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在现代电子对抗中,数字射频存储(DRFM)设备能够快速截获机载脉冲多普勒雷达信号,能够实现对多输入多输出(MIMO)雷达的干扰。MIMO雷达可基于多组相互正交的波形集来对抗DRFM干扰。同时,为最大化MIMO雷达波形分集增益,每个脉冲内发射的波形也需要正交。为了平衡组内和组间的正交性,文中建立了一种分组正交波形集优化模型,其目标函数为组内和组间相关函数性能评估指标值的加权和;为了求解该优化问题,提出了一种分组正交波形集设计方法。所提方法将原优化问题简化为p-范数优化问题,基于MM算法导出了最小化目标函数的迭代求解表达式。仿真结果表明,所提方法可通过改变权重系数来灵活平衡MIMO雷达的干扰抑制性能和距离压缩性能。 相似文献
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用户推文中的地名信息是定位推特用户的重要基础数据之一,但现有推特用户定位方法提取的地名在数量和可靠性方面均存在欠缺,影响了用户定位准确性。提出基于单点地名匹配和局部地名筛选的推特用户定位方法。设计一种基于地名位置聚集度的地名类型判别算法,根据位置分布的聚集程度构建单点地名库,获取推文中更多可靠地名;提出一种基于用户位置聚集度的局部地名筛选算法,分别以地名经纬度和用户平均经纬度为中心,计算用户位置聚集度,筛选更高聚集度、更可靠的局部地名;基于用户社交关系、用户对地名的提及关系构建用户-地名异构图,并利用图表示学习和神经网络定位用户。基于常用公开数据集GEOTEXT和TW-US进行大量用户定位实验,并与HGNN、ReLP、GCN等9种现有推特用户位置推断典型方法进行了对比,结果表明,所提方法对推特用户的位置推断准确率具有明显优势,相比9种现有典型方法,在GEOTEXT数据集上,平均误差降低了7.3~342.8 km,中位数误差降低了2.4~354.4 km,大地区级定位准确率提高了1.3%~26.3%;在TW-US数据集上,平均误差降低了8.6~246.6 km,中位数误差降低了5.7~1... 相似文献
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