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Capon波束形成器作为理论上最优的波束形成器具有良好的干扰抑制能力。然而Capon波束形成器对于模型失配误差非常敏感,尤其是针对协方差矩阵和期望信号导向矢量误差,波束形成器的性能会严重下降,这大大降低了波束形成器的稳健性。目前,一系列基于协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成算法被提出,这些算法核心思想都是利用Capon功率谱一定的角度范围内积分来重构出协方差矩阵。本文首先介绍了波束形成的信号模型,然后在Capon波束形成器的基础上,介绍了4种基于协方差矩阵重构的稳健自适应波束形成技术,最后对未来波束形成技术的研究热点进行了展望。 相似文献
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提出一种双队列缓存结构认知无线网络模型。在基于频谱切换的基础上运用马尔科夫过程模型对双队列缓存结构对认知无线网络性能的影响进行研究,推导次用户的被迫中断概率以及系统阻塞率的表达式,最后探讨该策略与单队列缓存结构策略的性能比较并通过仿真来验证。结果表明,双队列缓存结构可以更有效降低次用户的被迫中断传输概率以及系统阻塞概率,对于提高系统的吞吐量以及系统传输性能的提升都是很有帮助的。 相似文献
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函数依赖发现被广泛应用于分布式大数据分析,是数据清洗、质量评估和语义分析的重要手段.已有函数依赖发现算法主要针对集中式数据,不适用于分布在不同节点上的云计算数据.将分布式数据汇集到集中节点非常耗时,而使用传统集中式方法分别处理分布式节点上的数据会导致错误的结果.已经存在的分布式算法存在内存消耗过大的缺点.因此,本文提出一种基于云计算数据处理平台Spark的快速低内存分布式函数依赖发现算法.该算法提出了多个分布式任务分配策略和基于标识符集一致性的最大等价类元素去重策略,在保障正确性前提下,减少了集合交集运算的次数,加快了处理速度.实验结果表明,与传统集中式算法相比,本文提出的分布式算法在本实验环境下使平均执行时间降低了50%左右,去重策略进一步降低了30%左右执行时间.和已有分布式函数依赖发现算法相比,在有些实例上可以节省大约75%的内存. 相似文献
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为研究油页岩受载破坏过程中有效前兆特征,利用TP耦合气体逸出试验系统对油页岩开展单轴压缩声发射试验,采集岩样破坏全过程产生的声发射信号,分析岩样变形破坏声发射随时间变化规律,对岩样加载破坏过程中声发射特征方差与自相关系数进行深入分析。试验结果表明:试验过程中有明显声发射现象产生,声发射特征变化与岩样变形破坏过程有着良好的对应关系;通过分析声发射RA(上升时间/峰值幅度)与AF(平均频率)特征,岩样在试验过程中以张拉破裂为主,后期剪切破裂逐渐增多;声发射特征在临近峰值强度时快速增大,表现出明显的临界慢化现象,方差与自相关系数的突然增大可以作为岩石破坏的前兆特征,且方差的前兆特征信息的捕捉相较于自相关系数更加容易且更为可靠;将声发射b值与声发射特征参数方差结合分析,可以有效剔除试验过程产生的伪信号,方差斜率快速上升阶段出现的b值突降点,可以确定为岩石破坏前兆特征点。研究成果可为岩土工程灾害预警提供可靠依据。 相似文献
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电力系统稳定器(Power System Stabilizer, PSS)是抑制电力系统低频振荡的主要手段。提出选择反向运算灰狼优化(Selected Opposition-Based Grey Wolf Optimizer, SOGWO)算法对PSS进行参数优化。首先,选择典型的PSS实现类型,并设置优化过程的目标函数。其次,利用选择反向学习算法加快搜索速度,增强灰狼算法的全局搜索性能。最后,应用IEEE四机两区域系统模型验证所提方法的有效性。此外,分别对PSS参数进行PSO、GWO、SOGWO的100次优化,由统计出的阻尼比最大值、最小值、平均值以及标准差数据可知:三种优化算法均能较好地避免陷入局部最优并快速收敛,而SOGWO优化PSS参数的鲁棒性更好。 相似文献
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