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基于分段线性模型,提出了一种利用导频序列的信道估计算法.该算法首先利用导频序列估计出当前OFDM符号间隔内信道线性变化的斜率和中间时刻信道的冲激响应值,然后根据线性模型利用估计出的参数得到当前符号间隔内所有时刻上的信道冲激响应.此外,还研究了所提算法中的导频分布问题.可以证明,在快时变环境下,分组且每组等间隔分布于频域上的导频序列有着更好的系统性能.仿真结果表明了所提算法在时变环境下的有效性和采用等间隔分组导频序列的优越性. 相似文献
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跳频码序列动态特性和抗预测设计要求 总被引:4,自引:0,他引:4
抗干扰跳频通信使用的跳频码序列应具有较长的周期,因此实际使用中跳频码序列更为重要的是局部和动态的平衡和汉明相关特性.为了对抗预测,跳频码序列应提出两个新的设计要求,对TOD敏感和对地址码敏感.传统的跳频码序列是否具有可接受的局部和动态的平衡和汉明相关特性需要仔细检查.将地址码以简单异或输出的传统方法是不能被抗预测要求所接受的.地址码必须如分组密码方法那样,混淆在对TOD输入的变换过程之中.基于上述认识,该文提出将局部、动态的平衡和汉明相关特性以及序列抗预测要求作为常规衡量抗干扰跳频通信跳频码技术性能的应用指标. 相似文献
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OFDM中导频模式对信道估计性能的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
分析OFDM系统中基于导频的信道估计技术,重点研究块状导频和梳状导频的设置模式和在2种导频模式下信道估计的算法.在不同的信道条件下,对2种导频模式进行信道估计性能仿真比较.仿真结果表明,块状导频对信道衰落的快慢比较敏感,对频率选择性不敏感;梳状导频对信道衰落的快慢不敏感,但对频率选择性比较敏感. 相似文献
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OFDM系统有限字符集特性的盲信道估计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出并证明了正交频分复用(OFDM)系统中基于信息符号有限字符集特性的信道盲可辨识的充分必要条件.在满足该条件的前提下,又提出一种频域最小距离(frequency-domain minimum distance,FMD)盲信道估计方法.该方法将信道频率响应序列多相分解为若干子向量,通过对其中一个子向量中元素的相位模糊度进行穷尽搜索,辨识出所有子载波上频率响应的相位.仿真结果表明,FMD算法的信道估计性能优于修正的最小距离(modified minimum distance,MMD)算法,而计算复杂度与MMD相等. 相似文献
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介绍一种基于蓝牙射频电路可测性设计的8位逐次逼近型ADC.该电路的核心由采用rail-to-rail输入的比较器和R-2R网络结构的DAC组成.针对可测性设计的要求,电路结构简单紧凑,功耗低,芯片面积小.同时也提出,基于该ADC的一种适合于蓝牙射频电路的测试方法,通过该方法可以较好地对蓝牙射频电路的功能和性能进行监控和测试.芯片采用TSMC的0.35μm标准CMOS工艺制造,面积仅为0.15mm2.测试结果显示,在3.3V工作电压下,分辨率可达7位,且在高频工作环境下表现出很好的抗干扰特性. 相似文献
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讨论大图上有效可达标记2-hop编码,及其构造的图结构信息数据结构在判定两点之间可达性的高效性,基于这些高效结构,提出一种基于栈的DAG全局图模式匹配算法,该算法结合了栈在匹配过程中线性空间开销的优势。实验结果表明,相对于目前主流的图模式匹配算法,该算法具有中间结果小,时间高效的优势。 相似文献
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企业的计量器具是保证产品质量的有力工具,由于工况的复杂性、多样性、随机性,其检定周期的确定应是动态的.根据计量器具检测数据的统计特点,采用了加权处理的办法,建立了基于时间序列和基于频次序列的动态灰色模型DGM (1,1).通过具体案例对比(例如游标卡尺)发现:该模型具有较高的拟合精度及预测精度;不同工况下周期和寿命有明显差异;频次序列模型的预测结果优于时间序列模型条件下的预测结果.结合动态模型与汽车制造业实例,建立了基于信息集成的、多传感器监控与管理监控相结合的检定周期与使用寿命周期监控流程和信息子系统,应用于企业生产. 相似文献
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动态人脸图像序列中表情完全帧的定位与识别 总被引:1,自引:1,他引:0
考虑到人脸表情演变是一个持续过程,相比于静态图像,动态图像序列更适合作为人脸表情识别的研究对象。该文提出了一种基于嵌入网络的序列帧定位模型,利用加载预训练权重的Inception ResNet v1网络提取人脸表情序列各帧的特征向量,通过计算特征向量间的欧氏距离,定位出具有最大表情强度的完全帧,进而获取人脸表情序列数据;为了进一步验证定位模型的准确性,分别利用VGG16模型和ResNet50模型对定位的完全帧进行人脸表情识别。在CK+和MMI人脸表情数据库上进行了实验,所提的序列帧定位模型的定位平均准确率分别达到98.31%和98.08%;利用VGG16模型与ResNet50模型对定位的完全帧进行表情识别,在两个数据库上的实验结果分别达到了96.32%和96.5%,87.23%和87.88%,结果表明所提出的模型能够获取可靠的表情完全帧,并取得了令人满意的人脸表情识别效果。 相似文献