|
钻瓜专利网为您找到相关结果 152894个,建议您 升级VIP下载更多相关专利
- [发明专利]一种智能天线系统的自适应波束形成方法-CN201611079035.4有效
-
赵海全;芦璐
-
西南交通大学
-
2016-11-30
-
2020-04-24
-
H04B7/06
- 一种智能天线系统的自适应波束形成方法,其步骤主要是:A、通信信号的接收和离散处理,得到离散的通信信号矩阵X(k),B、信号滤波,将通信信号矩阵X(k)输入自适应滤波器得到滤波值y(k);C、误差信号的计算,将期望信号d(k)分别减去滤波值y(k),得到滤波器在k时刻的误差信号e(k);D、误差信号对数变换的获得,滤波器根据当前时刻k的误差信号,即当前时刻k的误差信号e(k);滤波器据此算出当前时刻k的残差信号e(k)的对数变换形式ξ(k);E、权向量更新,滤波器生成当前时刻k的增益向量κ(k),随后,滤波器算出下一时刻(k+1)的权向量W(k+1);F、迭代,令k=k+1,重复A、B、C、D、E的步骤,直至滤波结束
- 一种智能天线系统自适应波束形成方法
- [实用新型]电容变压器-CN201120041487.X有效
-
巴银华;张英江;孙晶强;尚红霞
-
万达集团股份有限公司
-
2011-02-18
-
2011-11-02
-
H02M5/08
- 本实用新型提供一种电容变压器,由多个电容和开关组成,电容C1、C2…….Cn与开关K11、K12……K1(2n-1)并联,与开关K21、K22……K2(n-1)串联,输入开关K1及输出开关K2与电容并联电路和电容串联电路分别串联;输入开关K1与串联开关K21、K22……K2(n-1)闭合时变压器充电,输出开关K2及并联开关K11、K12……K1(2n-1)闭合时变压器放电,开关的多次闭合与断开,实现高压电向低压电的转换;具有安全可靠
- 电容变压器
- [发明专利]样条函数Renyi熵与时间分集融合的小波盲均衡方法-CN201110208287.3有效
-
郭业才;龚秀丽;许芳
-
南京信息工程大学
-
2011-07-25
-
2011-11-02
-
H04L25/03
- 本发明公布了一种样条函数Renyi熵与时间分集融合的小波盲均衡方法,将发射信号a(k)经过四个信道c(k)分别得到四个输出x1(k),采用四个信道噪声n1(k)和x1(k)得到四个信道输出信号y1(k),将四个y1(k)分别通过开关k1后经过四个正交小波变换器(WT)得到四个均衡器f1(k)的输入R1(k),再通过f1(k)得到四个均衡器输出的求和信号z1(k);同样,将a(k)经过时间间隔Tc后再经过另外四个信道c(k)分别得到四个输出向量x2(k),采用四个信道噪声n2(k)和x2(k)得到四个信道输出信号y2(k),将四个y2(k)分别通过开关k1后经过四个WT得到四个均衡器f2(k)的输入R2(k),再通过四个f2(k)得到四个均衡器输出的求和信号z2(k);z1(k)和z2(k)经组合器后得总输出z(k);将定义的样条函数Renyi熵直接作为代价函数用于对第2路时间分集支路的四个均衡器权向量f2(k)进行更新
- 函数renyi时间分集融合小波盲均衡方法
- [发明专利]光通信装置和方法-CN201080071263.1有效
-
S.卡拉布罗;B.斯平勒
-
骁阳网络有限公司
-
2010-12-30
-
2016-11-02
-
H04B10/2569
- 提供了一种用于光通信的装置和光通信方法,所述方法包括以下步骤:生成用于发送信息数据的序列的光信号;将所述信息数据的序列作为传输矩阵的序列来发送,S(k)为第k个传输矩阵并且k为正整数,并且其中,所述传输矩阵的序列通过由单式信道矩阵H所表征的光信道来发送;接收接收矩阵的序列,所述第k个接收矩阵R(k)被表示为:R(k)=H·S(k)+N(k),其中k是正整数并且N(k)是噪声样本的复矩阵;以及提供决策矩阵的序列,所述第k个决策矩阵D(k)被表示为:D(k)=RH(k‑1)R(k)。
- 光通信装置方法
- [发明专利]模型预测控制的方法和装置-CN201580001162.X在审
-
闫正;毕舒展
-
华为技术有限公司
-
2015-08-13
-
2018-01-19
-
G05B13/04
- 一种模型预测控制的方法和装置,该方法包括确定在k时刻的参数变量θ(k)(S110);通过单层递归神经网络算法,根据k‑1时刻的控制变量u(k‑1)、k时刻的状态变量x(k)和参数变量θ(k),确定满足预测模型性能指标的控制增量Δu(k)(S120);将该预测模型的该控制变量u(k‑1)和该控制增量Δu(k)之和确定为该预测模型在该k时刻的控制变量u(k)(S130);根据该预测模型的该控制变量u(k),进行模型预测控制(S140根据当前时刻k时刻的状态变量x(k)和参数变量θ(k),以及前一时刻的控制变量u(k‑1),通过单层递归神经网络算法,确定满足预测模型性能指标的控制变量u(k),根据该控制变量u(k),进行模型预测控制
- 模型预测控制方法装置
|