69%,明显优于其他方法。 相似文献
8.
提出了一种基于证据理论和双层规划的含风电系统静态电压稳定不确定分析方法。首先,以证据理论中基本可信度分配的概念来描述风速不确定性,建立了静态电压稳定不确定分析模型。然后,通过构造多个风电场风速的联合可信度分配,建立风速的若干个超立方体域,从而将原电压稳定不确定分析问题转化为超立方域内最远和最近电压稳定临界点问题。最后,采用双层规划方法分别求解最远和最近临界点问题,得到各超立方域的负荷裕度最大值和最小值,并合成负荷裕度的信任累积概率分布和似然累积概率分布。IEEE 118节点和IEEE 300节点标准系统的计算结果表明,相比传统概率方法,所提模型与方法能够有效描述风速的客观不确定性和主观不确定性信息,利用负荷裕度的信任和似然分布可确定系统发生电压失稳的最小和最大概率,符合电力调度人员的思维习惯。 相似文献
9.
现有的空间调制系统球形译码(Sphere-Decoding,SD)检测算法虽然能够较大地降低最大似然(Maximum-Likelihood,ML)检测算法的计算复杂度,但由于其更新半径比较松散、收敛较慢,计算复杂度降低的水平仍十分有限,尤其是在高阶调制系统下.针对上述问题,采用统计分布的思想对现有算法更新半径中的冗余项进行估计,提出了两种改进的球形译码检测算法.理论分析与仿真结果表明,改进算法在达到最优检测性能的同时,极大地降低了传统球形译码的计算复杂度,具有较好的理论和实际应用意义. 相似文献
10.