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多输入多输出(MIMO)系统中,天线选择技术可以在降低复杂度的同时,有效地提高系统的性能.但对于天线安装空间受限的小型终端,天线的数目将受到很大限制,本文结合方向图可重构技术,考虑基于线性接收机的空间复用系统,通过在已选择的发射天线上采用等功率分配等增益传输以减少反馈信息量.在此条件下,推导出空间相关衰落信道下自适应发射天线选择的统计容量公式下限,然后,在此基础上提出基于方向图重构的发射天线快速选择方法以最大化该容量值.此外,在实现中提出了一种基于滑动时间窗的梯度更新估计模型,缩短了算法所需时间. 相似文献
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本文考虑自动列车在路况变化下的定速控制问题. 由于铁路路况的复杂以及列车动力学的不确定性, 基于模型的控制器难以稳定、快速、精确地进行定速控制. 我们提出了一种无模型控制器, 其只需要很少的列车运行数据即可适应新的路况. 首先, 我们将列车的定速控制问题建模为一系列转移概率未知的静态连续马尔可夫过程. 然后, 我们应用元强化学习去求解该马尔可夫过程, 得到自适应神经网络控制器. 仿真说明该无模型控制器能够高效地进行定速控制, 并能迅速适应新的环境, 同时满足系统约束. 相似文献
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