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1.
摘 要:为了提高码索引调制(code index modulation,CIM)系统的传输效率,提出了一种具有更低复杂度的单输入单输出(single input single output,SISO)的广义正交码索引调制(generalized orthogonal code index modulation,GQCIM)系统。CIM 系统使用扩频码和星座符号传输信息,但只能激活两个扩频码索引和一个调制符号。而 GQCIM 系统以一种新颖的方式克服了只激活一个调制符号的限制,同时充分利用了调制符号的正交性,增加扩频码索引以传输更多的额外信息位,提高了系统的传输效率。此外,分析了GQCIM系统的理论性能,推导了误码率性能的上界。通过蒙特卡罗仿真验证了GQCIM系统的性能,对比发现GQCIM系统的理论和仿真性能一致。而且在相同的传输效率下,结果显示GQCIM系统的性能优于同样具有正交性的调制系统,如广义码索引调制(generalized code index modulation,GCIM)系统、CIM系统、码索引调制-正交空间调制(code index modulation aided quadrature spatial modulation,CIM-QSM)系统、码索引调制-正交空间调制(code index modulation aided spatial modulation,CIM-SM)系统、脉冲索引调制(pulse index modulation,PIM)系统。 相似文献
2.
本文介绍“风险矩阵法”进行风险分级工作的基本思路,结合水泥厂的生产特点通过危险有害因素辨识,获得危险源分布情况,采用风险矩阵法对风险进行评估,按风险值将风险等级划分为重大风险、较大风险、一般风险和低风险,为水泥生产企业的安全风险分级工作提供参考。 相似文献
3.
4.
大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题,已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时,如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation, SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中,避免了复杂的矩阵求逆计算,实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明,基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)算法的检测性能,为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。 相似文献
6.
7.
随着基于位置社交网络(Location-Based Social Network,LBSN)的快速发展,兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐可以帮助人们发现有趣的并吸引人的位置。针对签到数据的稀疏性和用户兴趣的动态性等挑战性问题,提出了基于LBSN动态异构网络的时间感知兴趣点推荐算法。在LBSN异构网络模式中增加会话节点类型。通过动态元路径,在用户和兴趣点语义关系之间有效地融入时间信息、位置信息和社交信息等。设置了用户-兴趣点之间的动态元路径集,并提出了动态路径实例的偏好度计算方法。采用矩阵分解模型对不同动态偏好矩阵进行矩阵分解。根据不同动态元路径的用户特征矩阵和兴趣点特征矩阵,获取用户在目标时间访问兴趣点的推荐列表。实验结果表明,与其他兴趣点推荐方法相比,所提方法在兴趣点推荐精确度上取得了较好的推荐结果,具有良好的应用前景。 相似文献
8.
传统短波接收天线为单一的波束指向天线或全向天线。为提高接收天线增益,同时产生多个波束指向不同方向,提出利用巴特勒矩阵作为短波接收天线阵的无源波束形成网络。在传统8×8巴特勒矩阵结构的基础上,设计改进型8×8巴特勒矩阵。以均匀8元圆环阵列为天线模型,利用FEKO仿真分析了其天线特性。在3~11 MHz频段内,P2、P3、P6、P7四个端口分别在202.5°、292.5°、112.5°、22.5°方向上得到了方向性较强的单一波束,7 MHz时波束增益达到最大11.9 dBi,波瓣3 dB宽度平均为60°;在P1、P4、P5、P8端口产生相同的2个波瓣,7 MHz时其波束增益达到最大9.8 dBi,波瓣3 dB宽度平均为89°。由以上仿真分析得出,该改进型8×8巴特勒矩阵能够同时产生6个波束,波束覆盖8个方向,提高了波束的方向性,提高了天线增益。 相似文献
9.
为了改善谱聚类图像分割的精准性和时效性,文中提出融入局部几何特征的流形谱聚类图像分割算法.首先,考虑图像数据的流形结构,在数据点的K近邻域内执行局部PCA,得到数据间本征维数的关系.然后,引入流形学习中的局部线性重构技术,通过混合线性分析器得到数据间局部切空间的相似性,结合二者构造含有局部几何特征的相似性矩阵.再利用Nystr m技术逼近待分割图像的特征向量,对构造的k个主特征向量执行谱聚类.最后,在Berkeley数据集上的对比实验验证文中算法的准确性和时效性优势. 相似文献
10.