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本文介绍了GSM/GPRS/TD-SCDMA组网中的互操作流程,结合TD-SCDMA网络的不同部署时期探讨了互操作的策略和实现. 相似文献
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隐马尔柯夫模型(HMM)作为描述语音信号的一个工具,按输出概率分布的不同,可分为连续HMM(CHMM)和离散HMM(DHMM).经典的训练方法Baum-Welch算法虽然收敛迅速,但是这类基于爬山的算法只能取得局部最优解,从而影响了系统的识别率.对于CHMM,借助于分类K平均方法可以取得可靠的初始点以保证迅速准确的收敛.而对于DHMM,该方法收益不大,最终所得的仍是局部最优解.由于进化计算一个最重要的特点便是全局搜索,这样可得全局最优解或次优解.本文将进化计算应用到DHMM的训练中,提出了一个把传统算法和进化计算相结合的混合算法.实验结果表明该方法既保证了全局搜索又实现了快速收敛,最终所得的模型优于传统方法和简单进化计算方法. 相似文献
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GSM/GPRS/TD-SCDMA之间的互操作主要包括GSM/GPRS和TD-SCDMA网络间的小区重选和切换两个方面. 相似文献
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GSM／GPRS／TD—SCDMA之间的互操作主要包括GSM，GPRS和TDSCDMA网络间的小区重选和切换两个方面。 相似文献
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G S M/G P R S/T D-S C D M A之间的互操作主要包括G S M/G P R S和T D-S C D M A网络间的小区重选和切换两个方面。1小区重选对处于空闲模式的U E或者非C E L L_D C H状态的U E,G S M/G P R S和T D-S C D M A网络间的小区重选可以最大程度地保证空闲模式下的U E驻留在合适的小 相似文献
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