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OFDM叠加导频联合信道估计和检测方法
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作者 赵恒 袁正道 +1 位作者 刘飞 崔建华 《电讯技术》 北大核心 2024年第3期451-457,共7页
针对现有正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统信道估计和迭代检测算法中频谱效率低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于酉近似消息传递和叠加导频的信道估计与联合检测方法。首先,在软调制/解调中叠加导频... 针对现有正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统信道估计和迭代检测算法中频谱效率低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于酉近似消息传递和叠加导频的信道估计与联合检测方法。首先,在软调制/解调中叠加导频对正交幅度调制的星座点进行预处理,检测时将叠加的导频作为频域符号的先验分布,利用置信传播算法进行调制和解调,实现检测模型的简化。然后,应用因子图-消息传递算法对OFDM传输系统和信道进行建模和全局优化,引入酉变换加强信道估计算法的鲁棒性。最后,建立OFDM仿真环境对现有方法进行仿真分析。仿真结果表明,相对于现有的独立导频类算法,所提算法能够以相同复杂度显著提升OFDM系统的频谱效率和鲁棒性。 展开更多
关键词 正交频分复用(OFDM) 稀疏信道估计 叠加导频 近似消息传递 因子图
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应用消息传递和卡尔曼模型的无线传感网定位跟踪算法
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作者 赵恒 袁正道 +2 位作者 孙鹏 张园园 吴胜 《电讯技术》 北大核心 2024年第4期598-605,共8页
针对无线传感网系统中传感节点的定位跟踪问题,提出了一种基于消息传递和卡尔曼模型的定位跟踪算法。将目标物与多个锚节点之间的测距整理为线性混合模型,通过贝叶斯公式进行因式分解,建立因子图。假定目标物位置随时间连续移动,相邻的... 针对无线传感网系统中传感节点的定位跟踪问题,提出了一种基于消息传递和卡尔曼模型的定位跟踪算法。将目标物与多个锚节点之间的测距整理为线性混合模型,通过贝叶斯公式进行因式分解,建立因子图。假定目标物位置随时间连续移动,相邻的定位坐标之间存在潜在的缓变关系,并利用卡尔曼模型挖掘该关系,即将测距、定位和卡尔曼模型整体进行优化。在因子图中选择合适的消息更新规则,对每条边上的消息进行更新计算,形成定位跟踪算法。最后,建立虚拟和实测环境对所提算法进行数值验证。由于将测距、跟踪和卡尔曼模型融合为一个整体进行优化,相比文献中已有方法,所提定位跟踪算法在仿真环境中表现出超过2 dB的性能优势,在实测场景下也具有接近1 dB的性能增益,证明了其有效性。 展开更多
关键词 无线传感网(WSN) 定位跟踪 卡尔曼模型 消息传递算法
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融合云计算的桁架机器人柔性分拣结构控制
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作者 郭红艳 马建红 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第7期281-285,共5页
传统控制技术在计算分拣结构期望力矩时,忽略了对从动臂执行力矩的补偿,导致末端最大跟随误差、夹持力超调量较大。为此,针对桁架机器人柔性分拣结构,本研究融合云计算过程设计了新的自动化控制技术。在采集工件图像后定位其实际位置,... 传统控制技术在计算分拣结构期望力矩时,忽略了对从动臂执行力矩的补偿,导致末端最大跟随误差、夹持力超调量较大。为此,针对桁架机器人柔性分拣结构,本研究融合云计算过程设计了新的自动化控制技术。在采集工件图像后定位其实际位置,从而确定抓取点。然后通过云计算获得分拣结构抬起高度等参数,根据抓取点和放置点位置规划分拣结构运动轨迹,并计算作用在主动臂、从动臂、动平台上的期望力矩。最后通过力矩前馈控制器执行力矩前馈补偿,驱动机器人柔性分拣结构完成运动轨迹。在实验中,改变分拣结构末端运动速度和负载,结果表明:该技术减小了分拣结构末端最大跟随误差和夹持力超调量,提高了工件位置跟踪精度和抓取稳定性,保证了机器人对速度变化和负载变化的自适应性。 展开更多
关键词 柔顺性 桁架机器人 目标工件 抓取位置 分拣结构 自动化控制
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红色文化资源融入高校思想政治教育策略研究
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作者 范颖 《河南财政税务高等专科学校学报》 2022年第3期89-91,共3页
将红色文化资源融入高校思想政治教育,能够提升高校思想政治教育质量。在红色文化资源融入高校思想政治教育过程中,主要存在红色文化资源与思政课融合不够、红色文化资源的教育效力发挥不足、受网络多元文化冲击等问题。针对存在的问题... 将红色文化资源融入高校思想政治教育,能够提升高校思想政治教育质量。在红色文化资源融入高校思想政治教育过程中,主要存在红色文化资源与思政课融合不够、红色文化资源的教育效力发挥不足、受网络多元文化冲击等问题。针对存在的问题,应在思政课教学中挖掘、利用好红色文化资源,开发以红色文化资源为主题的网络学习资源,将红色文化资源融入校园文化活动。 展开更多
关键词 红色文化资源 高校思想政治教育 思政课程
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基于KPCA和PSO-SVM方法的齿轮裂纹故障信号诊断 被引量:1
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作者 于松鹤 王亚楠 +2 位作者 路泽永 王康康 李峰 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期95-98,共4页
为了进一步提高齿轮裂纹故障诊断精度,设计了一种基于KPCA和PSO-SVM方法的齿轮裂纹故障信号诊断方法。对时频域进行特征降维处理时通过主成分分析(PCA)的方式实现高维信号噪声。为了抑制支持向量机(SVM)算法分类精度低问题,引入粒子群算... 为了进一步提高齿轮裂纹故障诊断精度,设计了一种基于KPCA和PSO-SVM方法的齿轮裂纹故障信号诊断方法。对时频域进行特征降维处理时通过主成分分析(PCA)的方式实现高维信号噪声。为了抑制支持向量机(SVM)算法分类精度低问题,引入粒子群算法(PSO)进行加强,并使SVM算法获得更优的核函数。研究结果表明:以SVM-PSO算法进行处理时相对其它算法表现出了更高的精度,能够满足优异的分析性能。以SVM-PSO算法进行处理时的精度最高,能够满足高稳定性要求,所需计算时间也较合适,PSO方法有助于算法分类精度及效率都获得显著提升。样本数对处理时间影响很大,综合判定训练样本数设置1600是相对比较合理的。采用时域特征时会导致分类精度下降,外频域特征相对时域特征可以达到更高的精度。 展开更多
关键词 齿轮裂纹 故障诊断 主成分分析 支持向量机 粒子群优化
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