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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
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彭家寅 《计算机工程与应用》2020,56(12):93-97
目的是利用高维量子纠缠态为量子信道,讨论未知单粒子态的受控隐形传输问题。以三维量子纠缠态为信道,提出一个二维任意单粒子态的受控隐形传输协议。提出了以任意[d]-维量子纠缠态为量子信道,[t]-维任意单粒子态的隐形传输协议[(t相似文献
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针对在传统的客户流失预测数据预处理中,使用one-hot编码处理离散属性导致数据维度增加及数据过于稀疏的问题,提出了两种基于多层感知机的改进后的客户流失预测模型。其主要思想是分别使用堆叠自编码器和实体嵌入两种方法对多层感知机进行改进,通过将离散属性的高维编码数据向低维空间映射,有效地减少了one-hot编码产生的稀疏数据,增加了离散属性值之间的关联度。在对两份公开的数据集进行交叉验证后的实验结果表明,改进后的模型既有效地提高了预测的准确度,又维持了传统多层感知机模型在并行化计算方面的优势。 相似文献
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针对传统故障定位方法难以满足含分布式电源配电网的问题,提出一种基于广义深度学习的故障定位方法。利用广义深度学习在逼近能力和容错性方面的优势,挖掘响应数据与故障位置之间的映射关系,建立含分布式电源配电网故障定位的模型。IEEE34节点仿真结果表明,该方法可有效实现含分布式电源配电网的故障定位,准确率高,速度快,且在信息畸变或缺失时容错性好。 相似文献
9.
交通信号灯识别包括检测和状态识别,在智能交通系统中发挥重要作用。基于YOLOv3算法提出了一种交通信号灯检测与状态识别模型。针对交通信号灯相较于交通场景中其他目标具有尺度小的特性进行了算法的设计:降低骨干网络的下采样倍率以增加小尺度目标的特征描述能力;通过增大特征图的尺度来改进多尺度特征融合;引入广义交并比作为检测任务的损失函数来改进目标边界框的回归效果。同时,根据交通信号灯本身的特性,使用颜色和形状约束的方法对信号灯进行状态识别和类别验证。最后在公开的Bosch交通信号灯数据集上和实际的城区道路进行了实验验证。实验结果表明,所提出的算法能够提升交通信号灯识别的精度和召回率,识别准确率可以达到90%左右。 相似文献
10.
在现代通信系统中,通信语音的质量和可懂度会被回波与混响严重损害,人与人之间的交流因此会被严重干扰。为了同时消除回波与混响的负面影响,本文提出了一种基于深度学习的两阶段联合声学回波和混响抑制系统。该系统逐步地消除加性声学回波与多径效应产生的混响干扰,从而获得目标语音。系统首先使用基于理想比值掩蔽(Ideal Ratio Mask,IRM)的模型去除与目标信号不相关的声学回波,紧接着对于与目标信号强相关的混响干扰,系统通过利用一个基于“隐掩蔽”的谱映射模型将其去除。两阶段模型最后进行联合训练以获得更好的系统性能。一系列不同声学环境下的实验结果表明,本文所提出的系统可显著地消除回波与混响干扰,从而极大地增强了目标语音的语音质量与可懂度。 相似文献