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在机器人行走轨迹控制系统中，Qlearning算法将机器人的行走动作作为控制输入，将机器人的行走轨迹作为输出，通过学习最优的动作选择策略来实现对机器人行走轨迹的控制。其中，s表示状态，a表示动作，r表示机器人得到的奖励，γ表示折扣因子，max表示选择最优的动作。更新Q值：根据Qlearning算法的公式，机器人需要更新每个状态和动作对应的Q值。例如，可以将机器人的位置、速度、姿态等信息作为状态的一部分。控制行走轨迹：在训练结束后，机器人可以根据当前状态和Q表来选择最优的动作，从而实现对行走轨迹的控制。

OFDM，FBMC，UFMC是三种广泛应用于无线通信系统的调制技术，每种技术都有其独特的特点和适用场景。以下是对这三种调制系统的详细介绍和对比分析。1.OFDM（正交频分复用）OFDM是一种多载波调制技术，其基本原理是将高速数据流分割为多个较低速的子数据流，然后在多个正交子载波上并行传输。通过选择适当的子载波数量和交叠程度，可以实现在一定的频谱效率下，降低符号间的干扰(ISI)和多径效应。在OFDM系统中，发送端将输入数据先经过串并转换，然后将数据分配到多个子载波上。

Policy Network（策略网络）是一种深度强化学习算法，用于处理具有复杂环境的决策问题。在Policy Network中，智能体通过与环境进行交互，通过不断试错学习，逐步调整其策略以适应环境。Policy Network通常由一个神经网络和一个策略梯度算法组成。神经网络用于表示策略函数，其输入是环境的状态，输出是执行每个动作的概率。神经网络中的参数通过策略梯度算法进行更新，以最大化累积奖励。Policy Network的核心思想是采用概率性策略，智能体根据当前状态选择概率最大的动作执行。

其中，Tanner图表示了LDPC码的结构，节点之间的连接代表了编码规则，校验节点和变量节点的度分布图则反映了节点的连接情况。LDPC编码的构造基于一个稀疏校验矩阵H，其中1表示校验节点和变量节点的连接，0表示无连接。：5G通信系统要求高速的数据传输能力，LDPC编码具有较好的性能，能够在高信噪比下实现接近信道容量的传输效率。：根据H矩阵构造Tanner图，Tanner图中的节点分为校验节点和变量节点，连接表示H矩阵中的1。：使用matlab生成LDPC码的H矩阵，可以随机构造，也可以使用其他构造方法。

正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，简称OFDM）是一种在无线通信系统中广泛使用的调制技术，能够有效地抵抗多径衰落和频率选择性衰落。OFDM系统的性能受到定时同步的影响，而Schmidl-Cox算法（简称SC算法）是一种常用于OFDM系统中的定时同步方法，用于估计接收信号的时钟偏移。

相控阵传感器阵列是一种重要的无线通信技术，它可以通过改变信号的相位来控制信号的辐射方向和波束形成，用于无线通信、雷达、声纳等领域。5G系统作为一种新一代移动通信技术，为相控阵传感器阵列的应用提供了更高的数据传输速率和更低的时延。本文将详细介绍基于5G系统的相控阵传感器阵列模拟，包括数学原理、实现过程和应用领域。

其中，$m_t$和$v_t$是梯度的一阶和二阶矩估计，$\hat{m_t}$和$\hat{v_t}$是偏差修正后的一阶和二阶矩估计，$\theta_t$是网络参数，$\alpha$是学习率，$\beta_1$和$\beta_2$是衰减率，$\epsilon$是避免除0的小常数。其中，$s_k(t)$是第$k$个子载波的信号，$x_n$是第$n$个符号的数据，$N$是子载波的数量，$T_s$是符号间隔时间。其中，$y$是神经元的输出，$w_i$是权重，$x_i$是输入，$b$是偏差，$f$是激活函数。

SIFT算法得到了图像中的特征点以及相应的特征描述，如何把两张图像中的特征点匹配起来呢？在进行特征点匹配时，一般使用KNN算法找到最近邻的两个数据点，如果最接近和次接近的比值大于一个既定的值，那么我们保留这个最接近的值，认为它和其匹配的点为good match（有Lowe在SIFT论文中提出）。（2）利用特征点进行影像的相对定向，同时采用ransac对错误匹配进行剔除，如采用Hartley的8点法或Nister的5点法相对定向。（1）两张影像的特征点提取与匹配，如sift、surf等特征。

在维特比译码算法中，软判决的目的是计算每个状态序列的后验概率，即给定观测序列，每个可能的隐藏状态序列的概率。其中，$v_t(j)$ 表示在时刻 $t$，状态为 $j$ 的最大概率值，$v_{t-1}(i)$ 表示在上一个时刻 $t-1$，状态为 $i$ 的最大概率值，$a_{i,j}$ 表示从状态 $i$ 转移到状态 $j$ 的概率值，$b_j(o_t)$ 表示在状态 $j$ 时观测值为 $o_t$ 的概率值。在这个表格中，每个元素 $v_t(j)$ 表示在时刻 $t$，状态为 $j$ 的最大概率值。

本算法，在第一部分，运动目标的提取，是基于一个较优的目标提取算法基础之上，即在具有环境噪声下的背景视频中，得到基本无干扰的运动目标，然后通过该目标得到五个特征向量序列，然后使用U-EM-GMM模型计算对应的概率密度。所以前面说的几个背景提取算法，这里我没用使用，我换成了基于背景自适应跟新的算法，我们需要利用目前分析信息反馈给背景更新算法，从而获得最佳的背景和运动目标，而之前和你说的几个方案，一开始忽略了这一点。分别表示的m帧，每帧中有n个目标，每个目标有五个参数，分别为时间，坐标，宽度和高度。

程序在FLASH中运行容许用户点击视频图像中的运动员去获取运动员的信息。预处理后的视频要在flash播放，并且视频中的运动员是可互动的（用户可点击查看信息）。•接下来，必须自动生成对象掩码（或对象边界框）以及注释文件（XML），该文件包含每个视频帧的信息，如对象标识符和对象。•用户需求收集和分析：从潜在用户（例如你的同学）那里了解他们对体育赛事超视频应用程序的期望。•自动视频分割：首先，必须使用运动检测技术和Matlab从视频中自动提取运动对象（播放器）。这个视频是原始的视频。这个是分割后的视频。

如下图，假设从光照水库开始，以光照到龙滩之间河道演算为例，光照水库按照水库端优化调度（即实现了发电量最大及满足了各约束条件）得到出库流量过程Q上，通过公式（1）在龙滩处得到Q演，然后Q演+区间一直接得到Q下，作为龙滩的入库流量；时段初、末时刻出库流量（需要通过优化获得，但可先假设个初值），时段初、末时刻入库流量（为已知数据在各水库excel中），为枯水期总计算时段数（计算时段为日，T=182或183）为第t个时段发电流量（第i个水库），m3/s;为第t个时段发电净水头（第i个水库），m；

(1) 调研收集水声通信信道模型和正交频分复用（OFDM）技术的有关资料，熟悉OFDM 原理和水声通信信道模型, 熟悉MATLAB工具。(2) 理解OFDM水声自适应通信系统的自适应策略。针对不同信道模型、不同调制方式，对水声OFDM自适应通信系统的适配性能进行全面 仿真分析。自适应调制技术能充分利用信道容量和信号功率，满足不同传输速率和服务质量的要求。(3) 分析研究同信道模型、不同调制方式的自适应通信性能。从平均谱效率的角度分析并仿真基于OFDM技术的水声自适应通信系统的通 信性能。

由于WSN往往工作在一些环境较为恶劣，且存在各种恶意攻击的不可信环境中，因此其网络节点将有可能受到各类攻击。因此，在研究WSN攻击检测与防御技术之间，首先需要对可能存在的攻击类型以及受攻击时的征兆信号特征进行分析[62]。WSN受到的恶意攻击类型繁多，没有一个统一的划分标准。但根据攻击的设计原理可以将常见的攻击类型分为虫洞攻击、欺骗攻击、信息堵塞攻击以及女巫攻击等几种[63]。本节将针对各个攻击类型的特征以及对WSN所产生的影响进行理论分析。1.

支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是由Vapnik等人在1995年提出的基于统计学习理论的机器学习方法，它主要是依据有限的样本数据，采用结构风险最小化原则，在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，以此来获得最好的泛化能力（对未知样本数据预测时的精准度）。非晶合金变压器参数与输出性能之间的关系采用支持向量机建立的模型进行计算，该计算模型是复杂的非线性函数，不能用显式表达，只能给出输入输出之间的映射关系，从而不能采用传统的最优化方法来解决。式中， 是惩罚系数。

首先进行set abstraction，这一部分主要即对点云中的点进行局部划分，提取整体特征，如图可见，在set abstraction中，主要有Sampling layer、Grouping layer、以及PointNet layer三层构成，sampling layer即完成提取中心点工作，采用fps算法，而在grouping中，即完成group操作，采用mrg或msg方法，最后对于提取出得点，使用pointnet进行特征提取。采样层在输入点云中选择一系列点，由此定义出局部区域的中心。

需要注意的是，RSA的安全性只是一种计算安全性，绝对不是无条件的安全性，这是由它的理论基础决定的。它是建立在“大数分解和素数据检测”的理论基础上的，两个大素数相乘在计算机上是容易实现的, 但将该乘积分解成两个素数因子的计算量却相当巨大, 大到甚至在计算机上不可能实现，所以就确保了RSA算法的安全性。RSA算法是第一个既能用于数据加密又能用于数字签名的算法， 它为公用网络上信息的加密和鉴别提供了一种基本的方法，因此对它的开发和研究对我们进行知识总结和积累并将所学与实际相结合都有重大的实际意义。

由于GRNN不需要规定模型的类型，只需要设置神经网络的光滑因子参数，GRNN神经网络的光滑因子参数的取值对神经网络的输出影响较大，当光滑因子参数较大的时候，其对应的神经元所覆盖的输入区域就越大；当BP神经网络的输出结果和其期望结果之间的误差较大的时候，则进入反向传播阶段，并进行进行审计网络权值的修正，直到输出结果和期望结果误差满足一定条件为止。从图3的结构图可知，GRNN神经网络的输入层神经元数目和输入样本的维度是相同的，即每一个神经元将输入信号直接传递给GRNN神经网络的隐含层中。

协同过滤，根据用户的历史喜好信息，计算用户之间的距离，然后对商品的评价进行加权评价值，利用目标用户的最近的邻居用户，预测目标用户对商品的喜好程度，系统根据对商品的喜好程度从而对目标用户进行个性化推荐。这里Rij表示的是用户i对项目j的评分，通常根据精度需要，可以分为多个等级，如果为0，则表示用户i对项目j没有兴趣，如果最最大值，则表示用户i对项目j有着最大的兴趣，其余值则反映了用户i对项目j的不同程度的兴趣。对用户的推荐，最为常见的是Top-N推荐策略，即对前N个评分最高的项目推荐给用户。

这里，仿真误差图的含义为，对于每个用户点击深度，即当用户点击N次，随后通过FirstOrderMarkovModel和Randomsequencemodel预测得到的第N+1次的web浏览情况，那么对于之前的历史数据N，不同长度下，对应不同的预测错误概率。由于，我们要做的是一阶段的Markov预测模型，而该模型是一个典型的无后效性随机过程，也就是说模型在时刻t的状态只与它的前一个时刻t-1的状态条件相关，与以前的状态独立。对预测结果的评价，我们使用的指标为即分析不同连接深度下，预测的正确率。...

更具体地说，链路的瞬时信道系数P U t − P Ur, P U t − E, A − E, B − E, B −P Ur, A − P Ur, B − CBS, A − CBS被独立的表示为hp, hP E, hAE, hBE, hBP , hAP , hB, hA。独立的加性高斯白噪声在P Ur, E, CBS对A和B来说表示为np, ne, nA, nB, 方差为σ2p, σ2e,σ2A, σ2B，我们表示用户的发射功率A (or B) 为Ppu and Psu。考虑了主从用户同时传输的干扰信道。

移动通信正在从人和人的连接，向人与物以及物与物的连接迈进，万物互联是必然趋势。作为LTE的演进型技术，4.5G除了具有高达1Gbps的峰值速率，还意味着基于蜂窝物联网的更多连接数，支持M2M连接以及更低时延，将助推高清视频、VoLTE以及物联网等应用快速普及。NB-IoT具备四大特点：一是广覆盖，将提供改进的室内覆盖，在同样的频段下，NB-IoT比现有的网络增益20dB，相当于提升了100倍覆盖区域的能力；由于这是设计的完整的链路，因此包括了编码，调制，译码，解调，信道估计，同步等模块。

3D MIMO技术是指在整个大规模MIMO系统中，其天线阵的水平方向和垂直方向上的不同偶极子阵之间进行动态可控的相位加权和幅度加权，然后通过相位和幅度加权结果同时实现水平和垂直两个方向上的MIMO技术，3D MIMO信道模型相对于传统的MIMO信道模型，其构建了一个基于三维空间的MIMO信道，因此被称为3D MIMO信道。从图仿真结果可知，在3D MIMO信道模型中，信道的相关性是随着天线阵元间距的增加而变弱的，对比2D MIMO信道模型，3D MIMO信道模型，其信道的相关性变化更为平稳。

PID控制器产生于1915年，PID控制律的概念最早是由LYAPIMOV提出的，到目前为止，PID控制器以及改进的PID控制器在工业控制领域里最为常见。PID控制器（比例-积分-微分控制器），由比例单元 P、积分单元 I 和微分单元 D 组成。PID控制器就是根据系统的误差，利用比例、积分、微分计算出控制量进行控制的。从上图可知，PID 控制器由比例单元（ P ）、积分单元（ I ）和微分单元（ D ）组成。可以看到，相对于普通的PID控制器，加入一个滤波器，可以降低控制误差一个数量级。

信号调制模式为QPSK、数据调制速率为4Mbps，被调制信号叠加有1KHz的乘性噪声，要求通过数字AGC控制算法后输出PWM调制信号调整前级AGC压控增益端，实现对输入信号的恒包络增益。两路信号（I为上面一路，Q为下面一路）通过低通成形滤波器后与cos，sin相乘完成系统的调制，然后将两路调制信号相加完成混频，再发送出去。uc增大使放大电路的增益下降，从而使输出信号的变化量显著小于输入信号的变化量，达到自动增益控制的目的。：极性变换，产生的1，0，1，0变成1，-1，1，-1。极性变化以后的信号。

现在进行频率分配的工作的世界组织是ITU，频率分配的主要根据是各个波段电磁波的传播特性和各种业务的特性及共用要求，还有历史条件与技术发展等一些因素。凸优化，或叫做凸最优化，凸最小化，是数学最优化的一个子领域，研究定义于凸集中的凸函数最小化的问题。G:\E_仿真资料整理\A2_0001~1000\00100_基于CVX工具箱凸优化的动态频谱分配算法matlab仿真\基于CVX工具箱凸优化的动态频谱分配算法matlab仿真\cvx-w64\cvx2\sedumi\.travis.yml。

在无线通信中，为了对抗信道衰落和保证传输信息的安全常采用跳频（Frequency Hopping, FH）通信技术。高斯移频键控（Gauss Frequency Shift Keying, GFSK）具有恒幅包络、功率谱集中、频谱较窄等无线通信系统所希望的特性。FH-GFSK则结合了上述两种技术的优点，因此，在数字通信中得到广泛应用。本课题采用基于GNU Radio的软件无线电接收机首先对FH-GFSK信号进行采集，随后对采集到的信号进行分析，最终实现信号的盲解调。通过本课...

特别需要指出的是：通道与阵元并不是一一对应，通道是由空间的一个、几个或所有阵元合成的，当然空间某个特定的阵元可包含在不同的通道内。空间谱估计侧重于研究空间多传感器阵列所构成的处理系统对感兴趣的空间信号的多种参数进行准确估计的能力，其主要目的是估计信号的空域参数或信源位置，这也是雷达、通信、声纳等许多领域的重要任务之一。从系统框图中可以清晰的看出，估计空间相当于是对目标空间的一个重构过程，这个重构的精度由众多因素决定，如环境的复杂性、空间阵元的互耦、通道不一致、频带不一致等。

需强调的是信道估计是信道对输入信号影响的一种数学表示，而“好”的信道估计则是使得某种估计误差最小化的估计算法。首先明确一点，在LS估计中，我们使用Y和Y‘’来进行计算，估计出的结果是H’而并非H，若估计的结果H’使得Y’与Y误差最小，则能得到的结果应该是H’与H(带三角)的误差最小，但H(带三角)也不是真实的信道矩阵，其内还包含了一个误差项Z/X，因此对于LS信道估计而言，其结果的精度是受这个误差项影响的，而这个误差项概括来说就是和SNR相关，SNR越大，误差项越小，LS估计精度越高。

matlab2013b整个系统的理论来自如下的论文：其中的设计结构为：2.1 UKF其仿真结果如下所示：反馈控制信号：倒立摆四个参数信号：2.2 PF其仿真结果如下所示：反馈控制信号：倒立摆四个参数信号：2.3 UPF其仿真结果如下所示：反馈控制信号：倒立摆四个参数信号：A08-13...

贪婪算法以其重建速度快、重建方法实现简便的特点在压缩感知(Compressed sensing,CS)理论中获得了广泛的应用.着重从最优匹配原子的选择策略和残差信号的更新方式这两个方面对各种算法进行对比分析,以限制等容常数为条件讨论各种算法在实现重建时的性能,包括重建时间、重建的稳定性等;最后,通过模拟实验进一步验证了各种算法的重建效果,同时模拟实验结果还进一步得出各种算法的重建效果与待重建信号本身的稀疏度及测量次数这三者之间的关系。可以看到性能最优的是CS IRLS，性能最差的是CS IHT。

基于支持向量机(Support Vector Machines，SVM)的训练学习算法，其主要原理是通过统计学理论，使得其具备以较少数量的训练数据样本来完成分类器的训练。而传统的基于神经网络的学习理论，往往需要较大数量的样本作为训练数据，因此传统的神经网络学习方法其对样本数量的依赖性较大。所以，采用SVM支持向量机的分类方法优于采用神经网络的分类方法。

CRC校验利用线性编码理论，在发送端根据要传送的k位二进制码序列，以一定的规则产生一个校验用的监督码（即CRC码）r位，并附在信息后面，构成一个新的二进制码序列数共(k+r)位，最后发送出去。在接收端，则根据信息码和CRC码之间所遵循的规则进行检验，以确定传送中是否出错。这个规则，在差错控制理论中称为“生成多项式”。设编码前的原始信息多项式为P(x)，P(x)的最高次幂加1等于k；生成多项式为G(x),G(x)的最高次幂等于r；CRC多项式为R(x)；编码后带循环校验码CRC的信息多项...

空时分组码是一种在无线通信中使用的技术，用于在多个天线上发送数据流的多个副本，并利用各种接收的数据版本来提高数据传输的可靠性。传输信号必须穿过具有散射，反射，折射等的潜在困难环境，然后可能被接收器中的热噪声进一步破坏，这意味着一些接收到的数据副本将比其他更好。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道上可以看成平坦性衰落，从而可以消除码间串扰，而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的一小部分，信道均衡变得相对容易。最初引入的STBC和通常研究的STBC是正交的。STBC通常由矩阵表示。

表示鲸鱼中个体到目前最好的鲸鱼距离向量,为常量,为0到1之间的随机向量,为了能够既保持收缩又同时沿着螺旋形路径向食物游泳,建立如下位置更新方程。本阶段模仿座头鲸进行气泡攻击,通过收缩包围和螺旋更新位置来设计鲸鱼捕食吐出气泡的行为,从而达到鲸鱼局部寻优的目的。式中,表示从2到0的线性递减向量,为0到1之间的随机数。是随机获得的参考座头鲸的位置向量。向量游走获取食物,当。

这个是模糊编辑器的基本界面，之后需要在模糊编辑器中设置模糊规则控制文件，按照论文中的要求，这里有三个输入一个输出，且都其隶属函数满足高斯隶属函数，再根据其值域变换范围，得到如下的结果。从上面的仿真可以看到，在加速度一定的时候，油门开度越小，汽车可以在较低速的时候达到高档位。注意，这个模糊规则表，是根据实际驾驶的情况得到的。以上是模糊控制系统的仿真与分析，下面设计档位切换模块，根据模糊控制输出的值和档位的对于关系，设计档位切换模块。从上面的仿真结果可以看到，当系统为直接输入的时候，得到的档位信息会出现突变。

为满足高的数据需求,提出一种新的QC-LDPC码.该校验矩阵的校验部分为近似下三角结构,上对角线下面的非零元素可以任意放置,因此是一种半确定的结构.这种结构的码设计灵活,性能也极高.通过对该码的不同编译码算法进行比较,提出更有效的编译码算法.MATLAB仿真表明,此结构的QC-LDPC码比双对角线结构的QC-LDPC码具有更低的误码率,快速编码算法和Offset BP-based译码算法的有效性大大提高,且可以得到近似甚至超过传统算法的可靠性.第三：每次迭代，变量节点的信息进行更新；

up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果考虑符合实际VANET的车辆移动模型。第一：要反映出真实的城市道路情况，比如车道，十字路口，速度限制。第二：正确反映车的运动规律。 那么第二个车的理想的速度为： 其中Vsafe为理论最佳安全速度，Vmax为路段规定的最大限制速度，最后一项是下一时刻的车辆速度。其中： 这个表达式的含义为在行驶过程中，驾驶员受到干扰，可能操作得到的速度会和最佳的速度值有偏离，但也有可能没有收到干扰. 最终，下一时刻的车辆位置为：

空频码字的基本形式与空时码是一样的，但含义却不一样，空频码字的含义是：2根天线的第1个子载波传输的码字分别是x(k)、x(k+1)，而2根天线的第2个子载波传输的码字分别是-x*(k+1)、x*(k)。分析和仿真结果验证了该方法的有效性。分集的基本思想是，如果能够传输多个独立衰落的信号，从统计意义来说，合成的信号衰落比每一路信号衰落要降低很多，这是因为在独立衰落的假设下，当一些信号发生深衰落时，可能另一些信号的衰落较轻，各路信号同时发生深衰落的概率是很低的，从而合成信号发生深衰落的概率也被大大降低。

汉宁（Hanning）窗可以看成是升余弦窗的一个特例，汉宁窗可以看作是3个矩形时间窗的频谱之和，或者说是 3个 sinc（t）型函数之和，而括号中的两项相对于第一个谱窗向左、右各移动了π/T，从而使旁瓣互相抵消，消去高频干扰和漏能。加窗对频率和幅值的影响是关联的，对于时域的单个频率信号，加窗之后的频谱就是将窗谱的谱峰位置平移到信号的频率处，然后进行垂直缩放。卷积可以被看成是一个平滑的过程，相当于一组具有特定函数形状的滤波器，因此，原始信号中在某一频率点上的能量会结合滤波器的形状表现出来，从而减小泄漏。