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信号捕获是全球导航卫星系统(GNSS)信号接收的关键步骤,其搜索过程运算量较大。压缩感知可以减少捕获的运算量,但对捕获性能有一定影响。为提高压缩感捕获算法的性能,在GNSS信号稀疏性的基础上,构造基于奇异值分解的高斯测量矩阵,该测量矩阵比传统高斯测量矩阵具有更好的非相关性和重构性能,利用该矩阵进行基于压缩感知的捕获算法仿真。仿真结果表明,与传统高斯压缩感知捕获算法对比,改进算法在较低信噪比情况下捕获概率有明显提升。 相似文献
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［目的/意义］ 基于专利的全代引证网络对专利进行分类,对高影响力专利的知识扩散特征进行分析,为专利影响力的认识和评估提供重要参考。［方法/过程］ 以生物学家悉尼·布伦纳的专利为例,研究其专利和前向引证专利生成的专利全代引证网络,根据专利的直接引证数量和引证长度两个对专利扩散发挥重要作用的因素将专利分为四类,将具有高被引数量长引证路径的专利定义为高影响力专利,对这种专利的知识扩散特征进行分析。［结果/结论］ 研究发现,在专利的全代引证网络中"关键专利""重要专利"和"隐藏的高影响力专利"对专利的扩散影响巨大,全代引证网络中专利的领域变化也体现了知识的流动现象,知识扩散速度可以通过数字直接刻画专利时序网络特点。结合研究结果,对高影响力专利的特点有了更具体的认识,并为高影响力专利的评价提出新的思路。 相似文献
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