简介:论文介绍了在真实能谱衰减环境中,提出一套对核素进行识别学习算法的流程。采用SVD特征抽取对能谱数据降维,提取到能谱特征向量,在形成的特征向量数据集上,训练决策树分类器,进而通过AdaBoost集成学习算法对多轮的决策树算法的训练结果进行融合,使用K轮类别投票法结合策略,构建一个结果更为接近标签值的假设函数算法模型,解决了探测器检测的能量信息具有局部特征、存在重叠峰值导致核素判别出现错失误判的问题,提高核素识别率。
简介:在有向传感网络(DirectionalSensorNetworks,DSN)中,关于覆盖目标的传统研究主要关注于最大化网络寿命,而忽略了目标覆盖的质量问题,尤其是具有异构覆盖要求的不同目标。为此,提出基于覆盖质量感知的最大化网络寿命(CoverageQualityaware-basedNetworkLifetimeMaximization,CQ-NLM)算法。CQ-NLM算法通过以最少的活动节点数最大化不同目标的覆盖质量,进而提高网络寿命。CQ-NLM算法先通过概率感测模型建立目标的覆盖概率,将剩余能量高的节点优先加入活动候选集。然后,建立目标函数,再由混合整数线性规划求解目标函数,进而提高网络寿命。仿真数据表明,与同类算法相比,提出的CQ-NLM算法以少的活动节点数换取了高的网络寿命。
简介:在航天测控数传(C&T)信号中,频谱混叠的现象非常普遍,因此对频谱严重混叠的信号进行单通道盲分离成为信号处理领域中研究的热点和难点。基于线性-共轭-线性频移(LCL-FRESH)滤波的基本概念,考虑到在实际非合作通信应用中基于循环平稳的LCL-FRESH滤波依赖于较高的循环频率精度,然而循环频率误差(CFE)总是无可避免,提出了一种改进的CFE校正算法,简单分析了误差条件下滤波器性能下降的原因。仿真表明,所研究的算法可以有效分离存在CFE下时频重叠的数传通信信号。