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大规模多输入多输出(Massive multiple input multiple output, Massive MIMO)系统采用最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)接收检测方法时存在矩阵求逆复杂度高的问题,已有较多降低复杂度的研究。在降低检测算法复杂度的同时,如何提高算法收敛速度和检测性能一直是人们关注的焦点。本文将对称加速超松弛(Symmetric accelerated over-relaxation, SAOR)迭代算法应用于Massive MIMO系统信号检测中,避免了复杂的矩阵求逆计算,实现了复杂度较最小均方误差算法降低了一个数量级。仿真结果表明,基于SAOR的检测方法通过较少的迭代次数就能逼近最小均方误差(Minimum mean square error, MMSE)算法的检测性能,为Massive MIMO系统中接收信号的快速检测提供了较好的实现方法。 相似文献
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擦拭样品微粒分析技术是核保障环境样品分析的一种主要手段,从大量灰尘颗粒中识别并定位含高浓铀(HEU)或含Pu微粒是微粒分析首先需要解决的问题。本文以HEU和Pu微粒为研究对象,建立了用于微粒α径迹测量的样品制备方法,采用CR-39固体径迹探测器为α径迹探测器,测量了不同蚀刻时间2种微粒产生的α径迹星的径迹参数。结果表明:可通过测量径迹短轴与曲率直径并作图来分辨HEU和Pu微粒,该方法对于蚀刻时间大于10 h的微粒径迹星,均能明显分辨,对于径迹非常密集的径迹星,也能准确分辨。 相似文献
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异常或欺诈造成的非技术性电力损失是电力公司损失的主要源头之一。智能电表的广泛使用,使得运用大数据方法实现对非技术性电力损失的有效检测成为可能。提出了一种使用监督学习进行非技术损失检测的方法。该方法基于智能仪表记录的所有信息(耗电量、异常警报等)结合辅助数据库所提供的有关每个智能电表的地理位置和技术参数的附加信息,使用最优的机器算法来深入分析用电客户的用电行为,生成异常用电客户列表。通过现场检查的结果表明,该方法能够较为准确地识别智能电网中所存在异常用电客户。 相似文献
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镜铁山矿Ⅰ#矿体向下延伸时倾角由急倾斜变为倾斜,若继续按照急倾斜矿体的回采方式布置采切工程,将会在矿体上盘或者下盘处残留三角形边角矿,进而导致矿石损失率增大。为有效解决因矿体倾角缓化出现的三角区域矿体难以回收的问题,首先提出了脉内布置分段沿脉巷和沿矿岩边界布置分段沿脉巷两类回采方案,其中脉内布置分段沿脉巷回采方案设计了15°、30°、45° 3种不同中深孔边孔角布置方案;然后分别从中深孔施孔精度要求、中深孔施工适应性、对矿体条件适应性、生产效率等4个方面定性分析了不同回采方案的优劣性;最后整合生产效率、施工适应性、通风效果、井巷工程量、工期和成本等12个指标组成优选评价体系,采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP)构建了倾斜矿体上盘边角矿回采方案层次分析优选模型。计算得到3种脉内布置分段沿脉巷与沿矿岩边界布置回采方案的最终评价值分别为0.213、0.201、0.198和0.388,结果表明:沿矿岩边界布置分段沿脉巷为最优回采方案。实践表明:优选出的方案在实践中取得了理想效果,经济效益显著,可满足该矿倾斜矿体上盘边角矿回采需求。研究结果可为类似开采条件矿山的边角矿回采提供有益参考。 相似文献
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