信道估计对线性迫零接收机性能影响的分析与研究

分析了信道冲激响应估计对线性迫零接收机性能的影响。考虑了一种基于最强径功率和三种基于噪声功 率估计的域值方法并且用计算机对比它们的仿真性能。同时，还进行了理论分析。计算机仿真结果和理论分析同 时表明通过去除噪声的影响，提高信道冲激响应估计精度，可以提高线性迫零接收机的系统性能。     

一种基于像素域与变换域联合估计的JND改进模型

建立一种基于联合估计的像素域JND(just noticeable distortion)改进模型.对纹理区域采用DCT方法的JND模型能够方便地引入CSF函数,使得纹理区域的对比度掩蔽估计更精确;对于平坦区域、高亮度或者较暗区域则使用基于像素域直接计算的JND模型,充分利用了亮度自适应因素.仿真结果表明,与目前其他几种像素域JND模型相比,在相同的主观质量下,本文方法可以进一步减少图像的视觉冗余.     

一个域估计问题的讨论

介绍二阶ｎ＝２的πＰＳ抽样方案下，用传统方法对域目标量进行估计时存在的问题。提出一个域目标量的有偏估计公式，讨论其可行性。以模拟总体作域目标量估计，并与简单随机抽样目标量估计进行了比较。     

线性阵列DOA估计方法的研究

比较了不同阵列类型的优缺点,阐述了MUSIC算法在全角域搜索时存在的不足,分析了互质线性阵列中基于子阵列法的DOA估计存在的不足,把互质线性阵列分解成两个子阵列会丢失自由度和互信息量。最后,对三种不同阵列结构下使用Root-MUSIC获取DOA估计的方法,从精确度和复杂性两方面进行了仿真并对仿真结果进行了分析。     

基于傅立叶变换的OFDM信道估计方法研究

分析了无线OFDM 系统中基于傅立叶变换的信道估计方法,提出了在低信噪比情况下使用LMMSE估计的一种改进方法和在高信噪比情况下使用不需要先验信息的LS估计的改进方法。仿真结果表明，在无线多径慢衰落信道条件下，该改进方法都能够有效对抗频率选择性和先验信息的估计偏差对信道估计的影响，在估计性能与算法复杂度之间取得良好折衷。     

改进的SPECCORR方法的TDOA估计

使用SPECCORR（周期谱相关比）方法进行了多径环境下的TDOA估计。分析了该方法的可行性及它的内在局限性，给出了估计结果的正误判断标准，并提出了一种改进的SPECCORR方法－区间分割算法。模拟结果表明，改进后的方法在存在多路多径信号并且多径信号幅度较大时仍能够给出正确的TDOA估计值。     

基于四阶累积量Root-Music的近场信源二维参数估计

为了对近场信源的距离参数和方向角参数同时进行有效估计,降低算法的计算量,提出了一种基于四阶累积量的Root-Music算法及相应的参数配对方法。该方法无需进行谱峰搜索运算,利用相应的配对程序能够直接得到近场信源的参数值,降低了运算复杂度。仿真实验表明,在估计两个信源参数时,信噪比为0时就能正确分辨方向角和距离参数,信噪比由-5 dB变化到15 dB时,估计参数的均方误差呈下降趋势。     

STAP技术在有源干扰环境下的运用方法

为了在复杂的有源干扰环境下改善空时二维自适应处理(Space-time Adaptive Processing,STAP)技术的处理性能,提出了一种基于局部空域自适应阵列处理的改进型自适应波束形成方法。这是一种空间抗干扰与STAP技术滤除杂波级联的方法。采用MUSIC技术对有源干扰的波达方向进行估计,然后分别在期望方向和干扰方向形成接收多波束,再在波束域进行自适应处理以抑制有源干扰,最后在空间反干扰滤波后运用STAP技术进行杂波抑制。仿真结果表明,该方法能有效估计出干扰源的方位,使STAP技术在有干扰的环境下也能保持较好的杂波抑制性能,同时在波束域进行自适应滤波,大大降低了抑制干扰所需的运算量,理论分析和仿真结果表明了该算法的有效性。     

分组寿命数据置信区间的一种改进

当寿命分布是指数分布时,王炳兴和王玲玲（1993） 给出了一种简单直接的求平均寿命区间估计的方法。结合他们的结论对其中一些细节进行了适当的改进,使得到的区间估计更为合理。     

基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计

给出了一种基于Kalman滤波的自适应MIMO信道估计方法，分析了算法的剩余误差能量随迭代次数增加的变化情况，对饱和MIMO系统和欠饱和MIMO系统，分别采用Kalman自适应MIMO信道估计方法和最大似然信道估计方法，进行了数值仿真和对比。从对比的结果来看，文中给出的Kalman自适应信道估计具有和最大似然信道估计相近的性能，而在饱和系统中，Kalman估计算法性能要略好一些。     

峰度与偏度系数的近似经验贝叶斯估计

建立了单样本数据的贝叶斯模型,给出了偏度系数和峰度系数的线性贝叶斯估计及近似信度估计.进而,将模型推广到多样本数据模型下,并讨论了近似信度估计的统计性质,比较了贝叶斯估计、线性贝叶斯估计及近似信度估计的均方误差.最后,给出了超参数的估计,得到了近似信度估计的经验贝叶斯估计,使该估计可直接运用于实际问题.     

基于导频的FBMC/OQAM系统的信道估计方法

与正交频分复用(OFDM)技术相比,滤波器组多载波技术(FBMC)拥有更高的频谱利用率以及更容易实现的脉冲整形,被看成潜在的替代OFDM作为未来5G物理层的备选技术方案.然而,在实际应用中,由于FBMC/OQAM系统中滤波器仅仅在实数域满足正交,在虚数域存在固有干扰,所以经典的OFDM信道估计的方法不能直接应用于FBMC/OQAM系统的信道估计中.针对这个问题,给出了一种新的基于离散导频的信道估计方法,该方法将对导频造成干扰的数据块进行分区域处理,在不同区域分别使用不同的干扰消除方案,分步消除固有干扰.通过仿真表明,所提出的方法使得信道估计性能得到了明显改善,提高了FBMC/OQAM系统的性能.     

正交频分复用系统的非对称调制星座频域信道盲估计方法

针对频域信道盲估计的相位模糊问题，提出了基于非对称调制星座的频域信道盲估计方法．根据正交频分复用系统子信道的衰落相位等于该子信道调制星座旋转的角度这一特性，通过独立地估计各子信道接收信号的平均功率及调制星座旋转的角度来估计信道的频率响应．相对于预编码频域信道盲估计方法，该方法的信道估计精度高且没有误差底限，具有实现简单、易并行处理等特点．系统的对比仿真实验表明，该方法与预编码频域信道盲估计方法相比，在信噪比超过18dB时可使信道估计误差随信噪比增加线性递减．     

基于深度学习的OFDM信道估计

针对多径正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)信道环境下信道频域选择性衰落导致下行链路信道估计性能受限的问题,提出一种基于深度学习的信道估计(deep learning-based channel estimation, DL-CE)方法。采用自回归过程对信道建模,利用深度学习设计信道估计网络追踪信道响应及其频域相关系数。通过迭代训练,基于深度学习的信道估计网络能够学习到自回归系数的最优估计,同时利用先验信道信息估计信道频域响应和频域相关系数。与传统方法相比,所提信道估计方法性能提升明显。     

软件项目工作量估算方法研究与应用

工作量估算是软件项目开发的重要环节,也是制定项目开发计划的依据。目前常用的软件项目工作量估算方法都无法简单准确地估算项目工作量。本文采用三步法对项目工作量进行估算,第一步选择一个简单的模型;第二步使用样本数据对模型常数进行标定;第三步采用类比方法对标定模型和实际项目进行比较,估算出项目工作量。该方法应用于合作公司的软件项目工作量估算,得到公司和用户认可。     

基于Bootstrap的小样本可靠性评估方法

针对小样本情况下,采用极大似然估计Mle法求解分布参数会产生较大误差的问题,基于Bootstrap数据扩充的思想提出了B-mle法,减小了参数估计的误差.首先,利用Bootstrap法对小样本数据重抽样产生多组再生样本,达到扩充数据样本的目的;其次,对再生样本采用极大似然估计求解分布参数,得到多组参数的极大似然估计值,...     

基于样本扩充和改进Lasso回归的视线估计

为了利用眼部特征进行准确的视线估计,提出了一种基于样本扩充和改进Lasso回归的方法,建立眼部特征与视线之间的映射关系.通过对小样本评分得到优质样本,进而完成样本扩充,利用改进的Lasso回归得到准确的视线估计模型.该方法对标定过程中的眨眼等干扰具有鲁棒性,受干扰后仍可保持相对较高的视线估计准确度.实验结果表明:标定过程无干扰,该方法视线估计准确度比传统方法提高11.25%;标定数据加入6.67%异常数据,该方法视线估计准确度比传统方法提高22.62%.      

一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法

单频含噪实正弦信号的自相关函数和其原信号的频率一致,且自相关可去除一部分噪声影响,因此基于自相关的频率估计算法一直备受关注。由于自相关可以从时域获得也可以从频域获得,基于自相关的频率估计算法有比较简单的基于时域的方法和性能比较好的基于频域的算法。结合时域和频域自相关的特点,提出一种基于窄带自相关的实信号频率估计算法,该算法在频域进行谱峰搜索后,利用信号的窄带功率谱来计算自相关,进而用简单的时域自相关的改进协方差算法(modified covariance,MC)来得到频率估计,推导出频率估计闭式解。仿真结果表明该算法性能优于传统的自相关时域算法和频域算法,在信噪比高于-7 dB时就能逼近CRB界。     

FMT系统中信道估计的分析与仿真

根据FMT系统的特点，研究了在FMT系统中进行信道估计的方法．在此基础上，改进了基于扩频序列的信道估计方法．理论分析和计算机仿真结果均表明，在时域中对FMT系统进行信道估计简单有效，并且基于扩频序列估计的性能优于LS估计，改进后的估计方法进一步提高了性能。     

用抽样分布对双参数威布尔分布参数的区间估计

本文提出了一种完全不同于现成方法的、以两个抽样分布为基础的估计仅参数威布尔分布的形状参数和尺度参数的置信限的方法。该法是直接用样本观察值进行估计。虽然由于采用了一阶近似对其中一个抽样分布作了简化处理，从而使估计结果偏于保守，但算例表明，估计结果有足够的精度且优于某些现有的方法。并且该法简便，尤其适于工程应用。