恒包络（CE）正交频分复用（OFDM）能够开发OFDM的优点，并能消除OFDM峰均功率比高、对功率放大器非线性失真敏感的缺点。反馈时延等因素会恶化采用OFDM调制的中继选择放大转发（AF）协作系统的误码性能。最小均方误差（MMSE）维纳信道预测器能够减轻反馈时延对无线系统误码性能的恶化。为此，提出了一种能够克服OFDM缺点和反馈时延影响的、采用CE-OFDM调制和MMSE信道预测的中继选择AF协作系统方案，并推导其在瑞利块衰落信道上矩形正交幅度调制下的平均误比特率（ABER）下界表达式。数值计算和仿真结果表明：当调制系数较小时，上述系统的ABER下界具有较高的准确性，可用于CE-OFDM调制和MMSE信道预测的中继选择AF协作系统的设计。
2022-01-08 15:37:12
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控制方程：
x和y的稳态动量，连续性，能量方程方程相对于 Pr 和 Ra 数是无量纲的。 有关等式的详细说明，请参阅“ Ouertatani等人，封闭环境中二维Rayleigh-Bénard对流的数值模拟。CRMecanique 336（2008）”。 最终结果也针对本文进行了验证。
边界条件（二维正方形）：
u=v=0 在所有四个边无量纲温度 = 顶部 -0.5，底部 +0.5 域左侧和右侧的零温度通量
数值方法：
用于解决速度-压力耦合的SIMPLE算法。 请查看“Versteeg, Malalasekera：计算流体动力学介绍”教科书。 速度网格与压力网格错开。 温度与压力具有相同的网格。 在每次迭代中使用雅可比方法更新速度和温度，并使用五对角矩阵算法直接求解压力校正方程。 应选择适当的欠松弛因子进行收敛。 Jacobi 方法是效率最低的迭代方法，但它是可并行化的。 鼓励您
2021-12-22 17:45:28
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对层状介质中各弹性参数对频散曲线的影响进行了探讨,研究了vR-λR频散曲线拐点的变化情况,提出了应用人工神经网络反演瑞利波频散曲线的问题.针对3层固体介质模型进行了频散曲线的网络训练和网络反演,验证了方法的有效性.研究发现:介质的横波速度和介质层的厚度对频散曲线的影响较大,用拐点法对地层进行分层缺乏理论依据,利用人工神经网络的方法可对瑞利波频散曲线进行反演,但反演训练费时,精度也需进一步研究.
2021-12-20 22:37:32
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