【摘 要】
：
常规自适应方向图综合在求解最优权值向量时需经过复杂的广义矩阵求逆运算,计算过程繁琐,占用存储空间大。针对这一问题,提出一种采用二阶锥规划与压缩感知理论的改进自适应方向图综合算法。改进的算法将传统算法中的误差性能函数通过数学变换转换成标准二阶锥规划形式快速求解,同时应用压缩感知理论将大规模阵列权值稀疏化处理,从而得到最优天线阵列权值向量并减少训练时间。仿真结果表明,采用二阶锥规划与压缩感知的改进算法
论文部分内容阅读
常规自适应方向图综合在求解最优权值向量时需经过复杂的广义矩阵求逆运算,计算过程繁琐,占用存储空间大。针对这一问题,提出一种采用二阶锥规划与压缩感知理论的改进自适应方向图综合算法。改进的算法将传统算法中的误差性能函数通过数学变换转换成标准二阶锥规划形式快速求解,同时应用压缩感知理论将大规模阵列权值稀疏化处理,从而得到最优天线阵列权值向量并减少训练时间。仿真结果表明,采用二阶锥规划与压缩感知的改进算法在大规模阵列天线方向图综合时求解速度快、运算精度高,且在应用压缩感知后形成的方向图有较低旁瓣,干扰方向零
其他文献
以应用题自动求解为目标,以高考入学考试数学试卷中的分层抽样应用题为研究对象,重点研究了分层抽样应用题的句子语义角色识别方法。根据分层抽样的原理,首先定义了分层抽样题意表征中的五种核心语义角色,分别为总体、样本、总体中的层、样本中的层和实体之间的关系。基于这五种语义角色,应用题题意理解中的核心问题被转换为对应用题文本中的句子进行语义角色判定。提出了一种基于特征词与n-gram模型相结合的句子语义角色
相似性计算是协同过滤推荐的关键步骤。针对传统相似性计算认为相似关系是对等的且没有考虑消费顺序和时间间隔的问题,提出了基于时序逆影响的随机游走推荐算法。首先,基于用户时序关联图提出一种新的称为时序逆影响的相似性度量,利用随机游走得到了目标用户近邻集合;其次,利用随机游走在项目时序关联图上进一步改进推荐的多样性和覆盖率。它不但认为用户间相似是不对称的,考虑了用户消费项目的顺序和时间间隔,获得了用户全局
针对在互联网络服务中,进一步提升网络视频流量预测的精度以优化网络资源配置和满足用户需求的问题进行了研究,并对如何自适应选取网络视频流量时间序列中有效且必需的历史信息进行了探索,提出一种基于生物地理学优化算法优化极限学习机的BBO-ELM预测模型。在ELM预测模型的基础上,将BBO优化算法用于ELM的网络输入变量、隐含层节点的配置及参数、Tikhonov正则化参数的优化选取。为验证所提出方法的有效性
目的：探讨藏母羊妊娠后期补饲时间对其体况和羔羊初生重的影响因素。方法：选择该院2014年4月至2015年4月当地同期发情藏母羊180只研究对象，将其随机分成A组与B组（n=90）。A组中的藏
近邻传播(affinity propagation,AP)算法是一种具有较高准确度的聚类算法,但是其具有较高的时间复杂度,且无法有效聚类结构松散数据。针对这两个问题,提出了一种基于MapReduce的半监督近邻传播算法(MRSAP)。首先利用MapReduce编程框架,在各个数据节点上运行AP算法,得到局部的聚类中心,以及代表每一个局部聚类中心成为全局聚类中心可能性的决策系数;然后综合局部聚类中心
针对软件定义网络(SDN)泛洪攻击导致的上层性能瓶颈和过载问题,提出一种分布式自组织映射(DSOM)结合K-均值聚类的网络流量攻击检测方法。首先,位于应用层的DSOM控制器将现有数据集发送给集成了DSOM扩展包的交换机,在每个交换机上分别训练DSOM映射;然后,在预定时间内合并DSOM映射;最后,DSOM控制器将合并后的DSOM映射发送到所有Open Flow交换机,利用K-均值聚类完成最终的分类
教与学优化算法(teaching-learning-based optimization,TLBO)是一种模仿教学过程的新型启发式优化算法。针对TLBO算法寻优精度低、稳定性差的特点,提出了基于讨论组和自主学习的教与学优化算法DSTLBO(discussion group and self-learning TLBO)。在原TLBO算法的"教"阶段当中加入了小组讨论,随机将全体同学分成若干组,通过
大肠杆菌病作为一种禽类常发疾病，受到养殖者和防疫人员的广泛关注和高度重视。根据实际调查可以发现，大肠杆菌病是严重危害禽类的疾病，能与其它类型的疾病混合交叉感染，常常引发
目的：分析邻苯二甲酸二丁酯对小鼠卵巢功能的影响。方法：采用随机数字表法将2017年3月-2017年5月购买的60只小鼠分为对照组（二甲基亚砜）、低剂量组（4mg／kg）、中剂量组（40mg／kg）、高剂量