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现有基于Lattice Reduction (LR)技术的多输入多输出(MIMO)系统检测算法,虽然可以有效地提高MIMO系统的误比特率(BER)性能,但其检测性能与最优的最大似然(ML)算法相比仍然存在差距.针对这一问题,提出了一种新的基于信道分组的线性Lattice Reduction辅助检测算法.该算法首先将信道分为两组,对通过条件最差子信道的信号采用最优的ML算法检测,然后将其从接收到的信号中消除,再采用Lattice Reduction技术对第2组信道进行优化,最终并行地对剩余信号进行检测.仿真结果表明:在16QAM(Quadrature Amplitude Modulation)和64QAM调制下,对于4×4的MIMO系统,该算法的误比特率性能达到了最优;对于6×6的MIMO系统,该算法相比最优的ML算法其检测性能相差不到0.5 dB. 相似文献
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963.
964.
965.
为了探索Glare层板的成形性能特点,采用单向拉伸实验和三点弯曲实验,分析研究了Glare 2A,Glare 2B和Glare 3层板的基本成形性能,并借助扫描电子显微镜分析了Glare层板的失效特征。结果表明:纤维铺层方向对材料的成形性能存在显著影响,Glare 2A层板抵抗塑性变形的能力强,且难以发生厚向变形:采用σ=σy+Kεn硬化模型拟合真实应力-应变曲线,其相关系数最大,拟合结果最好:Glare 2A的弯曲回弹量最大,其弯曲破坏时,内表层受压应力,以皱缩和压缩断裂为主,外表层受拉应力,以纤维拉伸断裂和分层为主;对于Glare 2B层板,其弯曲回弹量最小,主要以基体破坏为主:通过滚弯成形验证了实验所得结果的准确性。 相似文献
966.
软式自主空中加油(AAR)技术因其对加油设备的改装需求少且可应用于多种加油场景而受到广泛研究,但对于从起飞到加油结束脱离这一整套飞行控制流程的研究较少。针对软式AAR技术中的会合、编队、对接、加油、脱离5个阶段的控制策略进行研究。首先,分别设计了所对应的飞行指令回路控制律及导引律,通过对国内外空中加油试飞经验和试飞流程的研究,建立了“有人-无人”、“无人-无人”2种不同模式下软式AAR各阶段的控制机制,并分析了2个控制策略的差别。其次,以K8飞机和某飞机为加受油平台,建立完善的多模态控制策略,采用传统的PID控制方法,并通过极点配置法得到各模态的反馈增益和前向增益,使加受油机在多模态综合控制下达到期望的速度、角度等。同时,基于试飞经验数据设计软式AAR各阶段的全过程控制律。最后,对所设计控制律进行仿真验证,结果表明:所设计的控制策略合理可行,控制方法具有较强的抗干扰能力和较高的跟踪精度。 相似文献
967.
968.
多基地多无人机协同侦察问题研究 总被引:4,自引:0,他引:4
充分考虑侦察目标的侦察分辨率要求和侦察时间窗约束,以及位于不同基地的无人机(UAV)的侦察性能和可用数目,首次建立了更加贴近军事应用实际的多基地多UAV协同侦察问题(M-MUCRP)的数学模型,并提出了解决该模型的多基地多UAV协同侦察进化算法(M-MUCREA)。M-MUCREA的染色体数据结构有效地表达了问题的解,有利于交叉、变异等进化操作;充分利用与目标侦察分辨率要求以及目标位置和时间窗约束相关的启发信息,构造初始种群,避免进化过程收敛太慢;基于Pareto最优概念的选择算子确保解在多个目标上的有效优化;精英策略避免了丢失进化过程中产生的非劣解,加快算法收敛;变异和交叉算子在保证有效解的前提下,实现了解的多样性,避免了算法陷入局部最优。仿真实验验证了算法能够有效解决M-MUCRP。 相似文献
969.
970.
为了准确预测三维四步(1×1)编织复合材料的宏观弹性常数,提出了一种考虑纤维束三维几何结构和纤维束与基体相互作用、便于有限元网格划分的单胞几何模型,该模型精确地反映了纤维体积比。以该几何模型为基础,用六面体单元分别对纤维束和基体进行了网格划分,满足了纤维束与基体界面间的位移连续条件。采用有限元模型计算了编织复合材料的宏观弹性常数,与其他计算结果和实验结果的比较表明,该几何模型和有限元模型比较合理。 相似文献