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11.
基于星座恢复法降低PAPR的性能分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种新的降低峰均功率比(Peak-to-average ratio,PAPR)的方法——星座恢复法.在发送端采用软件削波限幅的方法来降低系统的峰均比,其系统结构简单、且可根据系统的要求灵活地改变PAPR值;在接收端根据调制信号的星座特性恢复出被限幅数据的实际值,从而减小了信号的畸变,提高了系统的误码性能.为了使星座恢复法更具实用性,对其算法进行了简化,从而大大地减少了系统的运算量.理论分析和仿真结果表明:与选择性映射法(Selective mapping,SLM)相比,基于星座恢复法的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统,其误码性能得到了明显的改善,算法较简单,且无需额外信道来传送附加信息.  相似文献   
12.
航天光学采样成像系统MTF的优化设计与MTFC   总被引:1,自引:1,他引:1  
简要介绍了成像链、成像系统和遥感系统的概念;对像质和像质差异的表征和度量、成像系统性能的表征等予以说明;重点探讨航天光学采样成像系统MTF的优化设计与MTFC问题,并给出讨论结果。  相似文献   
13.
一种研究圆柱度目标函数单谷性的新方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种研究圆柱目标函数单谷性的新方法,圆柱度目标函数单谷性的问题目前研究得还少,而弄清楚圆柱度目标函数是否是单谷函数对于用优化原理正确地计算其极值是非常重要的。  相似文献   
14.
    
《中国航空学报》2023,36(4):565-572
A partition of unity level set method with moving knot Compactly Supported Radial Basis Functions (CS-RBFs) is proposed for optimizing variable stiffness composite structures. The iso-contours of a level set function are utilized to represent the curved fiber paths, and the tangent vector of the iso-contour defines the orientation of fiber. The level set function of the full design domain is constructed according to the Partition of Unity (POU) method by a set of local level set functions defined on an array of overlapping subdomains, and they are constructed by using the CS-RBFs. The positions of knots are iteratively changed during the optimization to improve the performance of composite structures. Several examples of compliance minimization are presented.  相似文献   
15.
模糊数学在考试成绩分析中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文将模糊集合理论应用于考试分析,提出了一种对考试成绩的总体分布进行估计的较合理、有效的方法。  相似文献   
16.
文章提出了一种新的变刚度铺层轨迹设计方法,即采用一对互相共轭的标量场函数实现复合材料变刚度铺层的轨迹定义和铺层设计。最后,通过有限元建模和算例对比方法,对直线铺放层合板和变刚度铺放层合板进行压缩特征值屈曲分析和非线性屈曲分析,得出变刚度铺放层合板的屈曲特性比直线铺放层合构件提高约23.62%,y方向的屈曲变形位移减小为直线铺层构件的59.47%,大幅度提高了构件的抗压缩屈曲特性,同时也验证了该设计方法的可行性和实用价值。  相似文献   
17.
利用质量损失函数,讨论产品质量波动给社会带来的损失,并将其应用于企业生产中,使企业改进了产品质量,提高了效益。这说明,在质量管理中,解决“质量”问题时,必须把改进质量的焦点移向产品的设计和开发阶段,即从以往的“产品出厂后的检查或加工过程中的控制”的质量观,推向“产品设计阶段的优化”,从“下游管理”转向“上游管理”,使产品设计或加工过程设计成为保证产品质量优化的关键。  相似文献   
18.
《中国航空学报》2024,37(8):246-260
The continuous emergence of new targets in open scenarios leads to a substantial decrease in the performance of Inverse Synthetic Aperture Radar(ISAR)recognition systems.Also,data scarcity further exacerbates the challenge of identifying new classes of ISAR targets.In this paper,a few-shot incremental target recognition framework based on Scattering-Topology Proper-ties(STPIL)is proposed.Specifically,STPIL extracts scattering-topology properties of ISAR tar-gets as recognition features.Meanwhile,the pseudo-incremental training strategy effectively alleviates the algorithm's forgetting of old knowledge,and improves compatibility with new classes.Besides,a feature embedding network,with few parameters,is designed based on the graph neural network.This embedding network is highly adaptable to changes in data distribution.Additionally,STPIL fully considers the joint distribution and marginal distribution in scattering features,and uses the Brownian distance metric module to make the scattering-topology features more discrim-inative.Experimental results on both the simulation dataset and the public measured data indicate that STPIL can effectively balance new classes with old classes,and has superior performance to other advanced methods in the incremental recognition of targets.  相似文献   
19.
在界定职业教育经济功能相关概念和对教育经济功能研究进行概述的基础上,分析了职业教育经济功能的主要表现、职业教育经济功能的特点以及影响职业教育经济功能的主要因素。  相似文献   
20.
核事故发生时,可靠、准确的源项信息能为应急防护行动措施决策提供数据支持。采用Matlab软件神经网络工具箱可以实现基于BP神经网络的核事故源项反演,为提高核事故源项反演计算的准确度,针对反演时的几个重要参数进行研究,包括隐含层节点数、训练函数、学习率和隐含层数。研究结果表明,在单隐含层神经网络结构情况下,存在着最优隐含层节点数,综合考虑训练时间和误差,本文选取隐含层节点数为50来对其他参数影响进行进一步研究;在相同参数设置条件下,训练函数Trainlm比Traingdm更适合数据量较小时的核事故源项反演,反演计算准确度更高,在节点数为50时训练时间缩短了近35%;高学习率以及双隐含层能有效地提高核事故源项反演的精度,但训练时间相对增加。  相似文献   
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