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CRN中基于隐马尔科夫模型的信道选择方法 下载：82 浏览：427

朱豪 彭艺 张申 李启骞 《数据与科学》 2020年5期

摘要:
频谱感知技术作为CRN(Cognitive Radio Network)的关键技术之一,能够对空闲信道进行有效的探测,然后再重新分配给次级用户SU(Secondary Users)。针对现有频谱感知技术在感知新信道过程中时延较大、选择信道达到最优的问题,提出一种基于信道选择机制的HMM(Hidden Markov Model)方法。以减小感知时延,并对频谱范围进行优化,进而估计节点的带宽范围以将信道分配给SU。与现有方案相比,该方法具有更好的端到端吞吐量、且具有更低的运行时间和平均端到端延迟。

基于HMM和RNN的无人机语音控制方案与仿真研究 下载：51 浏览：438

周楠 艾剑良 《建模与系统仿真》 2020年6期

摘要:
为简化无人机操作,避免误操作,设计了一套基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)和循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN)的无人机语音控制方案。该方案采用HMM识别无人机语音指令;同时采用RNN对多套无人机操作指令串进行训练,并对当前时刻指令进行预测,通过计算二者的相关性判断是否执行。仿真结果表明,该方案对HMM识别错误指令的辨别率达到61.90%,使整体错误率降至1.43%,表明该方案具有较为优异的性能。
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