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针对多输入多输出—非正交多址接入(MIMO-NOMA)技术中用户间干扰较大的问题,提出了一种融合用户调度的波束赋形(BF)算法。首先,在进行用户调度时,为了同时兼顾簇内用户干扰和簇间用户干扰,根据各用户信道的差异性,利用L1-范数正则化方法对所有用户分组情况进行初步稀疏化处理,进而从各用户信道相关性角度出发,将信道相关性大的两个用户分为一簇;其次,结合部分发射功率控制(FTPC)策略实现簇内用户功率分配;最后,根据和速率最大化准则构建一目标优化函数,进而利用连续凸逼近(SCA)算法对其进行求解,以获得波束赋形矩阵。理论分析和链路仿真表明,与传统的正交多址接入技术相比,在系统容量方面实现了84.3%的提升;与传统的相关性用户分簇方法相比,在公平性方面实现了20.2%的提升。实验结果表明,该方案不仅有效地抑制了簇内用户干扰和簇间用户干扰,同时,又保证了用户间的公平性。 相似文献
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煤矿工人清洁体表煤黑、油污和灰尘的洗涤用品,历来主要依靠肥皂。虽然有一定的清洁效果,但存在的问题也不容忽视。本文研究了一种专用于煤矿工人清洗的产品,并且经过实验效果理想。 相似文献
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近年来,基于深度学习的航拍目标检测在无人驾驶、军事侦察、灾害检测等领域有着广泛的应用,更精确、高效的算法是目前航拍目标检测研究的热点与难点。提出一种基于改进YOLOv3算法的航拍目标检测方法,对航拍数据集进行目标先验框维度聚类、优化锚点参数,提高了网络对航拍目标的检测有效性。同时对原网络进行改进,减少部分卷积操作并引入跳跃连接机制降低特征冗余,提高了检测准确率,并降低了小目标的误检率与漏检率。实验结果表明,改进YOLOv3算法相较于原始YOLOv3算法的效果有明显提升,对于较高分辨率的航拍图像,加快了网络的收敛速度,并在保证实时性的前提下,将检测平均准确率(mean Average Precision,mAP)提高了12.7%。 相似文献
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人脸姿态分类在智能人机交互、虚拟现实、智能控制以及人脸识别等多个领域都有广泛的应用。由于人脸姿态分类过程中存在不同角度间特征重叠率高的问题,导致其分类精度过低。为提高人脸姿态分类的准确率与鲁棒性,提出了基于迁移学习的人脸姿态分类方法。该方法利用卷积神经网络的特征提取和学习能力,对特征进行识别和分类,从而得到单方向人脸姿态的训练参数。利用迁移学习,将卷积神经网络训练好的参数应用于训练两个方向的人脸姿态模型中。使用该方法在CAS-PEAL数据集上进行了实验,最终结果的准确率达到98. 7%,并且与AlexNet、VGGNet和ResNet等网络模型做对比实验,得到了更好的人脸姿态分类效果。实验结果表明,所提出的方法显著提高了人脸姿态分类的准确率与鲁棒性。 相似文献
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针对车辆在行驶状态下车轮对路面的动载荷变化情况,根据车辆对路面的动力学响应理论建立了七自由度车-路耦合数值仿真模型。为进一步证明车辆前后车轮产生的动载荷具有相干性和规律性,搭建了车-路耦合模型试验装置并进行了相关试验研究。装置设计包括:车辆模型基于四轮七自由度车辆模型搭建;路面模型基于Kelvin地基上的Kichhoff薄板理论搭建。试验结果表明:所设计的模型试验装置能够证明车辆在不同载荷和速度下产生的动载荷具有相干性和规律性,仿真数据与试验数据幅值基本吻合,证明数值仿真方法合理,可对工程设计提供参考。 相似文献