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为了在无线网络中进行高效的链路资源调度、减小网络干扰、提高网络容量,提出了一种利用回溯天线并考虑干扰环境的链路资源分布式智能调度算法.首先,结合通信的路径损耗模型设计卷积核,对节点密度矩阵进行卷积来衡量干扰链路强度,从而避免对所有干扰链路进行信道估计产生巨大的计算代价;然后,结合强化学习的思想设计了与通信环境交互的链路调度学习模型,每个链路利用神经网络进行独立的训练,将训练所得的决策结果反馈到环境中进行状态更新,模型在不断更新的环境中迭代来学习最优的调度策略.该方法能分布式的运行,可有效衡量无线网络中的链路干扰强度,结合衡量结果进行高效的链路资源分布式调度,从而最大化网络容量.仿真结果验证了该调度算法无论是在算法迭代收敛还是网络容量性能上都能很好地逼近全局的调度算法,达到全局算法最优结果的92%~100%. 相似文献
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将美国NPP卫星可见光红外成像辐射仪(Visible Infrared Imaging Radiometer,VIIRS)的中红外通道(中心波长3.697μm)作为检验基准,使用菲涅尔反射定理建立中红外和被验证通道的海表反射率关系,对四个太阳反射通道(中心波长位于0.672、0.862、1.238和1.602μm)进行了基于海水表面耀斑区反射率精度验证并深入分析该方法的不确定度.结果表明:VIIRS四个通道的验证不确定度分别为3.8%、3.9%、4.1%和4.1%,这一方法可实现VIIRS部分光学通道的在轨较高精度验证. 相似文献
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水下地磁导航因其无源性、广域性等优点成为目前导航领域研究的前沿课题,但地磁场的不稳定性使得相关匹配定位过程易受实测粗差的影响而发散.鉴于水下载体运行较慢和通常的海洋磁测仪器可快速测量的特点,结合地磁量测序列为均值非平稳过程的数学归纳,提出水下地磁导航实时量测野值的离线模式辨识算法.该算法包含匹配序列末点前分段容错检测和匹配序列末点一步预测判定2个环节.仿真试验结果表明,该方法可有效增强水下地磁导航相关匹配定位中的发散抑制能力. 相似文献
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碱金属原子气室是原子电场计、原子陀螺仪、磁力计、原子钟等原子传感器的基础核心部件,在气室玻壳上进行光路集成是实现原子传感器小型化的有效途径之一。本文针对原子传感器中光学元器件分立、光利用率不高的问题,基于广义斯涅耳定律和等效介质理论,设计了一种超表面结构,可实现不同波长激光的光束分离和高效透过,与原子气室集成,便于透过原子气室的光信号检测和后续处理,提高原子传感器的集成度和便携性,为其小型化提供可行性方案。以双光子激发制备铯里德堡原子为例,使用FDTD软件进行仿真分析,结果表明,超表面结构对510 nm耦合光偏折角约为6°,对852 nm探测光基本不产生影响,两束激光的透过率均在96.3%以上。 相似文献