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在C-RAN(Centralized,Cooperative,Cloud Radio Access Network)无线网络基于转移矩阵的负载预测方法中,虽然该预测矩阵具有稀疏特性,但是现有的技术缺乏对稀疏特性加以利用,从而造成计算复杂。针对此问题,提出了一种基于稀疏性的预测矩阵求解算法。该算法对网络状态转移矩阵进行分块迭代,每次等分4块,并分别定义4块矩阵的偏移量。当属于同一行的块矩阵的偏移量有一个是零矩阵时,直接得出所求矩阵对应块的元素全部为零,然后进行下一次迭代;当属于同一行的块矩阵偏移量都不为零矩阵时,通过对矩阵方程组变形处理,转换成迭代格式,然后分块处理。最后,结合仿真定量分析稀疏矩阵稀疏度的临界值问题,给出了稀疏度与计算量之间的关系,并证明了其合理性。仿真结果表明,所提算法能够在不影响预测准确度前提下,降低复杂度。 相似文献
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根据格拉姆(Gram)矩阵优化测量矩阵的方法,给出了一种基于压缩感知波达方向(DOA)估计的均匀线阵的稀疏阵列设计方法。该方法不需要对阵列的输出数据进行压缩采样,直接利用稀疏阵列的输出数据,然后利用稀疏恢复算法求解DOA估计信息。实验仿真证明,相比于原均匀线阵,所提方法在阵元数目较少且信噪比较低的情况下具有更好的DOA估计性能。 相似文献
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本文借鉴技术创新方法 TRIZ,开发管理创新技法,探讨如何在已有的或假设已构建的管理冲突矩阵表中筛选并填入原理解的方法,以构建管理冲突解决矩阵;基于问题驱动的创新思维,采用文献研究法和统计分析相结合的实证方法,通过对案例分析数据进行聚类分析,确定了74对冲突对和对应的原理解,填入管理冲突矩阵表的74个对应单元格中,形成初步的管理冲突解决矩阵的成果,其与TRIZ矩阵具有一致使用方法。研究所形成的筛选原理解的过程为管理冲突解决矩阵的深入持续研究提供了方法基础。 相似文献
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共轴光学系统是几何光学的基本内容,但是几何光学里的公式比较复杂,当几个光学器件共轴时,利用公式研究光路就非常困难。为了便于使用计算机处理几何光学中的数据计算,需要用Mathematica应用矩阵对几何光学中的问题进行分析。 相似文献
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矩阵是线性代数的常用工具和重要研究对象,本文结合矩阵在密码学中的应用,主要介绍了利用矩阵乘法和可逆矩阵进行加密的思路和方法,并对其中矩阵的算法进行了简单的分析,有助于我们掌握矩阵的应用. 相似文献
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南方GPS后处理软件是GPS后处理常用的一种软件,适用于单频、双频GPS数据基线解算,平差处理。该软件包的功能有:选星计划、接收机设置、数据传输、基线向量处理、网平差、质量分析、坐标转换、报表生成、结果输出、Rinex格式转换等模块。south软件在使用过程中,如何提高基线解算精度是后续解算环节的关键,基线的解算成果直接影响到接下来的对观测点的三维平差、二维平差以及高程拟合的精度,再此就基线解算谈谈个人见解。 相似文献
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基于GPS的动态载体定姿算法具有重要意义。其关键是整周模糊度的快速求解,但采用直接收敛法求解双差整周模糊度的初始化时间过长,在实际中难以应用。LAMBI)A算法通过模糊度浮点解及其方差协方差矩阵可以有效地估计整周模糊度,但动态情况下无法直接求得浮点解的方差协方差矩阵。本文提出一种估计方差协方差矩阵的方法使得LAMBDA算法能够有效地应用到动态姿态测量中。实际算例表明,该算法可将初始化时问缩短到原来的1/2左右,能够高效地用于实时动态姿态解算。 相似文献
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结合高分辨率遥感影像的处理,探讨了基于有理函数的广义传感器模型RMF,系统地研究了有理函数模型(RFM)的理论、解算过程及其各种特性。重点阐述了基于正解有理函数模型的地面点定位算法。通过适当方式构建的有理函数模型其拟合误差可以忽略,可以达到严格成像模型的精度,有能力替代严格成像模型完成摄影测量处理,同时无物理意义的有理函数系数可有效地实现传感器成像参数隐藏。 相似文献
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通过测量数据,对RTK测量的精度进行分析,对如何提高数据有效率和产生粗差的数据原因进行分析,并提出一定的解决方法。 相似文献
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与传统的直线SAR 相比,圆周SAR(CSAR)具有对场景进行三维成像的能力,但对于一
般的目标,其有效孔径只是一定角度的圆弧而非完整圆周孔径,使得圆周SAR只能获得航迹
向和斜距向的高分辨率,影响了其三维成像能力,所以现在通常采用沿着不同高度角进行多
次观测的多航过圆周SAR模式来实现三维成像。针对多航过圆周SAR由于多航过稀疏并且
非均匀采样而严重影响成像质量的问题,提出一种将BP算法和压缩传感算法(CS)结合的三
维成像算法。该算法先利用BP算法实现每一次航过数据的二维成像,再利用压缩传感算法进
行高度向聚焦,来改善高度向的聚焦质量,最后将实测数据成像结果和传统的三维BP算法的
结果进行比较,证明该算法可以有效地抑制旁瓣,得到超分辨的三维成像结果。 相似文献
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针对多发多收合成孔径雷达(MIMO-SAR)高分辨成像的回波数据量过大问题,提出了一种基于数据压缩的MIMO-SAR成像方法。通过对MIMO-SAR回波数据的分析,补偿了由于MIMO雷达收发分置导致的相位误差;其次利用距离徙动算法(RMA)对回波数据进行预处理并分析了其稀疏性;然后针对预处理后的回波数据进行压缩传输,在接收端利用压缩感知重构算法获得回波数据在距离多普勒域的稀疏表示并进行成像处理。仿真结果表明,所提方法可以在大幅压缩MIMO-SAR回波数据的基础上实现准确成像。 相似文献