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基于SystemC的时钟周期精确交易级建模及通信细化 被引量：2
1
作者 张宇昂 李丽 +2 位作者 杨盛光 徐懿 张冰 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2007年第12期187-190,共4页
交易级建模通过提高建模抽象层次,加快了系统建模和仿真的速度。针对AMBA AHB协议,采用Sys-temC语言,进行了交易级建模及通信细化。结果表明,由于抽象层次部分结合了BCA(bus cycle-accurate)级描述,使得到的交易级模型包含了更多时间/... 交易级建模通过提高建模抽象层次,加快了系统建模和仿真的速度。针对AMBA AHB协议,采用Sys-temC语言,进行了交易级建模及通信细化。结果表明,由于抽象层次部分结合了BCA(bus cycle-accurate)级描述,使得到的交易级模型包含了更多时间/协议信息,同时保留了速度优势,有利于前期验证和系统开发。而之后进行的通信细化,将抽象通道转化为模块实体和端口,对于最终RTL级实现具有重要意义。 展开更多
关键词 交易级建模 SYSTEMC AMBA AHB:通信细化
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卫星通信系统QoS管理的策略提炼 被引量：1
2
作者 贺坚 王祖林 +1 位作者 钟选明 李曦 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第16期7-9,共3页
针对基于策略的DVB-RCS卫星通信系统服务质量管理,提出一种策略提炼模型,结合实例给出目标提炼过程。该模型以线性时态逻辑为基础,在提炼模式的辅助下从高层目标中提取出低层策略,可以有效保证策略提炼过程的正确性、合理性及一致性。... 针对基于策略的DVB-RCS卫星通信系统服务质量管理,提出一种策略提炼模型,结合实例给出目标提炼过程。该模型以线性时态逻辑为基础,在提炼模式的辅助下从高层目标中提取出低层策略,可以有效保证策略提炼过程的正确性、合理性及一致性。在系统设计阶段,该模型用于指导系统功能规划与设计,在系统运行阶段,该模型为网络管理人员提供高层策略向系统设备行为的映射方法。 展开更多
关键词 卫星通信 服务质量 策略提炼
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基于双权重聚合的立体匹配算法 被引量：1
3
作者 何凯 朱程涛 姚静娴 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期1318-1323,共6页
针对传统的局部立体匹配算法通常采用基于窗口聚合匹配的方法获得视差图,采用分割与平面拟合的方法进行视差精炼,算法性能过度依赖于窗口尺寸、分割与数据拟合的精度的问题,提出了基于双边滤波的双权重聚合方法,利用快速匹配代价的方法... 针对传统的局部立体匹配算法通常采用基于窗口聚合匹配的方法获得视差图,采用分割与平面拟合的方法进行视差精炼,算法性能过度依赖于窗口尺寸、分割与数据拟合的精度的问题,提出了基于双边滤波的双权重聚合方法,利用快速匹配代价的方法进行聚合,在视差精炼阶段采用双曲线平滑聚合匹配代价的策略;这种不依赖于窗口大小的算法有利于提高匹配精度。仿真实验结果表明,本文算法在低纹理区域和深度不连续区域均得到了较高的立体匹配精度;针对实际场景进行的立体匹配,可以得到较高精度的视差图及三维重建效果。 展开更多
关键词 通信技术 立体匹配 权重聚合 快速代价聚合 视差精炼 三维重建
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60GHz毫米波通信中一种新的波束搜索算法 被引量：10
4
作者 邹卫霞 杜光龙 +3 位作者 李斌 崔志芳 胡玉聪 张芳 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第3期683-688,共6页
采用毫米波进行信号传输,使多天线技术集成实现成为可能,继而可利用阵列天线波束赋形技术。然而,当天线阵元数增多时,将导致最优波束对的搜索算法复杂度急剧增加。该文充分利用不同数目阵元产生的波束特性,提出一种基于划区而治的逐步... 采用毫米波进行信号传输,使多天线技术集成实现成为可能,继而可利用阵列天线波束赋形技术。然而,当天线阵元数增多时,将导致最优波束对的搜索算法复杂度急剧增加。该文充分利用不同数目阵元产生的波束特性,提出一种基于划区而治的逐步细化高效搜索算法;通过逐步增加使能天线数目,有效缩小搜索空间,最终实现最优波束对搜索。相比于现有方案,该算法能显著降低搜索过程中信令传输及能量消耗,仿真结果进一步验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 毫米波通信 波束赋形 波束搜索 逐步细化
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基于小波变换和极限学习机的网络流量预测模型 被引量：10
5
作者 穆昌 《微型电脑应用》 2020年第1期138-140,共3页
为了提高网络流量预测准确性,结合网络流量的变化特点,针对当前网络流量预测模型存在的局限性,设计了基于小波变换和极限学习机的网络流量预测模型。首先分析了当前国内外网络流量预测研究现状,找到引起网络流量预测准确性差的原因;然... 为了提高网络流量预测准确性,结合网络流量的变化特点,针对当前网络流量预测模型存在的局限性,设计了基于小波变换和极限学习机的网络流量预测模型。首先分析了当前国内外网络流量预测研究现状,找到引起网络流量预测准确性差的原因;然后采用小波变换对原始网络流量时间序列进行去噪,得到无噪声的网络流量时间序列;最后采用极限学习机对网络流量时间序列进行建模,得到相应的预测结果。与当前经典的网络流量预测模型在相同环境下进行对照测试,测试结果分析表明,小波变换和极限学习机的网络流量预测精度达到了95%以上,网络流量预测误差得到了有效的控制,而且提升了网络流量预测效率,预测结果要远优于当前经典的网络流量预测模型。 展开更多
关键词 网络通信系统 流量预测 极限学习机 时间序列数据细化
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