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1.
干扰对齐通过在接收端重叠干扰能有效的提升干扰信道的容量。单边干扰对齐是指仅仅只有发射端参与的干扰对齐技术,它不需要接收端的参与,与双边干扰对齐技术相比可以大大的减小反馈量。本文在干扰子空间弦距离最小化的改进单边干扰对齐预编码算法方案的基础上,提出将预编码矩阵建模于Stiefel流形上,能够将有约束的最优化问题转化为无约束的最优化问题进行求解。仿真结果表明,将预编码矩阵在Stiefel流形上建模后求解与普通的最优化算法相比有更快的收敛速度和更高的和速率。   相似文献   
2.
《广西轻工业》2019,(4):162-163
汇编语言与接口技术是大学生们难以掌握的一门课,本文对汇编语言与接口技术课程的教学现状和教学方法等方面进行分析,提出课堂讨论与传统教学方法相结合的教学方法,提高学生的学习兴趣。另外,通过强调汇编语言和接口技术在实际生活中的例子,激发起同学们深入学习这么课的动力,取得了良好的教学效果。  相似文献   
3.
传统的基于稀疏表示的目标跟踪方法主要利用目标的灰度特征构建稀疏表示模型。由于灰度特征对光照变化敏感,这会影响目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。基于多源数据融合的目标跟踪可以明显提升目标跟踪鲁棒性,但如何有效融合不同维度,不同类型的多源目标特征成为基于多源数据融合的目标跟踪所要解决的关键问题。提出了一个基于目标状态以及灰度特征的稀疏表示目标跟踪方法。所提出的方法可通过基于核函数表示的稀疏表示模型,在探究目标状态以及灰度特征相关性的基础上,将两种不同维度的特征进行有效融合,提升目标跟踪在复杂场景下的鲁棒性。  相似文献   
4.
在现实世界中,可用的训练数据通常较少,且很容易过时,所以需要不断采集和标记大量新的数据集;针对此问题,提出一种基于SAMME和TrAdaBoost算法的迁移学习分类方法。该方法的核心思想是:从老视频流数据集中筛选出有用的样本来帮助模型识别新的未知视频流集样本,这里新老视频流数据集的样本特征分布是不相同的。同时该方法结合SAMME算法将TrAdaBoost算法从只可实现两分类扩展至多分类。实验结果表明,与现有方法比较,该方法能更好地实现对六种类型视频流的精细分类,并减少大量已标注老数据集的浪费。  相似文献   
5.
针对传统路面地物信息采集方法存在的数据采集周期长、成本高等问题,提出了一种基于手机传感器轨迹的城市路面地物检测方法.利用手机记录车辆行驶过程中各传感器数据的变化,分析经过姿态校正后的加速度数据,研究加速度变化与路况之间的联系,构建BP神经网络模型,并使用已采集数据对模型进行训练,以识别路面地物.实验结果表明,基于手机传感器轨迹的路面地物检测方法具有快速准确地检测路面地物信息的能力,且地物检测准确率大于85%,能够较为准确地检测路面地物,文中基于手机姿态传感器对手机加速度传感器姿态进行了实时矫正,利用手机垂直于路面的加速度变化检测路面地物,因此所提方法具有手机加速度传感器姿态无关性,此外,所提方法对硬件设备要求低、数据采集效率高,降低了路面地物信息采集的成本,具有广泛的应用前景.  相似文献   
6.
近日,国家发布了不再建设封闭住宅小区的相关意见,引起了关于开放小区能否达到改善交通状况的目的的热议。基于车主在车辆通行过程中会对道路进行选择,构建BPR综合阻抗函数模型,得出各道路行驶时间并将其作为选择标准。考虑非机动车、行人及交叉口延误等实际影响,建立容量限制分配模型,通过仿真,形象说明小区开放不仅可提高区域路网密度和可达性,而且可为城市道路分担交通压力。  相似文献   
7.
8.
孙森 《电视技术》2018,(6):46-49
本文对车联网中常用的椭圆曲线消息认证方法进行比较分析,对现有的方案改进,并对该方案进行了性能分析,在安全性不变的前提下,仿真结果表明增加了19%通信开销,但是消息验证阶段计算开销提升80%以上,签名阶段提升22%.  相似文献   
9.
针对大规模MIMO系统信道的稀疏性并且信道随时间缓慢变化的特性,提出了一种自适应信道估计算法。算法根据前一个符号的信道非零抽头索引集(先验支持集),利用质量参数衡量先验支持集的质量,自适应估计当前符号的稀疏索引集(支持集)及时域信道脉冲响应(CIR)。仿真结果证明:提出的算法能够有效提升信道估计的精度,对信道时延变化具有更好的适应性。  相似文献   
10.
梁彦  何雪云  韩逸婕 《电视技术》2018,(2):34-38,82
随着通信技术的不断发展,人们对通信速率的要求越来越高,大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术因其能够大大提高系统的频谱效率,成为通信技术领域的研究热点.在大规模空间调制MIMO中,原本最佳的检测方法——最大似然(Maximum likelihood,ML)检测算法由于算法复杂度过高,不再适用.而适用于小规模空间调制MIMO系统的低复杂度的检测算法在大规模系统中性能会很差.本文利用空间调制信号的结构化稀疏性,提出了基于分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing,DCS)的信号检测算法,同时参照已有文献,利用分组传输和信号交织来进一步提高信号检测性能.最后我们通过仿真验证了此方案能够较好地逼近最大似然检测算法性能.  相似文献   
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