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“集团军(师)对野战阵地防御之敌进攻决心生成和评估系统”通过鉴定
【出 处】
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军事系统工程
【发表日期】
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1994年3期
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针对认知MIMO系统中波束成形和功率的联合优化问题,建立了非合作可分离对策联合博弈模型,提出了新的代价函数,根据KT条件证明了该模型中的各个子博弈均存在最优纳什均衡,从而得到联合博弈存在最优纳什均衡的结论,并提出了新的交替迭代算法。仿真结果表明,该算法有较快的收敛速度;同时,在动态环境下,算法也能达到最优纳什均衡,具有较好的稳定性。
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为抑制小区间干扰，提高系统性能，研究了异构网络中的基站分簇问题，提出了一种基于阈值的协作基站分簇方法。该方法在异构组网场景下，以最大化接收端传输速率为目标，通过选择满足设
近年来,在多媒体信息检索、相似性连接和时问序列匹配等数据库领域的相似搜索研究备受关注。绝大部分工作都是在欧式空间条件下,使用度量距离函数计算最近邻(如kNN、kNNJ)来解决搜索目标集合问题。但已有研究表明,此条件下的搜索结果准确性很容易受到高差异维度的影响,且对应的解决方案尚缺乏灵活性和顽健性。首先提出了单机环境下动态子空间(部分维度)下相似搜索问题及解决方案。随着数据规模的扩大,单机算法不能很
认知无线电技术通过次级用户动态接入空闲频谱来提高空闲频谱资源的利用效率,是认知无线电的重要环节。在低信噪比环境下,如何快速精确地进行频谱感知是频谱感知面临的重大挑战。提出了一种基于小波降噪的压缩感知—循环平稳特征检测器来实现低信噪比环境下的频谱检测。采用压缩感知技术提高了频谱感知的效率,并进一步利用小波变换技术降低了压缩感知过程中引入的压缩噪声,提高了低信噪比环境下的频谱感知准确度。仿真结果证明,
全k近邻(all k-nearest neighbor,AkNN)查询,是k近邻查询的一个变型,旨在在一个查询过程中为给定数据集的每个对象确定k个最近邻。提出了一种在Hadoop分布式平台下处理高维大数据的AkNN查询算法。首先使用行条化思想结合p-stable LSH算法将高维数据对象降维,然后结合空间填充曲线Z-order的优良特性,把降维后的数据嵌入一维空间中,接着进行范围查询。整个过程使用
在OFDMA系统中,小区边缘用户由于受到来自相邻小区的同频干扰,通信质量严重下降。有效地抑制小区间干扰,极大地提升无线网络性能尤其是小区边缘用户性能是5G移动通信系统的目标之一。基于速率自适应(RA)准则提出了一种提高小区边缘用户性能的子载波和功率的联合资源分配算法,该算法分为子载波分配和混合功率分配两步,在提高小区边缘用户性能的同时,最大化链路吞吐量。仿真结果表明,小区边缘用户吞吐量增益为25%