一种基于模糊加权均衡匹配度的区间值模糊推理方法

在区间值模糊推理过程中,为合理地计算输入事实与规则前件的匹配程度,给出区间值模糊集的模糊加权均衡匹配度的定义,不仅考虑了每个前件分量在推理中的不同影响程度,而且考虑到每个分量匹配程度的均衡要求,进而提出一种基于模糊加权均衡匹配度的区间值模糊推理方法,并通过实例说明了该方法的有效性。

多目标古诺模型加权均衡解的存在性与稳定性

古诺模型是博奕理论中最经典的模型之一,考虑了多目标情形下的古诺模型,运用加权的方法证明了其加权均衡解的存在性与稳定性.

基于动态粒子群小波动态加权多模盲均衡算法

为了提高对高阶正交振幅调制(QAM)信号的均衡效果,提出了基于动态粒子群优化(DPSO)的小波动态加权多模盲均衡算法(DPSO-WTDWMMA).该算法将DPSO算法和正交小波变换结合起来应用于动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)中。利用DPSO对均衡器权向量进行优化,利用正交小波变换降低输入信号的自相关性,利用动态加权多模算法来选择合适的误差模型匹配发射的QAM信号,降低了稳态误差。理论分析及水声信道仿真结果表明:DPSO-WTDWMMA算法可获得较快的收敛速度和较低的稳态误差。

适用于HSDPA的码片均衡干扰加权抵消联合接收机

随着因特网与多媒体业务的需求,WCDMA引入了高速下行链路分组接入(HSDPA)技术将其下行链路数据传输速率提高到10Mbps。为了提高HSDPA传输的性能,该文提出了一种新的码片均衡干扰加权抵消联合接收机(LMMSE-IWC)。理论分析与计算机模拟结果表明LMMSE-IWC性能优于传统的Rake接收机和LMMSE码片均衡器。

有源相控阵雷达均衡技术研究与实现

对于宽带有源相控阵雷达,通道失配会影响阵列处理性能,可通过通道均衡技术进行补偿。现有研究大多以仿真模型为基础,鲜有实测数据为支撑,且均衡评价方法过于单一。构建了结合剩余失配特性、脉压及波束形成方向图的综合评价体系,可更加全面地评价均衡效果。此外,以某机载有源相控阵雷达为平台,工程实验了150 MHz宽带信号的频域均衡算法,并提出矩形窗加权均衡算法,仿真及实测数据表明该算法对均衡效果有所提升。

自适应直方图均衡方法研究与应用

本文介绍了直方图均衡(HE)和自适应直方图均衡(AHE)对比度增强方法,进而提出了一种基于幂函数形式的加权自适应直方图均衡法(WAHE),并给出其滑动窗口权矩阵生成方法及直方图分布计算方法,最后给出数字X光胸腔图象的处理结果。

计算机支持的协同学习系统中负载均衡技术研究

计算机支持的协同学习系统能够帮助分布在不同地域的学习人员共享资源、实现学习者之间的合作。然而,系统在进行学习交流时所产生的数据流量和计算强度之大,通常让单一的服务器无法承受。本文首先介绍了常用的负载均衡技术和调度算法,并针对协同学习系统的特点,结合NAT负载均衡技术和TCP传递机制,提出了一种新的动态加权轮循均衡算法,实现了系统的负载均衡。

关于均衡度与变权的注记

通过一个实例说明均衡度的定义存在不足之处 ,由此引出关于均衡度定义的修正方案 ;同时亦对差异度作了类似的改进 .随后致力于均衡度与差异度之间关系的刻画 ,并且讨论了均衡度的构造 .特别地 ,提出刻画决策人均衡偏好模式的均衡偏好函数概念 ,建立了多因素决策的加权 -均衡综合模型 ,同时给出一类特殊的状态变权 .

基于幂函数的加权自适应直方图均衡

介绍了直方图均衡 (HE)和自适应直方图均衡 (AHE)对比度增强方法 ,进而提出了一种基于幂函数形式的加权自适应直方图均衡 (WAHE)法 ,并给出其滑动窗口权矩阵生成方式及直方图分布计算方法 ,最后给出数字

基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法

针对常数模盲均衡算法(CMA)均衡高阶正交振幅调制信号(QAM)存在收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了基于量子粒子群优化的正交小波加权多模盲均衡算法(QPSO-WTWMMA).该算法根据高阶QAM信号星座图分布特点,将量子粒子群优化算法(QPSO)和正交小波变换融入于加权多模盲均衡算法(WMMA)中.因而,利用QPSO对均衡器权向量进行了优化,利用正交小波变换降低了输入信号的自相关性,利用WMMA选择了合适的误差模型匹配QAM星座图.理论分析及水声信道仿真结果表明,QPSO-WTWMMA算法可以获得更快的收敛速度和更低的稳态误差,在水声通信中具有重要的参考价值.

基于服务网格的微服务架构服务治理研究

由于微服务细粒度的服务拆分方式和去中心化的架构设计相比于传统SOA架构更适合当前互联网敏捷开发、快速迭代的需求,但是传统微服务的服务治理技术难以实现不同技术框架和通讯协议建设的服务之间互联互通,并且存在服务治理与服务高耦合的问题.本文基于服务网格思想实现一个具有服务注册发现、负载均衡、协议转换的网络代理作为微服务架构的服务治理独立组件,并通过Netty框架、protobuf序列化方式、Etcd注册中心和加权轮询的负载均衡算法最大化网络代理性能,实验结果表明本文的设计克服了传统微服务存在的问题,并且网络代理具备高可用、高并发、高吞吐量的性能.

基于WLAHE的尘肺胸片图像增强方法

为提高X线胸片中尘肺病灶的易识别性,提出一种基于加权局部直方图均衡化(WLAHE)的尘肺胸片图像增强方法。采用WLAHE算法、局部直方图均衡化算法,以及直方图均衡化算法对0+期尘肺X线图像进行对比度增强处理,并对采用不同参数的处理效果进行比较。结果表明,WLAHE可在不引入过大噪声及不引起细节失真的条件下,采用更小的窗口,使0+期尘肺X线胸片上的病灶小阴影更突出。

基于迁移学习的雷达杂波幅度统计模型选择

在对目标进行探测和识别的过程中,雷达杂波幅度统计模型选择是重要步骤。为了提升杂波幅度统计模型选择的准确率,基于样本分布适配,提出了一种加权再均衡分布适配的迁移学习方法,实现了仿真数据的信息向实测海杂波IPIX数据的迁移。通过与已有算法进行比较,实验结果表明改进后的算法在IPIX数据集上能取得更好的分类准确率,在迁移学习公共数据集Office-Caltech10上的验证结果也表明了算法的普适性。

一种基于STBC的SC-FDE系统双天线联合检测算法

针对双发双收的基于空时分组编码的单载波频域均衡(STBC-SC-FDE)系统,研究了一种双天线联合检测算法,通过信道估计、导频干扰消除、加权联合均衡等过程重构发送的信息。并根据信噪比对频域信号与均衡矩阵进行加权处理,使联合检测算法适用于2路接收信号信噪比不同的情况。仿真结果表明,所提出的双天线联合检测算法在SUI-3信道下最大可获得约8d B的接收分集增益。与时域最大比合并(MRC)算法相比,由于采用联合检测,该算法能有效改善系统在多径衰落信道下的误码率。