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基于Zynq的软件无线电中频处理模块硬件设计

随着现代电子技术和通信技术的日益发展,现有测试仪器及测试手段逐渐达 到了技术瓶颈。人类通信需求增长迅速,硬件系统投入成本越来越高,使得依靠 硬件实现的传统无线通信系统难以满足日趋复杂的通信功能和日渐提高的传输指 标要求。而软件无线电(Software Define Radio,即 SDR)是一种可用来实现无线 通信领域多个通信体系并存、不同体系制定统一标准的新技术。软件无线电平台 在标准化硬件设备上利用可升级、可重构的应用软件实现无线通信设备中的各种 功能,克服了传统无线通信设备功能单一、可扩展性差等缺点,具有很强的灵活 性与开放性。软件无线电技术作为未来通信技术的主要发展方向,势必将得到更 广泛的重视和关注。

  • 2021-04-21
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大数据智能审计助推企业高质量发展_楚文光

实施大数据智能审计是贯彻落实国家科技强审战略、提高审计监督效能、促进企业高质量发展的重要举措。本文以五凌电力大数据智能审计应用实践为例,阐述了大数据智能审计平台建设背景、建设内容、应用成效、面临的难点及下一步拓展思路,为实现数智赋能审计,构建智能化内部审计体系,推动企业高质量发展提供参考与借鉴。

  • 2021-06-18
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基于协作反馈控制算法的车联网行车安全动态强化模型_黄辰

针对车联网(IoV)环境下,单车的信息采集和处理能力不足以满足时间敏感的行车安全应用需求,需要通过多车协作增强车间信息共享和信道接入能力等问题,提出一种基于协作反馈控制算法的行车安全动态强化模型。首先,提出虚拟车队协作模型,提升交通信息的采集精度,扩大采集范围,建立车间的稳定协作关系,在形成协作虚拟车队的同时降低信道拥塞;然后,实现一个针对消息传输和驾驶控制的联合优化模型,通过异构交通数据的深度融合最大化IoV的安全效用;最后,在对车流量时空变化进行预测的基础上,提出自适应的反馈控制模型实时调整驾驶安全策略。仿真结果表明,所提出的行车安全动态强化模型在各种车流分布模型下,均能够取得良好的性能指标,可以有效支持驾驶辅助控制系统,在保障行车安全的同时降低信道拥塞。

  • 2021-06-16
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动态扩展蚁巢模型的通航报告位置预测算法_王鹏

为满足我国通用航空器动态预测的迫切需求,提出了动态扩展蚁巢模型的通航报告位置预测算法。该算法根据错误报告点预测信息动态扩展新蚁巢,根据蚁巢间的相互排斥性将扩展的新蚁巢与临近蚁巢间的路径点添加到路径禁忌区,从而减少路径点选择范围,降低迭代次数及收敛于局部最优解的概率,在提高算法正确率的同时兼顾搜索效率。仿真实验表明该算法能够满足通用航空器动态预测的业务需求,为保障通用航空器安全飞行提供技术参考。

  • 2021-06-17
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算网一体网络架构及技术体系展望白皮书(2022)

算网一体是算力网络发展的目标阶段,是计算和网络两大学科深度融合形成的新型技术簇,是融合贯通多要素的一体化服务,是实现算力网络即取即用社会级服务愿景的重要途径。本白皮书旨在面向算网一体的演进,研判基于网络和计算深度融合的算网一体发展路径,从网络架构及技术创新发展的角度,提出算网一体的设计原则、定义、特征以及体系架构,并以此为基础阐述了算网一体的关键技术和发展前景。

  • 2023-01-16
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考虑质量预测的前摄调度问题模型与算法_陆志强

为有效描述装配人员水平、工件质量等因素对飞机装配作业质量的影响,并为飞机装配过程建立合理的前摄调度计划,提出支持向量回归(SVR)预测模型和两阶段循环迭代搜索算法.采集相关历史质量数据,以装配人员水平和工件质量等数据为输入,作业质量为输出训练SVR预测模型.基于已训练的SVR预测模型,采用基于作业列表禁忌搜索框架对作业列表进行邻域搜索,并通过内嵌人员分配搜索模块的串行调度实现人员配置的优化.数值实验结果表明:采用SVR预测模型求得的作业质量预测值相较实测值的误差能够控制在5%以内,预测精度最高达到97.38%;两阶段循环迭代搜索算法求解所得模板计划与CPLEX偏差均值保持在9.99%~27.54%,与其他前摄调度生成方法相比偏差最小;在不确定性环境中,右移算法在两阶段循环迭代搜索算法所得模板计划中能取得最优或次优的平均装配工期和平均计划偏差. SVR预测模型能够对飞机装配作业质量进行有效预测,而两阶段循环迭代搜索算法则能满足构建飞机装配前摄调度计划的需求.

  • 2021-06-17
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清华大学2018年云计算和人工智能产业应用白皮书448页

清华大学2018年云计算和人工智能产业应用白皮书448页

  • 2022-01-10
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基于IBAS-BP算法的冬小麦根系土壤含水率预测模型

为在节水灌溉系统中精确测量和预测根系土壤含水率,将传统天牛须算法每次迭代过程中的一只天牛改进为一个天牛种群,建立了基于改进天牛须搜索算法优化的IBAs—BP预测模型,并利用实测浅层土壤含水率数据,对深度50 cm冬小麦根系土壤含水率进行预测。结果表明,与Ps0一BP预测模型、GA—BP预测模型以及原始BAs— P模型相比,IBAs—BP模型可准确预测冬小麦根系土壤含水率,有效避免了网络陷入局部极小值的可能性,且相对误差均值仅为O.004 5。

  • 2021-06-17
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