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针对舱内无线光传输系统多种干扰问题,比如多径损耗和突发干扰等,提出一种基于链路状态的自适应干扰消除技术,该方法分析舱内链路状态,完成链路状态估计,采用环境自适应的变遗忘因子RLS(recursive least squares)算法,针对不同链路状态采取差异化的干扰消除策略,以提高舱内通信质量。仿真结果表明:该算法在尽力避免增加算法复杂度的条件下,相对于传统固定遗忘因子算法,在平稳状态下优先保证传输的误码性能,在链路状态变化时具有更好的收敛性能,灵活适应了舱内多种传输情况。 相似文献
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针对深度卷积网络目标检测算法参数量大、计算量大以及受星上计算资源、存储资源及功耗的限制,难以实现在轨部署的问题,提出了一种在轨高效目标检测算法加速框架与实现方法。首先,设计了一种可以同时兼容三种卷积算子的计算引擎,有效提高了资源利用率;其次,从通道和卷积核两个维度将目标检测算法模型展开,实现了加速器的高度并行化和可扩展性;最后,在多种FPGA平台上实现了该加速器并对其性能进行了评估。实验结果表明:所提出的加速器计算性能可以达到1843.2 GFLOPs(每秒千兆次浮点运算),推理时间为0.22 ms。与同类加速器方案相比,所提出的加速器框架在性能、功耗、能效比及推理时间方面具有很大优势,适合部署在资源受限环境中,具有良好的星上应用前景和价值。 相似文献
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