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《绵阳师范学院学报》2017,(11):44-48
目前使用最多的全球定位系统(GPS)信号捕获算法分别是串行搜索捕获算法、并行频域捕获算法以及并行码相位捕获算法,其中并行码算法捕获的C/A码相位分辨率最高,但其运算量大,捕获速度不高.为此,本文主要对GPS并行码相位捕获算法改进以及并行化实现进行了深入的研究.具体采用基2-FFT以及保存C/A码的傅里叶变换,然后利用MATLAB平台对改进的算法进行建模与仿真,再将改进后的并行码相位捕获算法用汇编语言描述,并映射到PAAG实验平台.实验结果得出,改进后的并行码相位捕获算法不仅能够提高捕获的速度,且易于在多核平台上实现. 相似文献
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提出了一种基于人工免疫系统与RBF的混合算法.该算法由两个阶段组成:第一阶段采用人工免疫机制来确定RBF网络隐层的聚类中心的位置和数量。第二阶段求输出层的权值W,最后用模式分类作试验,实验结果表明,该算法具有收敛速度快,泛化能力强的特点。 相似文献
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谁都认为X86芯片厂商在4核之后应该推出8核或16核芯片,但AMD却偏偏推出了3核处理器。在多核这首"歌曲"中,三核是个几分音符,该唱几拍? 相似文献
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BP神经网络在雷达干扰效能评估中存在收敛速度较慢的问题,对此,提出了一种基于RBF的神经网络算法。该方法依据干扰效果评定因素的隶属函数确定其隶属度,作为RBF神经网络的输入层数据。选定训练样本,将测试样本的神经网络性能进行检验,以此比较BP神经网络算法。理论推导和仿真实验结果表明:新方法具可行性与有效性,且比BP神经网络具有更快的收敛速度和更好的稳定性。 相似文献
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基于RBF神经网络的成都市城镇建设用地需求预测 总被引:2,自引:0,他引:2
以成都市为研究区域,利用城镇建设用地和社会经济统计数据,从因素和时间二维角度出发,分别选用RBF神经网络模型和GM(1,1)模型,在模型比较优选的基础上对成都市城镇建设用地需求进行了预测。结果表明:RBF神经网络模型与GM(1,1)模型相比,前者的平均绝对误差和误差均方根较低,且线性拟合效果更佳,是一种精度较高的预测方法;据预测,近期2015年和远期2020年研究区城镇建设用地需求量将分别达到145 986.10hm2和182 321.26hm2,研究结果既能为具有类似数据"突变"特征的城市开展城镇建设用地需求预测提供方法借鉴,又能为研究区土地资源的可持续利用和土地利用总体规划的定期修编提供决策依据。 相似文献