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认知无线电是一种可用于有效缓解当前频谱资源紧张的技术，而频谱感知是认知无线电的前提。针对低信噪比情况下频谱感知性能差的问题，提出一种将信号高阶统计量、协方差矩阵特征值与神经网络相结合的合作频谱感知算法。该算法考虑到认知用户与授权用户的信道衰落情况，利用神经网络较强的多分类能力，将最大-最小特征值之比、平均-最小特征值之比以及高阶统计量作为特征参数，通过神经网络实现合作频谱感知。仿真结果表明，该算法不仅在低信噪比情况下较其他算法具有更高的频谱检测率，而且对频谱中信号的调制类型也有较高的识别率。 相似文献
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当前,无人机的对地目标跟踪和逼近是军民领域的研究热点之一.针对基于无人机平台对地目标跟踪与逼近中的相对运动、导引控制等问题,选用大疆多旋翼飞行器平台,设计基于Android的地面站系统.该系统使用改进的核相关滤波视觉检测算法完成对地目标跟踪与位置锁定,利用无人机与目标的距离作为尺度因子,实现多尺度跟踪,融合FHOG+L... 相似文献
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毫米波雷达常用调频连续波(frequency modulated continuous wave,FMCW)来测量目标的距离、速度等物理参数,但基于三角波调频连续波的雷达难以准确地完成多目标探测.因此,提出一种改进的FMCW波形及其对应的多目标匹配算法,这个复合型波形结合梯形波和快速锯齿波的特性,可以更准确地完成多目标... 相似文献
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随着雷达分辨率的提高,低分辨率下的点源模型不再适用,且由雷达分辨率提高带来的目标距离扩展现象对雷达的检测概率影响越来越大。研究分布式MIMO雷达中距离扩展目标的检测问题,将该问题建模为二元假设检验问题,并将不同发送-接收对所对应的干扰杂波协方差矩阵建模为随机矩阵。同时指定它们的先验分布为逆复Wishart分布。通过设置不同的功率水平模拟不同的发射-接收天线对之间的非均匀杂波功率。根据Rao和Wald检测器的检测标准结合贝叶斯框架在非均匀杂波背景下推导出2个新的检测器。新推导的贝叶斯检测器主要具备以下2个优点：首先,不需要训练数据;其次,在决策规则中包含杂波的先验信息,并以此实现性能增益。仿真结果表明,在非均匀杂波环境中,推导的检测器比现存的检测性能更好,计算复杂度更低。 相似文献
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准确的流量分类是网络管理和网络安全的有效保障。近年来基于机器学习的网络流量分类备受关注，特征选择对于机器学习的分类效果有重要影响。但使整体分类性能达到最优的特征选择子集，并不一定使特定类别的分类性能达到最佳，这降低了分类性能可达到的上限，对此提出基于改进的一对一算法的流量分类模型。首先采用一对一的思想将流量多分类任务拆解为多个相互独立的二分类子任务，分别对任意两类流量进行特征选择和流量分类。所有子任务的分类结果采用Stacking策略结合。实验表明，多种机器学习算法与特征选择算法应用于该模型的准确度较经典模型均有提升。 相似文献
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基于均匀圆环阵列,研究其产生的携轨道角动量(OAM,orbital angular momentum)双模复用的涡旋电磁波。首先从理论上论述均匀圆环阵列可以产生携OAM涡旋电磁波,并提出3种不同结构的均匀圆环阵列,阵元的激励设置及传输增益的计算方法;其次从均匀圆环阵列中阵元的数量、阵列的半径及阵元的排列方式3个角度分别讨论其对所产生的携OAM双模复用的涡旋电磁波在主轴方向上远场增益的影响;最后从阵元的排列方式研究OAM双模复用时的模间干扰程度。仿真结果表明,圆环阵列中阵元的数量越多,主轴上的远场增益越大;阵列的半径对主轴上的远场增益影响较小;相对于采用单一的排列方式,采用两种不同排列方式相结合的均匀圆环阵所产生的涡旋波在主轴上的远场增益更大,模间干扰程度更小。 相似文献
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针对传统指纹定位方法中无线信号覆盖范围有限以及信号时变特性难以处理的问题,提出利用多种无线信号进行指纹定位的方法,并采用测地线流核（geodesic flow kernel,GFK）的迁移学习方法减轻信号时变性对定位精度的不利影响。首先,通过对多源无线信号特征进行多轮随机采样融合,从而构建多个数据集,获得更丰富多样的指纹特征;其次,对不同时间的指纹特征进行迁移的GFK进行融合,使得迁移从2个领域扩展到多个领域;最后,使用多个数据集训练基分类器,并从多个基分类器得到最终的预测结果,从而提高位置分类器的泛化性能。实验结果表明,本方法的定位精度比传统方法更高。 相似文献
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为了使D2D通信高效节能地选择中继节点,结合能量收集技术和D2D技术,构建一种基于能量收集的D2D通信单小区模型,提出一种基于能量收集的中继选择算法.利用能量收集技术收集设备周围干扰信号携带的能量为中继通信供能,避免设备因本身剩余能量低于阈值而发生通信中断或选择中继失败.在物理域分析能量收集功率和信道情况;受人类社会竞... 相似文献
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