14、基于粒度推理的认知情境演算

基于粒度推理的认知情境演算

1. 弱否定语义关系与四值逻辑

在推理过程中,有几个关键的逻辑规则和语义关系需要了解。首先是一些逻辑推导规则:
- ((¬R)X, A ⊢ {GC4} Y ⇒ X ⊢ {GC4} ¬A, Y)
- ((¬L)X ⊢ {GC4} A, Y ⇒ X, ¬A ⊢ {GC4} Y)
- ((→ w R)X, A ⊢ {GC4} B, Y ⇒ X ⊢ {GC4} A →_w B, Y)
- ((→_w L)X, B ⊢
{GC4} Y) 且 (X ⊢ {GC4} A, Y ⇒ X, A →_w B ⊢ {GC4}Y)

弱否定的语义关系定义如下:
[
∥¬p∥_M =
\begin{cases}
T & \text{如果 } ∥p∥_M \neq T \
F & \text{否则}
\end{cases}
]

通过弱蕴含,四值逻辑中的肯定前件式和演绎定理成立。

2. 作为行动的缩放推理

2.1 认知情境中的缩放推理

在认知情境演算中,缩放推理可视为一种行动。其中,缩小(zooming out)被看作是一种抽象,放大(zooming in)被看作是一种细化。这些行动可被理解为认知行动。在情境演算里,执行行动会改变流的值。对于命题流,行动结果会更新流的真值。

缩放推理的关键在于推理步骤的焦点。这是缩放推理与认知情境演算的联系点,从这一点出发,我们可以

【RIS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位】在混合场波束斜视效应下,利用太赫兹超大可重构智能表面感知用户信道与位置(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“IS 辅助的 THz 混合场波束斜视下的信道估计与定位”展开,重点研究在太赫兹(THz)通信系统中,由于混合近场与远场共存导致的波束斜视效应下,如何利用超大可重构智能表面(RIS)实现对用户信道状态信息和位置的联合感知与精确估计。文中提出了一种基于RIS调控的信道参数估计算法,通过优化RIS相移矩阵提升信道分辨率,并结合信号到达角(AoA)、到达时间(ToA)等信息实现高精度定位。该方法在Matlab平台上进行了仿真验证,复现了SCI一区论文的核心成果,展示了其在下一代高频通信系统中的应用潜力。; 适合人群:具备通信工程、信号处理或电子信息相关背景,熟悉Matlab仿真,从事太赫兹通信、智能反射面或无线定位方向研究的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标:① 理解太赫兹通信中混合场域波束斜视问题的成因与影响;② 掌握基于RIS的信道估计与用户定位联合实现的技术路径;③ 学习并复现高水平SCI论文中的算法设计与仿真方法,支撑学术研究或工程原型开发; 阅读建议:此资源以Matlab代码实现为核心,强调理论与实践结合,建议读者在理解波束成形、信道建模和参数估计算法的基础上,动手运行和调试代码,深入掌握RIS在高频通信感知一体化中的关键技术细节。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值