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无人机对于无线信道的依赖性和无线传播环境的开放性,导致其通信易受到恶意的电磁干扰。针对其中恶意的信道跟随干扰,在感知干扰信道信息的基础上,将无人机的发射功率和信道选择策略建模为马尔科夫决策过程(Markov Decision Process, MDP),利用强化学习算法对该通信系统的抗干扰方法进行智能优化,提出了基于赢或快学习策略爬山算法(Win or Learn Fast Policy Hill-climbing, WoLF-PHC)的抗干扰算法。仿真结果证明,所提算法能够将用户干信比降低至0.1以下,将用户可达速率在初始值基础上提升14%,与Q学习算法和PHC算法相比具有更好的抗干扰传输性能。 相似文献
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对卫星接收机的干扰主要包括人为干扰和无意干扰,干扰的方式主要为压制式和欺骗式,一定的范围下,对卫星导航接收机的影响主要表现在对跟踪的状态的改变,即对跟踪的载噪比、伪距和载波相位的影响,从而使卫星导舷接收机的定位精度下降或失锁而达到干扰的目的。 相似文献
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为探究纳米颗粒对TETA溶液富液解吸CO_2的影响,采用两步法配制了相同基液质量分数、不同纳米颗粒的纳米流体,以电热套和鼓泡床为解吸实验装置,分别检测了在富液中加入不同纳米颗粒及分散剂后,不同反应时刻,富液中CO_2的残余量,并与空白富液解吸结果作对比,得出纳米颗粒的种类、固含量和粒径及分散剂对解吸转化率、解吸增强因子和解吸能耗的影响。实验结果表明:添加TiO_2和Al_2O_3纳米颗粒可以显著地加快解吸的传质速率,解吸增强因子随固含量及粒径的增加先增大后变小,即存在最佳固含量和最佳粒径;SiO_2纳米颗粒对解吸过程的促进作用并不明显;纳米流体中加入分散剂后,促进传质能力增强,且解吸能耗降低,具有较好的经济性。结合纳米流体促进传质机理对实验结果做出了解释和分析。 相似文献
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近年来,时空众包平台正逐步走入人们的生活,并受到研究者的广泛关注.在时空众包平台中,任务分配是一个核心问题,即在满足时间和空间的条件约束下,如何为不同用户分配合适的工人来进行服务.现有的工作往往将最大化任务匹配个数或效用值之和作为研究目标,这些方法关注全局的解决方案,但是没有考虑用户和工人的偏好来提高他们对于分配的满意程度.此外,现有工作大多只考虑用户和工人两种角色,即工人移动到用户当前位置进行服务.但是,新型时空众包平台的中往往包含用户、工人和工作点三种角色,即为用户和工人分配一个工作点来进行服务.基于以上不足,三维时空稳定分配问题被提出.但是,此问题只关注了静态场景,而时空众包平台往往是在线的,即工人和用户发出的任务都是实时出现的.因此,提出了面向新型时空众包平台的三维在线稳定匹配问题和一种基础算法.通过分析基础算法的不足,结合人工智能的方法提出一种改进算法来解决这个问题.采用大量的真实数据和合成数据集来验证算法的高效性和有效性. 相似文献
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红外图像去噪在军事及民用领域应用广泛。现有基于深度学习的图像去噪方法主要为可见光图像设计,此类方法容易过度平滑图像细节,从而导致弱小目标丢失,为后续的检测任务带来困难。为了在去除噪声的同时保留好红外图像中的目标信息,本文提出了一种基于梯度可感知通道注意力模块的红外弱小目标检测前去噪网络。该网络首先采用编码器-解码器结构来去除图像中的加性噪声,然后通过梯度可感知通道注意力模块对图像高频区域进行自适应增强,有效保持红外弱小目标的响应强度。此外,本文提出了领域第一个包含3 981张含噪声的红外图像数据集。实验结果表明,该网络能够在有效去除加性噪声的同时避免过度平滑,很好地保留了红外图像中的目标信息,最终实现了在含噪声环境下的高鲁棒性红外弱小目标检测。 相似文献
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电离层延迟误差是卫星接收机的主要测距误差之一。电离层延迟误差具有多变性,不易准确描述。电离层延迟误差求解方法主要有单频接收机修正方法、双频接收机修正方法。选择单频接收机修正方法,易于实施,可部分消除电离层延迟误差;若需完全消除电离层延迟误差,获得高精度测距结果,可通过双频接收机修正方法实现。 相似文献