排序方式: 共有8条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
异质网络相似度学习,即分析两个不同类型对象间的相关程度.不同类型对象在异质网络中的重要程度不同,它们在相似度学习过程中的发挥的作用也不同.针对异质网络,提出了一种基于节点影响力的相似度度量方法NISim,该模型既考虑了网络中的链接结构,也保留了网络中的语义信息,同时区分不同类型节点对异质网络的作用.在异质信息网络环境下,通过启发式规则区分并量化不同类型节点的影响力权值,并结合网络链接结构和节点间语义关系,解决了提高相似度学习准确性的问题.实验结果表明,该方法能够有效地对异质信息网络不同类型节点进行相似度度量,可以应用在网络搜索、推荐系统以及知识图谱构建等不同领域. 相似文献
2.
3.
无线通信系统波束成形与空时分组编码联合处理技术 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种基于三阶循环统计量的波束成形方法。并将该波束成形方法与空时分组编码联合应用,提出了一种基站采用双天线阵列发射,移动终端多天线阵元接收的波束成形与空时分组编码联合处理新方案。本方案对移动终端的接收性能以及整个无线通信系统的容量都具有良好的改善作用。计算机仿真结果也证明了本方案的有效性和优越性。 相似文献
4.
本文建立基于随机波束成形和自适应调制的MIMO-OFDM系统的自适应多用户分集系统模型,提出随机波束成形QR接收机的自适应多用户分集资源分配算法及其简化算法,推导在最大化系统吞吐量条件下系统的误码性能.仿真结果表明该算法在用户数很小时使系统性能收敛到特征波束成形系统的性能;当用户数增多时,采用天线分配算法的多用户分集系统能获得比特征波束成形系统更好的性能;将自适应编码调制技术运用到多用户分集系统来提高系统的实际吞吐量和误码性能. 相似文献
5.
联合考虑随机波束成形和自适应调制建立了MIMO-OFDM系统的自适应多用户分集系统模型,提出了随机波束成形QR接收机的子信道可变速率算法,推导了在最小化系统误码率情况下系统的误码性能。仿真结果表明,该算法在用户数很小时使系统性能收敛到特征波束成形系统的性能;当用户数增多时,采用天线分配算法的多用户分集系统能获得比特征波束成形系统更好的性能;将自适应编码调制技术运用到多用户分集系统,从而提高系统的实际吞吐量和误码性能。 相似文献
6.
提出了基于多入多出正交频分复用(Multiple-input and multiple-output orthogonalfrequency division multiplexing,MIMO-OFDM)的自适应交织模型。该模型根据OFDM一帧内准瞬时信道SNR值,利用瞬时信道的可变性,重新排列发送信号的顺序,其目的是打破长的信道突发错误,以便降低系统位错误概率。分析了MIMO-OFDM系统成对错误概率的上限,给出了本文提出算法的编码增益和分集增益。结果表明,影响本文方案的主要因素是SNR、信道阶数和接收天线个数。仿真实验结果表明,本文所提出的模型可以获得较好的信噪比,与单天线相比MIMO-OFDM系统性能明显提高。对于2发2收系统,当BER为10-2时,自适应交织方案比块交织性能提高5 dB。 相似文献
8.
生物特征检测是无线体域网的关键问题。本文利用信号群的内相关性和互相关性结构,运用分布式压缩感知理论,建立一种新型分布式编码重构算法,即信号群与联合稀疏模型(Joint Sparse Model,JSM-1)。将该模型运用于无线体域网中,提出了联合稀疏信号模型的重构算法,仿真结果验证了该算法的有效性。 相似文献
1