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基于FIA的代數(shù)幾何碼的譯碼
任劍, 肖國(guó)鎮(zhèn)
1995, 17(5): 492-499.  刊出日期:1995-09-19
關(guān)鍵詞: 代數(shù)幾何碼; 基本累次算法; 譯碼算法
設(shè)C是虧格為g的不可約代數(shù)曲線;C*(D,G)為C上的代數(shù)幾何碼,該碼的設(shè)計(jì)距離為d*=deg(G)-2g+2。本文首先從理論上證明所給算法的合理性,然后給出一種基于基本累次算法(FIA)的譯碼算法。該算法是G.L.Feng等人(1993)提出的算法的改進(jìn)。它可對(duì)[(d*-1)/2]個(gè)錯(cuò)誤的接收向量進(jìn)行譯碼。運(yùn)算量與存貯量約為G.L.Feng等人算法的一半,且便于軟硬件實(shí)現(xiàn)。
多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)中的資源分配
楊睿哲, 袁超偉, 滕穎蕾, 黃韜
2009, 31(5): 1229-1232. doi: 10.3724/SP.J.1146.2008.00036  刊出日期:2009-05-19
關(guān)鍵詞: MIMO;OFDM;自適應(yīng)資源分配;信號(hào)與干擾加噪聲比
該文針對(duì)多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng),基于最大化信號(hào)與干擾加噪聲比(Signal-to Jamming and Noise Ratio,SJNR)預(yù)編碼,提出了實(shí)用的自適應(yīng)資源分配方法。根據(jù)各用戶SJNR值,提出采用遞增(Incremental Algorithm,IA)和遞減(Decremental Algorithm,DA)兩種方法為各子載波選擇用戶集合,使各子載波被多個(gè)用戶最優(yōu)復(fù)用,實(shí)現(xiàn)多用戶分集,以達(dá)到最大化系統(tǒng)吞吐量的目的。此外,基于DA思想,給出了考慮不同用戶QoS要求下分配子載波的方法(QoS Decremental Algorithm,QDA)。分析和仿真結(jié)果表明,IA和DA在大大降低算法復(fù)雜度的同時(shí)使性能很好地接近最優(yōu)算法,QDA能在滿足不同用戶QoS要求的同時(shí)最大化系統(tǒng)吞吐量。
一種新的機(jī)動(dòng)目標(biāo)模型及其自適應(yīng)跟蹤算法
李鴻艷, 馮新喜, 王芳
2004, 26(6): 966-970.  刊出日期:2004-06-19
關(guān)鍵詞: 機(jī)動(dòng)目標(biāo)模型;跟蹤算法
在當(dāng)前統(tǒng)計(jì)模型的基礎(chǔ)上,結(jié)合實(shí)時(shí)輸入估計(jì)算法(Feng xinxi等,1996)的思想,提出了一種新的機(jī)動(dòng)目標(biāo)模型,并利用其方差調(diào)整關(guān)系建立了自適應(yīng)跟蹤算法。大量仿真結(jié)果表明該模型能夠準(zhǔn)確描述目標(biāo)的各種機(jī)動(dòng)情況,跟蹤算法具有良好的跟蹤性能,具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
面向遙感圖像場(chǎng)景分類的雙知識(shí)蒸餾模型
李大湘, 南藝璇, 劉穎
2023, 45(10): 3558-3567. doi: 10.11999/JEIT221017  刊出日期:2023-10-31
關(guān)鍵詞: 遙感圖像分類, 知識(shí)蒸餾, 雙注意力, 空間結(jié)構(gòu)
為了提高輕型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)在遙感圖像(RSI)場(chǎng)景分類任務(wù)中的精度,該文設(shè)計(jì)一個(gè)雙注意力(DA)與空間結(jié)構(gòu)(SS)相融合的雙知識(shí)蒸餾(DKD)模型。首先,構(gòu)造新的DA模塊,將其嵌入到ResNet101與設(shè)計(jì)的輕型CNN,分別作為教師與學(xué)生網(wǎng)絡(luò);然后,構(gòu)造DA蒸餾損失函數(shù),將教師網(wǎng)絡(luò)中的DA知識(shí)遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò)之中,從而增強(qiáng)其對(duì)RSI的局部特征提取能力;最后,構(gòu)造SS蒸餾損失函數(shù),將教師網(wǎng)絡(luò)中的語(yǔ)義提取能力以空間結(jié)構(gòu)的形式遷移到學(xué)生網(wǎng)絡(luò),以增強(qiáng)其對(duì)RSI的高層語(yǔ)義表示能力?;趦蓚€(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集AID和NWPU-45的對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在訓(xùn)練比例為20%的情況下,經(jīng)知識(shí)蒸餾之后的學(xué)生網(wǎng)絡(luò)性能分別提高了7.69%和7.39%,且在參量更少的情況下性能也優(yōu)于其他方法。
低軌道衛(wèi)星CDMA系統(tǒng)發(fā)信機(jī)的FPGA實(shí)現(xiàn)
趙國(guó)棟, 陳曉挺, 劉會(huì)杰, 楊根慶
2008, 30(4): 768-771. doi: 10.3724/SP.J.1146.2006.01467  刊出日期:2008-04-19
關(guān)鍵詞: 低軌道衛(wèi)星; CDMA; FPGA; 成型濾波; CIC插值濾波
該文研究了低軌道(LEO)衛(wèi)星CDMA系統(tǒng)發(fā)信機(jī)的數(shù)字部分,介紹了其結(jié)構(gòu)、算法原理及其具體實(shí)現(xiàn)。重點(diǎn)介紹了發(fā)信機(jī)數(shù)字信號(hào)處理部分在FPGA的實(shí)現(xiàn),主要包括信息數(shù)據(jù)流的處理及編碼、交織、成型濾波、CIC插值濾波和數(shù)字上變頻等。在設(shè)計(jì)上采用了基于多相濾波結(jié)構(gòu)和分布式算法(DA)的成型濾波器以及高效CIC插值濾波器,節(jié)省了系統(tǒng)的硬件資源,提高了系統(tǒng)的性能。
基于概率假設(shè)密度濾波和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的脈沖多普勒雷達(dá)多目標(biāo)跟蹤算法
譚順成, 王國(guó)宏, 王娜, 何友
2013, 35(11): 2700-2706. doi: 10.3724/SP.J.1146.2013.00106  刊出日期:2013-11-19
關(guān)鍵詞: 多目標(biāo)跟蹤, 概率假設(shè)密度濾波(PHDF), 距離模糊, 粒子濾波, 脈沖重復(fù)頻率(PRF)
為了解決雜波環(huán)境下脈沖多普勒(PD)雷達(dá)的多目標(biāo)跟蹤問(wèn)題,提出一種距離模糊情況下基于概率假設(shè)密度濾波(PHDF)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)(DA)的聯(lián)合解距離模糊和多目標(biāo)跟蹤方法。該方法使雷達(dá)采用一組脈沖重復(fù)頻率(PRF)交替變換的工作模式,并對(duì)雷達(dá)生成的模糊量測(cè)進(jìn)行多假設(shè),得到擴(kuò)展量測(cè)集;然后,利用PHDF可以有效濾除雜波和避免目標(biāo)-量測(cè)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的突出優(yōu)點(diǎn),對(duì)擴(kuò)展量測(cè)集進(jìn)行濾波,得到粗略的目標(biāo)狀態(tài)估計(jì);最后,對(duì)PHDF的濾波結(jié)果進(jìn)行航跡-估計(jì)值關(guān)聯(lián),給出多目標(biāo)航跡信息。仿真結(jié)果表明,該算法可以同時(shí)給出目標(biāo)個(gè)數(shù)和各目標(biāo)狀態(tài)估計(jì),實(shí)現(xiàn)雜波環(huán)境和距離模糊條件下對(duì)多目標(biāo)的有效跟蹤。
一種面向多任務(wù)的無(wú)人機(jī)輔助的通信網(wǎng)絡(luò)資源分配與軌跡優(yōu)化研究
裴二榮, 婁宇涵, 李永剛, 黎偉
2024, 46(7): 2748-2756. doi: 10.11999/JEIT230974  刊出日期:2024-07-29
關(guān)鍵詞: 無(wú)人機(jī)通信, 移動(dòng)邊緣計(jì)算, 數(shù)據(jù)采集, 凸優(yōu)化
裝載各種有效荷載的無(wú)人機(jī)(UAV)能夠?qū)崿F(xiàn)傳感、通信和計(jì)算等多任務(wù),因而常被部署到數(shù)據(jù)采集(DA)和輔助計(jì)算等領(lǐng)域。但是到目前為止,絕大多數(shù)研究?jī)H專注于單一功能的無(wú)人機(jī)輔助的通信網(wǎng)絡(luò)資源分配與軌跡優(yōu)化,對(duì)于面向多任務(wù)的資源分配和軌跡優(yōu)化問(wèn)題還未解決。為此,該文提出一種綜合考慮無(wú)人機(jī)數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)廣播以及計(jì)算任務(wù)卸載的無(wú)人機(jī)輔助的通信網(wǎng)絡(luò)資源優(yōu)化的分配策略,旨在通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化傳輸占空比、用戶發(fā)射功率與無(wú)人機(jī)軌跡,在滿足目標(biāo)位置采集數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)廣播的前提下,最大化用戶卸載量。為了解決多變量耦合優(yōu)化問(wèn)題,提出了基于塊坐標(biāo)下降(BCD)和連續(xù)凸逼近(SCA)的高效迭代優(yōu)化算法,將耦合優(yōu)化問(wèn)題分解為3個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行迭代優(yōu)化。最后,大量仿真結(jié)果表明,該算法在公平性和總卸載計(jì)算量方面都優(yōu)于其他測(cè)試方案。