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针对调制识别中单一图像的特征信息不足,区分度不够高,识别范围受限的问题。本文提出了一种基于时频图和星座图特征融合的调制识别特征增强方法,利用深度学习神经网络提取信号图像的特征,构建特征空间,通过多维特征融合,挖掘和整合不同特征的优势,增强模型算法的鲁棒性。此外运用了模型迁移的方法,仅需对分类器进行训练,大幅节约了训练时间和资源,具有很强的实时性和实用性。仿真结果显示,在0db左右的条件下,相比于单一特征图像,采用特征融合增强的方法能将信号的平均识别率提高约25%,通过模型迁移,省去了卷积神经网络的训练,所需的训练时间约为迁移前的9.6%,消耗内存约为迁移前的7.3%,同时模型的识别率损失控制在了5%以内。 相似文献
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Turbo编码V-BLAST MIMO-OFDM系统中的联合迭代判决反馈信道估计与检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对Turbo编码V-BLAST MIMO—OFDM系统,提出了一种联合迭代判决反馈信道估计与检测方案,该方案将Turbo迭代译码与最小二乘(LS,least square)信道估计相结合,充分利用Turbo迭代译码后的信息位和校验位软值信息来改善信道估计性能。仿真结果表明,该方案不仅纠正了低信噪比时的差错传播问题,还使得整个系统的信道估计性能得到进一步提高,且适合于非常恶劣的信道环境。 相似文献
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服务协作以服务为构造单元,通过组合不同的服务,实现复杂的业务逻辑,并以此为基础构建新的应用.为实现正确的服务协作,服务之间的交互必须是兼容且一致的.适配技术通过构造适配器来弥补服务之间的交互差异,为解决协作的一致性问题提供了有效的方法途径.然而考虑到服务计算环境的动态特性,协作适配器本身应具有动态调整及重新配置的能力,从而避免使其成为协作系统响应动态变化的可适应能力的瓶颈.文中首先给出了一种基于适配的服务协作方法,以保证服务交互的一致性.并针对提出的适配器结构,建立了适配器的执行模型,在此基础上给出了适配器的动态更新方法,使适配器具有可重配置以及动态调整的能力,从而保证了基于适配的服务协作系统的灵活性和动态可适应性. 相似文献
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软件的多样性、复杂性、灵活性和高度可定制性对系统的正确配置提出了挑战,配置错误已经成为影响应用服务质量的关键问题之一.很多学者和研究机构致力于配置错误的检测、诊断和故障修复的相关技术和方法研究,以提高复杂应用系统的可用性和可靠性.为系统了解软件配置错误相关的研究现状和进展,建立了一种多方面、多角度的分析框架对该领域的主要研究工作进行分类总结和分析评价,该分析框架覆盖了方法类型、方式和适用范围这3个方面的多个角度.基于该分析框架的分析结果,总结了当前软件配置错误相关研究中存在的问题,并针对今后该领域的研究趋势进行了展望,对继续和深入研究具有一定的指导意义. 相似文献
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基于分布式协调模型的服务协作方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
由于服务是由彼此独立的提供商开发的,无法在开发阶段就预测到其潜在的所有交互可能,因此需要在实际协作时检查服务之间的兼容性,从而保障协作的正确性和一致性.提出了一种基于分布式协调模型的方法,以提高服务的可复用性和服务协作的灵活性.该方法通过失败等价(failure-equivalent)行为语义保持的投影规则,将协作流程转换为协作子流程,以实现分布式的成对兼容性检查,并提出基于适配的检查方法,检验服务是否可以通过适配机制满足兼容性的要求,同时给出了适配器自动生成的算法.适配机制的引入进一步降低了服务与协作环 相似文献
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