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为实现认知无线电系统参数的自适应调整功能,提出了一种基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎。将认知无线电决策问题转化为多目标函数优化问题,并采用加权和方法将复杂的多目标函数优化问题归一化为简单的单目标函数优化问题。采用二进制人工蜂群算法对此优化问题进行求解,实现对无线电系统参数的优化调整。最后,通过一种多载波系统对算法性能进行仿真分析,仿真结果验证了该算法的有效性和实用性。 相似文献
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为提高定位的精度与速度,将改进的平滑[l0](smoothed [l0],SL0)压缩感知算法应用于无线传感网络(WSN)定位中。首先通过感知区域的网格化,将定位问题转化为压缩感知问题,采用更陡峭的近似双曲正切函数去逼近[l0]范数,将压缩感知重构中的[l0]范数最小化问题转化为求解光滑函数最小值的最优化问题。其次,针对算法中因最速下降法“锯齿现象”导致的收敛速度慢、估计不精确等缺点,引入了混合优化算法,该算法结合了最速下降法和修正牛顿法的优点,提高了重构精度和速度。仿真结果表明,改进的SL0算法相对于匹配追踪(OMP)、基追踪(BP)、SL0算法等在定位精度与实时性上有了明显提高。 相似文献
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针对水下监测网络中多自主航行器(AUV)协同信息采集任务分配问题进行了研究。首先,为了同时考虑系统中目标传感器的节点状态与声学信道状态对AUV任务分配问题的影响,构建了水声监测网络系统的综合模型;其次,针对水下存在的多未知干扰因素并考虑了模型产生不精确的情况,基于强化学习理论将多AUV任务分配系统建模为鲁棒无休止赌博机问题(RBP)。最后,提出鲁棒Whittle算法求解所建立的RBP,从而求解得出多AUV的任务分配策略。仿真结果表明,在干扰环境下与未考虑干扰因素的分配策略相比,在系统分别选择1、2、3个目标时,鲁棒AUV分配策略对应的系统累计回报值参数的性能分别提升了5.5%、12.3%和9.6%,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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故障诊断的关键是特征向量提取和分类器的选择, 提出一种综合运用多特征提取和多分类器组融合决策的故障诊断算法. 多特征提取选择小波包变换、总体平均经验模式分解方法(Empirical Mode Decomposition, EEMD)和改进小波能熵方法, 得到三组不同的故障特征信息; 将这三组特征信息输入由3个最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine, LS-SVM)组成的分类器组进行初步诊断; 采用自整定权值的决策模板法(Self-adjusting weighted Decision Templates, SWDT)进行多分类器诊断结果的融合决策. 实验证明, 该方法能实现轴承不同故障类型, 尤其是复合故障的可靠识别, 验证了该算法提取轴承故障特征信息的完备性, 以及分类器组融合决策的可靠性. 相似文献
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针对水下无线传感网络能量效率低、生命周期短的问题,提出了一种负载均衡且能量高效的水下分簇(load balanced and energy efficient underwater clustering,LBEEUC)协议。该算法在分簇过程中首先根据节点的经验负载来确定节点所在区域簇头的比例,使经验负载大的区域分布较多的簇头,分担数据转发的任务,均衡网络的能耗;其次在节点入簇时,在簇内设置中继节点,用于均衡远离簇头节点的传输能耗,并提前进行数据融合,减少数据冗余;最后在建立簇间路由时,利用Q 学习算法根据路径消耗的总能量最小的原则选择最优传输路径。仿真结果表明,本算法有效地均衡了网络的能耗,提高了能量利用效率,进而提高了网络的生存时间。 相似文献
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采用3次B样条小波包提取各线路故障奇异量模极值,根据模极值能量分布最大原则,提出各线路特征频带的选取方法。当各线路特征频带一致时,以各线路零序电流模极值的幅值关系、相位关系构造选线判据;当各线路特征频带不一致时,分别在各线路的特征频带上构建各线路零序电流模极值的大小和极性关系矩阵,构造选线判据。解决了现有故障奇异量选线方法中因频带选择不合适而造成的误判问题。通过2组现场实录故障算例验证了选线判据的有效性和实用性。 相似文献