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低復(fù)雜度廣義空間調(diào)制迭代檢測方法

 本發(fā)明屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及廣義空間調(diào)制(generalized spatial modulation，GSM)通信系統(tǒng)中的一種信號迭代檢測方法。本發(fā)明提出一種低復(fù)雜度廣義空間調(diào)制迭代檢測方法。對于所有的N種可能的激活天線組合，分別通過B?MMSE檢測得到一組候選符號，最終得到一個(gè)N元的候選集，然后進(jìn)行ML檢測，取其中歐氏距離最小的組合作為最終結(jié)果。

電子科技大學(xué) 2021-04-10

一種適合迭代計(jì)算的 MapReduce 優(yōu)化方法

本發(fā)明公開了一種適合迭代計(jì)算的 MapReduce 優(yōu)化方法，是應(yīng) 用在一種 Hadoop 集群系統(tǒng)中，該集群系統(tǒng)包括一個(gè)主節(jié)點(diǎn)以及多個(gè)從 節(jié)點(diǎn)，所述方法包括：主節(jié)點(diǎn)接收用戶提交的多個(gè) Hadoop 作業(yè)，主節(jié) 點(diǎn)的作業(yè)服務(wù)進(jìn)程將作業(yè)放入作業(yè)隊(duì)列中，并等待主節(jié)點(diǎn)的作業(yè)調(diào)度 器進(jìn)行作業(yè)調(diào)度，主節(jié)點(diǎn)等待從節(jié)點(diǎn)發(fā)來的任務(wù)請求，并在接收到任 務(wù)請求后，主節(jié)點(diǎn)的作業(yè)調(diào)度器優(yōu)先調(diào)度本地化任務(wù)，如果在發(fā)出任 務(wù)請求的從節(jié)點(diǎn)上沒有本

華中科技大學(xué) 2021-04-14

基于頻移迭代的多普勒譜中心頻率估計(jì)方法

本發(fā)明提供了一種基于頻移迭代的多普勒譜中心頻率估計(jì)方法。該方法以譜矩法估計(jì)頻移為初值， 逐步改變積分區(qū)間進(jìn)行迭代積分，每一次迭代都利用譜矩法估計(jì)頻移，直到最后的頻移結(jié)果收斂，并將 該結(jié)果作為多普勒譜中心頻率的最佳估計(jì)值。相對于傳統(tǒng)的譜矩法而言，頻移迭代法估計(jì)中心頻率的效 果更好，其平均絕對誤差和均方根誤差均更小，且該方法的估計(jì)精度不受頻移分辨率的約束，將此方法 應(yīng)用于多普勒測波雷達(dá)中能夠得到更準(zhǔn)確的有效波高和平均浪周期等海浪參數(shù)。 

武漢大學(xué) 2021-04-14

一種基于迭代變時(shí)長視覺伺服控制方法

本發(fā)明公開了一種基于變時(shí)長迭代的機(jī)械臂視覺伺服控制方法，包含以下步驟：1)以示教的方式獲得一系列圖片；2)得到當(dāng)前圖片和跟蹤圖片關(guān)系定義圖像特征，以圖像特征表達(dá)了機(jī)械臂的運(yùn)動(dòng)情況；3)基于機(jī)械臂運(yùn)動(dòng)學(xué)模型和相機(jī)模型建立視覺控制系統(tǒng)的相互關(guān)系模型，采用迭代前饋加反饋的控制方案；4)機(jī)械臂運(yùn)行過程中出現(xiàn)目標(biāo)物體不在視覺范圍內(nèi)，則此次迭代終止。本發(fā)明不要求在運(yùn)動(dòng)過程中目標(biāo)持續(xù)可見，同時(shí)在一定程度上保證了機(jī)械臂能夠精確跟蹤目標(biāo)圖像。

浙江大學(xué) 2021-04-13

一種基于迭代平均處理的導(dǎo)頻設(shè)計(jì)方法

針對子載波非連續(xù)可用的情況下，基于迭代平均處理的思想，設(shè)計(jì)了適用于載波擴(kuò)展OFDM系統(tǒng)中的導(dǎo)頻符號，使用這種導(dǎo)頻符號，能有效地克服OFDM系統(tǒng)峰均功率比過高的問題，且能保證較優(yōu)異的誤比特性能。

電子科技大學(xué) 2021-04-10

多參數(shù)模型指導(dǎo)的迭代提取血管造影圖像運(yùn)動(dòng)參數(shù)的方法

本發(fā)明公開了一種多參數(shù)模型指導(dǎo)的迭代提取血管造影圖像運(yùn)動(dòng)參數(shù)的方法，包括：從造影圖序列的醫(yī)學(xué)圖像中自動(dòng)選取 I 個(gè)血管結(jié)構(gòu)特征點(diǎn)，并分別對這些特征點(diǎn)在整個(gè)造影圖序列中進(jìn)行自動(dòng)跟蹤，以得到每個(gè)特征點(diǎn)的跟蹤序列，利用離散傅里葉變換對每個(gè)特征點(diǎn)的跟蹤序列進(jìn)行處理，以生成離散傅里葉變換結(jié)果 Si(k)，初始化迭代參數(shù) j＝0，并獲取離散傅里葉變換結(jié)果 Si(k)中各頻點(diǎn)的幅度和頻率范圍，在各頻點(diǎn)的幅度和頻率范圍中對該頻點(diǎn)的跟

華中科技大學(xué) 2021-04-14

一種調(diào)度器及其減少異步迭代處理中冗余開銷的方法

本發(fā)明公開了一種減少異步迭代處理中冗余開銷的方法，包括 以下步驟：建立一個(gè)哈希表，每一表項(xiàng)對應(yīng)一個(gè)數(shù)據(jù)組，其中每一表 項(xiàng)又包括三個(gè)域，接收來自于消息接收器的數(shù)據(jù) D，根據(jù)該數(shù)據(jù) D 的 ITC 值和 IN 值計(jì)算該數(shù)據(jù) D 的權(quán)值 Pri(D)，判斷在哈希表中是否存在 與該數(shù)據(jù) D 具有相同鍵值的數(shù)據(jù)組 G(D)存在，若存在則更新該數(shù)據(jù)組 G(D)的權(quán)值和數(shù)據(jù)列表，否則在哈希列表中創(chuàng)建與該數(shù)據(jù) D 相同鍵值 的數(shù)據(jù)組

華中科技大學(xué) 2021-04-14

基于迭代梯度搜索的兩通道正交鏡像濾波器組設(shè)計(jì)方法

本發(fā)明提供一種基于迭代梯度搜索的兩通道正交鏡像濾波器組設(shè)計(jì)方法.其利用迭代梯度搜索(IGS,iterative gradient searching)技術(shù),將原本高度非線性非凸的優(yōu)化問題,轉(zhuǎn)成凸優(yōu)化問題進(jìn)行迭代求解.我們發(fā)明的方法和以往方法相比,不再局限于對某一個(gè)固定的目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行求解,可以根據(jù)設(shè)計(jì)的需要,靈活的更改目標(biāo)函數(shù),不僅能將目標(biāo)函數(shù)表達(dá)成最小二乘準(zhǔn)則的形式,還能夠直接實(shí)現(xiàn)最小極大化準(zhǔn)則的表達(dá)形式.并且我們的方法和國內(nèi)外其它方法相比,原型濾波器迭代初始系數(shù)的正常選取幾乎不影響仿真結(jié)果,且所獲得的濾波器性能指標(biāo)更具有優(yōu)越性.

杭州電子科技大學(xué) 2021-05-06

中國科協(xié)智慧統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)升級迭代及運(yùn)維服務(wù)項(xiàng)目的申報(bào)通知

中國科協(xié)智慧統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)升級迭代及運(yùn)維服務(wù)項(xiàng)目。

中國科協(xié) 2023-08-08

一種基于選權(quán)迭代的星敏感器在軌幾何定標(biāo)方法及系統(tǒng)

一種基于選權(quán)迭代的星敏感器在軌幾何定標(biāo)方法及系統(tǒng)，利用星敏感器拍攝多張恒星背景，獲取恒 星控制點(diǎn)的方向矢量和量測矢量，構(gòu)建星敏感器在軌幾何定標(biāo)模型，利用選權(quán)迭代與最小二乘方法解算 定標(biāo)參數(shù)，獲取定標(biāo)結(jié)果。本發(fā)明可以有效的抑制由于星敏感器相機(jī)參數(shù)存在偏差造成的星圖誤識(shí)別引 入的錯(cuò)誤恒星控制點(diǎn)信息，有效的提高星敏感器在軌幾何定標(biāo)的可靠性與穩(wěn)定性，提高衛(wèi)星測量精度。

武漢大學(xué) 2021-04-14