为了优化区域交通信号配时方案,提升区域通行效率,文章提出一种基于改进多智能体Nash Q Learning的区域交通信号协调控制方法。首先,采用离散化编码方法,通过划分单元格将连续状态信息转化为离散形式。其次,在算法中融入长短时记忆网络(...为了优化区域交通信号配时方案,提升区域通行效率,文章提出一种基于改进多智能体Nash Q Learning的区域交通信号协调控制方法。首先,采用离散化编码方法,通过划分单元格将连续状态信息转化为离散形式。其次,在算法中融入长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)模块,用于从状态数据中挖掘更多的隐藏信息,丰富Q值表中的状态数据。最后,基于微观交通仿真软件SUMO(Simulation of Urban Mobility)的仿真测试结果表明,相较于原始Nash Q Learning交通信号控制方法,所提方法在低、中、高流量下车辆的平均等待时间分别减少了11.5%、16.2%和10.0%,平均排队长度分别减少了9.1%、8.2%和7.6%,平均停车次数分别减少了18.3%、16.1%和10.0%。结果证明了该算法具有更好的控制效果。展开更多
针对直接上变频发射机中I/Q两路存在的幅度失调以及载波泄漏问题,提出了一种基于数字基带的解决方法,能有效对失调和泄漏进行抑制。该方法通过数字基带向数模转换器(Digital to Analog Converter,DAC)发送中频测试信号,并将上混频器的...针对直接上变频发射机中I/Q两路存在的幅度失调以及载波泄漏问题,提出了一种基于数字基带的解决方法,能有效对失调和泄漏进行抑制。该方法通过数字基带向数模转换器(Digital to Analog Converter,DAC)发送中频测试信号,并将上混频器的输出进行平方、滤波与放大操作,得到与幅度失调量以及载波泄漏量成比例的信号,发送回数字基带中,经过反馈调节,实现对幅度失调及载波泄漏的抑制作用。经仿真测试,调制后的信号幅度失调误差小于0.02%,载波泄漏抑制度达到17 dB,表明该电路对I/Q幅度失调及载波泄漏有抑制效果。展开更多
文摘为了优化区域交通信号配时方案,提升区域通行效率,文章提出一种基于改进多智能体Nash Q Learning的区域交通信号协调控制方法。首先,采用离散化编码方法,通过划分单元格将连续状态信息转化为离散形式。其次,在算法中融入长短时记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)模块,用于从状态数据中挖掘更多的隐藏信息,丰富Q值表中的状态数据。最后,基于微观交通仿真软件SUMO(Simulation of Urban Mobility)的仿真测试结果表明,相较于原始Nash Q Learning交通信号控制方法,所提方法在低、中、高流量下车辆的平均等待时间分别减少了11.5%、16.2%和10.0%,平均排队长度分别减少了9.1%、8.2%和7.6%,平均停车次数分别减少了18.3%、16.1%和10.0%。结果证明了该算法具有更好的控制效果。
文摘针对直接上变频发射机中I/Q两路存在的幅度失调以及载波泄漏问题,提出了一种基于数字基带的解决方法,能有效对失调和泄漏进行抑制。该方法通过数字基带向数模转换器(Digital to Analog Converter,DAC)发送中频测试信号,并将上混频器的输出进行平方、滤波与放大操作,得到与幅度失调量以及载波泄漏量成比例的信号,发送回数字基带中,经过反馈调节,实现对幅度失调及载波泄漏的抑制作用。经仿真测试,调制后的信号幅度失调误差小于0.02%,载波泄漏抑制度达到17 dB,表明该电路对I/Q幅度失调及载波泄漏有抑制效果。