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为了解决室内非正交多址(NOMA)可见光通信(VLC)信道估计方法的可靠性和用户公平性低问题,提出了一种在NOMA-VLC系统中使用灰狼优化(GWO)算法对深度神经网络(DNN)进行信号补偿和恢复的方法,即GWO-DNN信道估计方法。该方法引入非线性收敛因子和二维混沌映射,有效提升了系统可靠性和多用户传输公平性。实验结果表明:在误码率(BER)为10-4时,所提方法比最小均方误差(MMSE)方法最高可获得4.3 dB的信噪比(SNR)增益,两用户的SNR差异由3.2 dB降到0.9 dB;在不同阶次的正交幅度调制下,所提方法的性能均优于MMSE方法,且调制阶次越高性能改善越明显。 相似文献
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基于原位化学氧化聚合并结合真空辅助成型获得了聚苯胺(PANI)包裹碳纳米管(CNTs)的CNTs/PANI自支撑复合电极,采用扫描电子显微镜(SEM)、X射线衍射仪(XRD)和傅里叶红外光谱测试仪(FT-IR)对CNTs/PANI复合膜的微观形貌和结构进行表征,并利用电化学工作站对其电化学性能进行了测试。实验结果表明,CNTs被PANI颗粒均匀包覆。CNTs/PANI-15(CNTs与An的质量比为1∶15)复合电极的比电容为387F/g(电流密度为0.5A/g),且在3A/g电流密度下连续循环10000圈时,电容保持率为86%。而纯PANI在8000次循环充放电测试后,电容保持率低至66%,且结构几乎坍塌。其原因在所制备的CNTs/PANI复合电极材料兼具PANI的赝电容和CNTs的双电层电容的双重储能机理,通过二者的协同作用显著改善了CNTs/PANI复合膜的电化学性能。 相似文献
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