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无人机数据链通信受到各种自然与人为的干扰,信噪比(SNR)是信道状态和通信质量的有效评估指标。为解决传统估计算法信噪比估计精度不足的问题,提出了一种卷积神经网络(CNN)与长短时记忆(LSTM)网络结合的估计模型。利用仿真与实测相结合的方式,构建了一个包含不同信噪比、调制方式、衰落信道等信息的无人机通信信号数据集;在网络训练阶段,将样本序列进行分割,对分割后的每一部分序列使用CNN-LSTM网络提取深度特征,多次训练并保存模型参数;在测试阶段,利用构建好的测试集完成对算法的验证与测试,得到信噪比估计值。实验表明,相比于传统信噪比估计算法与单一网络结构的深度学习算法,所提算法的均方误差最低,实现了对信噪比的高精度估计。 相似文献
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复合材料界面工程一直是碳纤维树脂基复合材料的热点研究方向,界面相作为碳纤维增强体和树脂基体间传递载荷的"桥梁",影响复合材料的刚度强度发挥效率,因而界面相的设计与调控对于复合材料界面增强和提高宏观力学性能具有重要意义。针对高强/高模碳纤维表面物理化学特性、树脂基体的性能匹配以及不同类石墨结构表面等影响因素,简述了碳纤维表面结构、树脂基体模量与界面增强的关联机制,耐高温和分子自组装新型界面相构筑的进展及其界面增强效果,提出了复合材料刚柔平衡界面相的发展策略。 相似文献
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