在大型数字相控阵系统中,为了满足阵列增益及天线方向图特性,需要保证阵列通道的幅度和相位的一致性,而动态不一致性标校是大型阵列的标校难题。提出了一种基于直接数字频率合成(Direct Digital Synthesizer,DDS)相位搜索算法的数字相...在大型数字相控阵系统中,为了满足阵列增益及天线方向图特性,需要保证阵列通道的幅度和相位的一致性,而动态不一致性标校是大型阵列的标校难题。提出了一种基于直接数字频率合成(Direct Digital Synthesizer,DDS)相位搜索算法的数字相控阵通道一致性标校技术,较传统基于相关算法的标校技术,可有效降低对标校信号信噪比的要求,且可提升大规模数字阵列通道标校的效率。仿真结果表明,当信噪比等于0 dB时,采用所提算法可将幅度估计误差的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)值控制在0.3 dB以内,相位估计误差的RMSE值可控制在1.5°以内,较传统算法的性能均提升了3倍。通过搭建样机评估系统,进一步验证了提出算法对数字相控阵通道一致性标校性能的提升。展开更多
为降低正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multip-lexing,OFDM)系统峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR),在最近提出的限幅噪声压缩(Clipping-noise Compression,CNC)方法基础上,提出了一种基于改进的艾里压缩函数...为降低正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multip-lexing,OFDM)系统峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR),在最近提出的限幅噪声压缩(Clipping-noise Compression,CNC)方法基础上,提出了一种基于改进的艾里压缩函数来抑制限幅噪声的方法(CNC-Improved Airy Function,CNC-IAF)。改进的艾里压缩函数形式简单,计算复杂度较小,并且对归一化限幅噪声的取值条件没有CNC方法的严格。仿真结果表明,CNC-IAF方法能够抑制OFDM信号的PAPR同时有效地降低系统误码率,性能比CNC方法均有改善。展开更多
为有效解决传统推荐算法精度低的问题,提出了一种融合用户偏好和社交活跃度的概率矩阵分解推荐算法(Probabilistic Matrix Factorization Recommendation Algorithm Combining User Preference and Social Activity,UPSA-PMF),通过用户...为有效解决传统推荐算法精度低的问题,提出了一种融合用户偏好和社交活跃度的概率矩阵分解推荐算法(Probabilistic Matrix Factorization Recommendation Algorithm Combining User Preference and Social Activity,UPSA-PMF),通过用户评分数据计算用户间的偏好信任度时,使用了共同项目平衡因子和热门项目惩罚因子进行改进;计算社交网络中的信任度时,考虑了社交活跃度与用户信任度的关系,并将社交活跃度作为惩罚因子,修正用户信任度。将偏好信任度和社交网络中的信任度以动态组合的方式得到最终的信任度,将最终的信任度与概率矩阵模型相结合,实现推荐。实验证明,改进的算法均优于现有的推荐算法,有效提高了推荐质量。展开更多
针对天线阵对多通道幅度和相位一致性的要求,在基于软件无线电(Software Defined Radio,SDR)架构的智能天线基础上提出了射频通道幅相测算和板级幅相测算相结合方案,具备幅相慢变特性的射频通道采用离线参数法,而板上多通道采用在线测算...针对天线阵对多通道幅度和相位一致性的要求,在基于软件无线电(Software Defined Radio,SDR)架构的智能天线基础上提出了射频通道幅相测算和板级幅相测算相结合方案,具备幅相慢变特性的射频通道采用离线参数法,而板上多通道采用在线测算法,并采用星座旋转算法实现了相位校准。最后通过现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array,FPGA)模块仿真验证了该校准方法的正确性,并分析了系统误差来源及规避方法,为多通道系统幅相校准提供了工程化应用基础。展开更多
文摘在大型数字相控阵系统中,为了满足阵列增益及天线方向图特性,需要保证阵列通道的幅度和相位的一致性,而动态不一致性标校是大型阵列的标校难题。提出了一种基于直接数字频率合成(Direct Digital Synthesizer,DDS)相位搜索算法的数字相控阵通道一致性标校技术,较传统基于相关算法的标校技术,可有效降低对标校信号信噪比的要求,且可提升大规模数字阵列通道标校的效率。仿真结果表明,当信噪比等于0 dB时,采用所提算法可将幅度估计误差的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)值控制在0.3 dB以内,相位估计误差的RMSE值可控制在1.5°以内,较传统算法的性能均提升了3倍。通过搭建样机评估系统,进一步验证了提出算法对数字相控阵通道一致性标校性能的提升。
文摘为降低正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multip-lexing,OFDM)系统峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR),在最近提出的限幅噪声压缩(Clipping-noise Compression,CNC)方法基础上,提出了一种基于改进的艾里压缩函数来抑制限幅噪声的方法(CNC-Improved Airy Function,CNC-IAF)。改进的艾里压缩函数形式简单,计算复杂度较小,并且对归一化限幅噪声的取值条件没有CNC方法的严格。仿真结果表明,CNC-IAF方法能够抑制OFDM信号的PAPR同时有效地降低系统误码率,性能比CNC方法均有改善。
文摘为有效解决传统推荐算法精度低的问题,提出了一种融合用户偏好和社交活跃度的概率矩阵分解推荐算法(Probabilistic Matrix Factorization Recommendation Algorithm Combining User Preference and Social Activity,UPSA-PMF),通过用户评分数据计算用户间的偏好信任度时,使用了共同项目平衡因子和热门项目惩罚因子进行改进;计算社交网络中的信任度时,考虑了社交活跃度与用户信任度的关系,并将社交活跃度作为惩罚因子,修正用户信任度。将偏好信任度和社交网络中的信任度以动态组合的方式得到最终的信任度,将最终的信任度与概率矩阵模型相结合,实现推荐。实验证明,改进的算法均优于现有的推荐算法,有效提高了推荐质量。
