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家庭智能健康环境控制系统研究
【机 构】
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山东建筑大学
【出 处】
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山东建筑大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
相控阵雷达(Phased-Array Radar,PAR)拥有极佳的波束灵活性,可以根据任务需求快速调整波束指向和驻留时间,这使得PAR能够敏捷、自适应地定位目标和控制各目标的照射时长,因此非常适用于不同应用背景下的目标跟踪任务。然而现代战场电磁环境复杂多变,以压制和欺骗为主的各类干扰样式不断涌现,使得PAR生存环境日趋恶劣,也给目标跟踪任务带来巨大挑战。因此,如何有效分配PAR有限的资源,实时应
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信息理论已广泛应用于雷达信号处理中,特别是互信息和相对熵,已成为自适应雷达波形设计算法的核心。国内外学者对此进行了许多有益探索,目前已见单独描述距离信息和幅度信息的研究工作,但未形成统一理论体系。本文将多目标雷达探测系统和香农信息论相结合,主要研究了多目标探测系统的信息量及其在雷达目标探测中的应用。建立了多目标探测信息的理论模型,针对恒模散射目标和复高斯散射目标两种情形,围绕目标的距离信息和散射信
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第五代移动通信时代已经悄然临近,海量的设备接入,十倍于4G时代的峰值速率的要求给现有的通信系统带来了更高的挑战,随之而来的频谱资源稀缺与能耗的问题也不容忽视。大规模MIMO技术凭借其高频谱效率,高能效与低功耗的优点,获得了学术界与工业界的一致认可,成为5G系统中最关键的技术之一。同时,自适应调制方案可以有效地提升系统频谱效率,自提出以来就备受关注,在前几代移动通信中被广泛应用,历久弥新。而跨层设计
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合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)由于其全天时全天候工作的特性,在军事、民用领域发挥着重要的作用。然而SAR相干成像的机理使得SAR图像的表现异于光学图像,解译更加困难。近年来深度学习的普及和推广为SAR图像目标识别提供了一种新的手段,但由于SAR图像的获取成本高,与基于数据驱动的深度学习对训练样本的数量需求矛盾突出,且深度学习网络规模大,硬件资源消耗多。研究
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无人飞机是一种侦测范围较广、机动灵活的空中移动设备,可搭载各类传感器如摄像机、雷达等,实现对地目标的实时监测。随着无人机技术的不断发展和成熟,已被应用到各个领域。无人机拍摄的视频图像背景复杂多样,行人目标占比较小,传统视角下的人体姿态估计在无人机的场景下很难达到理想的效果。因此,基于深度学习,本文首先以人体作为检测对象,针对无人机视频图像中的行人目标对one-stage检测算法进行改进,提高无人机
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空间调制(Spatial Modulation,SM)能避免信道间干扰和天线间同步,提升系统能量效率,是无线通信系统中富有前景的信号传输方案之一。大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术通过在基站端配置大规模天线阵列,能实现巨大的复用增益和分集增益,极大地提升系统容量。将大规模MIMO和SM相结合,能显著提升SM系统的频谱利用率和传输可靠性。
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面对日益复杂的电磁环境和急剧增长的无线数据接入,诸如无人机机群等具有高度动态特性的动态系统,因其部署灵活、高移动、低成本等特性,将在未来无线通信网络发展中扮演重要作用。动态系统中无线通信节点通常具有传输数据量大、对时延敏感等特点。然而现有无线资源分配多基于固定划分的分配机制,频谱效率低下,不能满足动态系统高速率、低延时的应用需求;国内外学术界已有一些动态分配无线资源的算法研究,然而这些算法存在收敛
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面对第五代(The Fifth Generation,5G)移动通信的需求,频谱资源短缺成为主要挑战之一。空地毫米波(Millimeter Wave,Mm Wave)通信结合了毫米波技术和无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术的优点,得到学术界和工业界的重视。毫米波经历严重的传播损耗,无人机通信场景复杂多变,对空地毫米波通信系统提出了更高的要求。论文全面考虑室外、穿透
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