【摘 要】
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在正交频分复用(OFDM)系统的信道估计过程中,传统信道插值算法是建立在假设导频附近处的估计值存在关联的基础上,当信道特征因无线信道的时变、频变特性而不连续时,估计结果将不理想。针对这一问题,本文引入超分辨率重建模型SRGAN的改进模型——SRWGAN,替代信道估计中的插值处理。在SRWGAN模型中,将导频处的最小二乘(LS)估计值类比于低分辨率图像中的像素点,先通过卷积网络提取信道特征,再通过多个残差网络学习映射关系,然后经上采样层放大,最后通过判别网络WGAN不断判别并提升估计效果。实验结果表明,基于
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在正交频分复用(OFDM)系统的信道估计过程中,传统信道插值算法是建立在假设导频附近处的估计值存在关联的基础上,当信道特征因无线信道的时变、频变特性而不连续时,估计结果将不理想。针对这一问题,本文引入超分辨率重建模型SRGAN的改进模型——SRWGAN,替代信道估计中的插值处理。在SRWGAN模型中,将导频处的最小二乘(LS)估计值类比于低分辨率图像中的像素点,先通过卷积网络提取信道特征,再通过多个残差网络学习映射关系,然后经上采样层放大,最后通过判别网络WGAN不断判别并提升估计效果。实验结果表明,基于
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针对渔船轨迹数据具有时间序列性、数量大的特点,提出一种轨迹热点挖掘算法。该算法克服了K-means算法在渔船轨迹数据上无法捕捉热点分布的缺点。其主要的思想是:首先使用时间维度来处理数据,以置信度和KL散度作为衡量所选取数据的可靠性、正确性依据,从大量的轨迹数据中选取信息含量较高的数据,然后使用K-means聚类算法进行数据的聚类。本文所提出的算法只需要设定显著水平参数a和时间间隔T,算法本身就可通过时间维度处理数据的方法自主完成数据的选择以及置信度、KL散度的计算,并引入聚类有效性度量的方法,使K-mea
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2021年7月27日，网经社电子商务研究中心发布《2021年（上）中国互联网大健康市场数据报告》，通过数据解读2021上半年互联网大健康发展情况，报告根据网经社“电数宝”大数据库（DATA.100EC.CN）编制而成。 网经社电子商务研究中心生活服务电商分析师陈礼腾认为，互联网大健康是以互联网为载体，实现医疗、医药和医保等多个环节在线化、智能化，主要包括互联网医疗（在线问诊、在线挂号、健康管理、