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针对同步DS-CDMA信号的盲解扩问题,本文提出了一种基于迭代最小二乘投影算法(ILSP)的快速盲解扩算法。本算法首先通过对截获信号的协方差矩阵进行特征分解,估计出由各用户扩频序列张成的信号子空间,然后结合扩频码序列的有限符号集特性,利用ILSP算法消除由特征分解产生的酉矩阵模糊问题,得到扩频序列的精确估计,最后利用估计得到的扩频序列对截获信号解扩得到信息码序列,完成DS-CDMA信号的盲解扩。仿真结果表明本算法在低信噪比条件下具有良好的盲解扩性能,且相较传统算法本文提出算法大大降低了计算复杂度 。 相似文献
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《北华航天工业学院学报》2016,(3):1-4
Manifold学习算法已经被广泛应用到很多领域,如信息检索、模式识别、人工智能和数据挖掘等。已有的Manifold学习算法对局部临近区域选择很敏感,并且降维后的数据可分割性比较差。本文提出了一种自适应临近区域选择、具有良好信息可分割性的Manifold学习算法。这种方法在每一个数据点根据数据可估算的本质维度和局部正切方向选择临近区域。与此同时,在映射数据的时候使用聚类分析法聚集相似样本点集。这种方式能确保降维数据具有良好的可分割性,获得更好的降维效果。实验结果表明,新的方法在人工生成数据集上具有更好的嵌入效果。 相似文献
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SAS高速连接器具有传输速度快、抗干扰能力强等优点。高速信号通过连接器进行传输时,由于信号的反射与串扰影响到信号的完整性,保证信号传输的完整性成为SAS高速连接器的关键。论文通过对高速信号在连接器中传输的理论研究,利用数值分析的方法确定分析设计方案,并对实物进行测试,验证了所设计的SAS高速连接器的正确性、优越性,为解... 相似文献
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文章采用舰船RCS频域起伏序列的均值、标准差为识别特征向量,利用提出的基于样本密度的自适应径向基网络,进行舰船分类识别研究。自适应径向基网络采用改进的自适应PSO方法估计样本密度最优邻域半径,实现径向基网络中心的自适应选择。改进的自适应PSO方法采用能反映样本聚类特点的BWP指标为适应度评价函数,采用快慢结合的高斯自适应惯性权重调节策略,提高了最优样本密度邻域半径的搜索速度和精度。实验结果表明,自适应径向基网络能自适应获得径向基网络最优识别率对应的RBF中心及其位置分布,减少了对建模人员经验的依赖,提高了反舰导弹对舰船类型的识别分类能力。 相似文献
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可拓模式识别算法是根据各个关联度的对比来识别最终的模式,其中经典域区间的确定有着重要的作用。传统的经典域确定方法是基于数理统计学的,不适用于小样本数据,数据不完全以及数据分布未知等复杂情况。引入Bootstrap算法,并和传统的方法对比,更精确地确定了经典域区间。 相似文献
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