一种基于K-means聚类的跳频信号快速检测方法

为实现低信噪比条件下跳频( Frequency Hopping,FH)信号的快速检测,提出了一种基于K-means聚类的阈值选取方法.通过对时频矩阵中提取到的每一频率分量最大值进行K-means聚类确定阈值以及截断处理,依据跳频信号在驻留时间上的连续性与频域上的跳变性实现对跳频信号的检测.仿真结果表明,与同类方法相比,...     

基于改进GA的周期长码直扩信号PN码估计

针对周期长码直接扩频信号的PN码盲估计问题,提出了一种基于改进GA的扩频码估计方法.首先,通过观测信号来初始化种群,在种群更新时保留最优个体并加入一部分随机产生的个体防止局部最优的方法来改进GA;然后,根据信号协方差矩阵的谱范数来估计PN码与信息码的同步点;最后,截取一周期的观测信号,利用改进的GA来估计PN码.仿真结...     

面向单记录的混合负载下物化视图异步增量维护任务生成

针对已有的混合负载（HTAP）下物化视图异步增量维护任务生成算法主要面向多记录,无法面向单记录生成HTAP物化视图异步增量维护任务,导致磁盘IO开销的增加,进而降低HTAP物化视图异步增量维护性能的问题,提出面向单记录的HTAP物化视图异步增量维护任务的生成方法。首先,建立面向单记录的HTAP物化视图异步增量维护任务生成的效益模型;然后,基于Q-learning设计面向单记录的HTAP物化视图异步增量维护任务的生成算法。实验结果表明,所提算法在实现面向单记录生成HTAP物化视图异步增量维护任务的基础上,将平均每秒读写操作次数（IOPS）、平均CPU利用率（2核）和平均CPU利用率（4核）至少分别降低了8.49次、1.85个百分点和0.97个百分点。