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内容导读目前,针对潜在6G关键技术的场景与需求研究成为学术界的热点。面向未来更多类型终端的智能互联与新兴服务的需求,人工智能应用于无线通信物理层的信道估计、编译码及接收机设计,解决基于大数据的网络自主优化,基于泛在无线感知和边缘侧的强大算力构成的多接入边缘计算,已成为6G无线技术发展的重要趋势。在未来智能车联网、物联网、有人/无人交互、全息通信等场景下,面向未来的智能通信计算融合需求,存在许多拟待解决的关键科学问题。 相似文献
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以《机电工程》2019年至2021年刊载的稿件为统计源,统计每篇论文作者数量,以及第一作者的年龄、性别、职称、学历和单位,并对上述数据进行详细的分析,为科学办刊提供依据。 相似文献
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针对现有基于视频监控的人流量统计方案成本高、算法复杂且不利于个人隐私保护的局限性,利用毫米波雷达体积小、成本低、分辨率高的特点,提出了一种基于双时间点检测的人流量监测方法。该方法先获取人体目标散射点位置和多普勒频移信息来构成点云数据,然后根据多普勒频移正负来判断人体的运动方向,并筛选具有高多普勒频移值的点云数据以降低干扰点对聚类结果的影响;在双时间点对特定区域内人员数量进行统计,并根据双时间点之间所获取的点云数据聚类结果对所统计人员数据进行修正。实验结果表明,该方法能够用匿名的方式以较高的正确率统计人员进出。 相似文献
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针对某乘用车发动机转速在1 573 r/min,压缩机开启时车内噪声异常的问题,对样车进行试验分析与诊断,对压缩机-支架系统进行仿真分析,提出改进方案并验证改进效果。利用LMS声振信号采集系统采集振动噪声数据,采用频谱分析、阶次追踪等方法,并结合压缩机-支架系统模态仿真结果,确定车内异常噪声是压缩机轴频21阶与压缩机-支架系统3阶模态频率接近发生共振造成的。通过优化支架结构来提高压缩机-支架系统3阶模态频率以此来避免共振,并换装橡胶驱动盘缓和压缩机输入扭矩波动。将改进结构进行整车试验,结果表明:匀速工况空调开启时问题转速下,车内噪声降低了2.5 dB(A);匀加速工况空调开启时发动机转速1 500~1 650 r/min区间,车内噪声无峰值,其余转速空调开启时改进前/后车内噪声基本不变,噪声波动趋势平缓。 相似文献
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为提高低信噪比下高分辨一维距离像目标识别性能,提出扩展稀疏表示的噪声稳健目标特征提取方法。本方法通过对稀疏表示的扩展,实现对目标高分辨一维距离像局部特征与全局特征的提取。其中,在训练阶段利用支持向量理论与字典学习原理,对特征提取字典进行优化提高特征向量的可分性。在测试阶段,利用因子分析模型匹配方法对去噪声字典进行优化,从而实现对噪声的有效抑制,保证了目标识别系统的噪声稳健性。利用实测数据对本方法性能进行测试,结果表明本方法可在低信噪比条件下有效地恢复目标高分辨一维距离像,并实现较高的识别正确率。 相似文献
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