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本文将完全互补码(Complete Complementary Code, CCC)应用于多输入多输出(Multiple Input Multiple Output, MIMO)雷达目标探测中,针对具有非零多普勒的多目标检测问题,提出一种基于广义普洛黑-修-莫尔斯(Generalized Prouhet-Thue-Morse, GPTM)序列和二项式系数加权的信号处理方法。该方法分别在发射端和接收端进行处理,在发射端采用GPTM序列设计方法调整脉冲的发射顺序,以降低由多普勒引起的距离旁瓣;在接收端通过二项式设计(Binomial Design, BD)方法为各接收脉冲加上不同权重,扩大目标多普勒附近的清洁区。为综合上述两次处理的优势,将两次处理得到的距离多普勒谱进行逐点最小化处理,得到最终的距离多普勒谱,然后进行有序恒虚警检测。仿真结果表明,本文所提的信号处理方法具有良好的旁瓣抑制效果和多普勒分辨率,能够有效检测出非零多普勒目标。 相似文献
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通过固液掺杂、等静压压制、中频烧结的方法,制备了不同的氧化镧、氧化钇、氧化锆三元掺杂成分比例的钨电极材料烧结棒材,探究了不同成分配比对样品显微组织、第二相粒子分布以及宏观力学性能的影响。结果表明,氧化镧、氧化钇、氧化锆三元复合添加能够有效改善第二相粒子在钨基体中的分布形态,降低第二相在晶界的过度富集,提高钨电极材料的综合力学性能。并且当添加成分镧、钇、锆质量比为3:1:1时,材料具有最好的综合力学性能,致密度可达96.04%,显微硬度可达549.37HV0.3,抗压强度可达3785MPa,原因是此配比下第二相粒子最为细小均匀,弥散程度最高,对基体晶粒的细化作用最好,该配比下钨基体平均晶粒尺寸达到10.3μm。 相似文献
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摘 要:核心网业务模型的建立是5G网络容量规划和网络建设的基础,通过现有方法得到的理论业务模型是静态不可变的且与实际网络存在偏离。为了克服现有5G核心网业务模型与现网模型适配性较差以及规划设备无法满足用户实际业务需求的问题,提出了一种长短期记忆(long short-term memory,LSTM)网络与卷积LSTM (convolution LSTM,ConvLSTM)网络双通道融合的 5G 核心网业务模型预测方法。该方法基于人工智能(artificial intelligence,AI)技术以实现高质量的核心网业务模型的智能预测,形成数据反馈闭环,实现网络自优化调整,助力网络智能化建设。 相似文献
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边坡位移的时间序列曲线存在复杂的非线性特性,传统的预测模型精度不足以满足预测要求。为此提出了基于变分模态分解的鸟群优化-核极限学习机的预测模型,并用于河北省某水泥厂的边坡位移预测。该方法首先采用VMD把边坡位移序列分解为一系列的有限带宽的子序列,再对各子序列分别采用相空间重构并用核极限学习机预测,采用鸟群算法优化相空间重构的嵌入维度和KELM中惩罚系数和核参数三个数值,以取得最优预测模型。最后将各个子序列预测值叠加,得到边坡位移的最终预测值。结果表明:和KELM、BSA-KELM、EEMD-BSA-KELM模型相比,基于VMD的BSA-KELM预测精度更高,为边坡位移的预测提供一种有效的方法。 相似文献
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5G系统将移动通信服务从移动电话、移动宽带和大规模机器通信扩展到新的应用领域,即所谓对通信服务有特殊要求的垂直领域。对使能未来工厂的5G能力进行了全面的分析总结,包括弹性网络架构、灵活频谱、超可靠低时延通信、时间敏感网络、安全和定位,而弹性网络架构又包括对网络切片、非公共网络、5G局域网和边缘计算的支持。希望从广度到深度,对相关的理论及技术应用做透彻、全面的梳理,对其挑战做清晰的总结,从而为相关研究和工程技术人员提供借鉴。 相似文献