发现无线通信环境中用户的移动模式是移动对象管理中的一个关键问题.提出一种快速挖掘该模式的算法SAM(split and merge),用来挖掘移动对象所产生有序数据集中潜在的移动模式,从而为移动对象管理提供服务.该算法将自底向上搜索和自顶向...发现无线通信环境中用户的移动模式是移动对象管理中的一个关键问题.提出一种快速挖掘该模式的算法SAM(split and merge),用来挖掘移动对象所产生有序数据集中潜在的移动模式,从而为移动对象管理提供服务.该算法将自底向上搜索和自顶向下过滤技术相结合,采用图存储压缩数据集方法,利用非频繁项集分解子图和频繁长模式过滤数据集相结合的技术,大大减少了迭代次数,降低了CPU时间.最后给出了算法性能比较和算法分析.结果表明,该算法是有效的.展开更多
针对高速动平台短时突发通信的应用场景下,短帧结构的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中训练序列和导频的数量受限,单一同步算法难以同时满足大范围和高精度的符号定时同步和载波相位同步问题。本...针对高速动平台短时突发通信的应用场景下,短帧结构的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中训练序列和导频的数量受限,单一同步算法难以同时满足大范围和高精度的符号定时同步和载波相位同步问题。本文提出了一种改进的OFDM通信系统时间、频率快速同步算法,该算法借助短训练序列与导频信息,以粗定时捕获同步,粗频偏估计/校正,精频偏估计/校正,精定时估计/校正的同步流程,实现了大范围和高精度的符号定时同步和载波相位同步。经过仿真校验,该算法能够有效提高高速动平台短时突发通信的OFDM同步精度。展开更多
文摘发现无线通信环境中用户的移动模式是移动对象管理中的一个关键问题.提出一种快速挖掘该模式的算法SAM(split and merge),用来挖掘移动对象所产生有序数据集中潜在的移动模式,从而为移动对象管理提供服务.该算法将自底向上搜索和自顶向下过滤技术相结合,采用图存储压缩数据集方法,利用非频繁项集分解子图和频繁长模式过滤数据集相结合的技术,大大减少了迭代次数,降低了CPU时间.最后给出了算法性能比较和算法分析.结果表明,该算法是有效的.
文摘针对高速动平台短时突发通信的应用场景下,短帧结构的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中训练序列和导频的数量受限,单一同步算法难以同时满足大范围和高精度的符号定时同步和载波相位同步问题。本文提出了一种改进的OFDM通信系统时间、频率快速同步算法,该算法借助短训练序列与导频信息,以粗定时捕获同步,粗频偏估计/校正,精频偏估计/校正,精定时估计/校正的同步流程,实现了大范围和高精度的符号定时同步和载波相位同步。经过仿真校验,该算法能够有效提高高速动平台短时突发通信的OFDM同步精度。
