改进的LOFDM系统实现方法

利用网格正交频分复用(LOFDM:Lattice O rthogonal Frequency D ivision Mu ltip lexing)可使系统的频谱利用率比采用脉冲成形OFDM(O rthogonal Frequency D ivision Mu ltip lexing)技术时更高,但带来实现上的复杂化。为此,在对LOFDM信号结构进行分析的基础上,给出了LOFDM系统调制解调器的有效实现。该方法先利用信号的反傅立叶变换(IFFT:Inverse Fast FourierTransform),可方便地分解出奇偶下标信号的反傅立叶变换的特点,把LOFDM系统的实现简化为一个脉冲成形OFDM系统的实现,再参考脉冲成形OFDM系统的有效实现方法,从而简化了系统结构。与已有方法相比,在成形脉冲是实序列时,计算量上,每个LOFDM符号周期减少4(Lg-N)次实乘和4Lg-6N实加;存储量上,发送端和接收端从分别存储两个长Lg的成形脉冲减少为发送端存储一个长Lg的成形脉冲,接收端存储一个长Lg的成形脉冲和一个长N/2的序列e-j2πn/N。     

0.18μm CMOS高集成度可编程分频器的设计

采用标准0.18 μm CMOS工艺,提出了一种高集成度可编程分频器.该电路所采用技术的新颖之处在于：基于基本分频单元的特殊结构,对除2/除3单元级联式可编程分频器的关键模块进行改进,将普通的CML型锁存器集成为包含与门的锁存器,从而大大提高了电路的集成度,有效地降低了电路功耗,提升了整体电路速度,并使版图更紧凑.仿真结果表明,在1.8V电压、输入频率Fin=1 GHz的情况下,可实现任意整数且步长为1的分频比,相位噪声为-173.1 dBc/Hz@1 MHz,电路功耗仅为9 mW.     

论表征形式与教育背景对于概率推断准确性的影响

在本研究中,实验人员就上述两种因素对于一例医疗诊断问题的影响进行了调查,997名不同专业背景的本科学生对于妇女是否患有乳腺癌进行了概率推断.研究所用的诊断题目采用了一种概率格式(probabilistic format)和三种频率格式(frequency format).调查结果显示,具有理科背景的学生综合表现优于文科背景的学生;相比于概率格式,两种频率格式(树状图和表格频率)改善了所有学生的表现,而标准频率格式只提高了理科学生的表现.此次研究为今后概率推断的教育工作提供了更广阔的思路.     

A Neuro‐wavelet Model for the Short‐Term Forecasting of High‐Frequency Time Series of Stock Returns

We propose a wavelet neural network (neuro‐wavelet) model for the short‐term forecast of stock returns from high‐frequency financial data. The proposed hybrid model combines the capability of wavelets and neural networks to capture non‐stationary nonlinear attributes embedded in financial time series. A comparison study was performed on the predictive power of two econometric models and four recurrent neural network topologies. Several statistical measures were applied to the predictions and standard errors to evaluate the performance of all models. A Jordan net that used as input the coefficients resulting from a non‐decimated wavelet‐based multi‐resolution decomposition of an exogenous signal showed a consistent superior forecasting performance. Reasonable forecasting accuracy for the one‐, three‐ and five step‐ahead horizons was achieved by the proposed model. The procedure used to build the neuro‐wavelet model is reusable and can be applied to any high‐frequency financial series to specify the model characteristics associated with that particular series. Copyright © 2013 John Wiley & Sons, Ltd.     

载频重频联合捷变雷达目标参数估计方法

针对载频-重频联合捷变体制雷达目标参数估计问题，提出了一种新的基于多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法的载频-重频联合捷变雷达目标参数估计方法。通过信号模型的空时等效，将时域信号的处理等效成空域阵列信号的处理，并将超分辨阵列信号处理方法应用到目标的参数估计中，从而把目标距离和速度的估计等效成阵列中二维参数的估计，解决了由于载频-重频联合捷变所带来的目标参数估计难题。仿真实验表明，所提方法能有效实现对目标距离和速度的超分辨估计。     

面向智慧驾驶的道路基础设施功能设计

随着单车智能成本提高以及道路环境复杂性加大，智慧驾驶车辆的发展越来越依靠智慧道路基础设施的进步。目前国内外不同的道路工程建设项目对道路基础设施的智慧化均提出了各具特色的设计思路和功能模块，但是相关研究主要集中在单一的道路功能或特定技术上，尚未系统性地给出智慧道路基础设施的设计理论和应用体系。同时，智慧道路基础设施建设要求路旁设备、路面材料和外部感知设备等全方位朝着信息化、数字化和智能化方向发展。本研究在系统综述国内外智慧公路项目典型案例的基础上，提出了未来智慧道路设施的四大关键技术。     

基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法

利用数字广播信号的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplex, OFDM)调制特性,提出一种基于信道多普勒特征的外辐射源雷达杂波抑制方法。首先,在子载波域获取每个OFDM符号的频域信道响应值,然后将该信道响应值变换到时域,并在时域利用信道多普勒特征构造杂波子空间项,用于抑制零频和非零频杂波。所提方法杂波子空间构造与发射信号无关,可离线生成,简化了信号处理流程,降低了计算复杂度。仿真和实测数据均验证了所提方法的有效性。     

基于CRC的ASM信号维特比纠错算法

为提高甚高频数据交换系统(very high frequency data exchange system, VDES)中应用特定消息(application-specific messages, ASM)的解码性能, 提出一种基于循环冗余校验(cyclic redundancy check, CRC)的改进维特比纠错算法。通过合理降低符号状态数和使用部分CRC参与纠错, 使该算法平衡了纠错性能和计算量, 同时提出了新的分支度量以解决过于理想化的传统分支度量导致的性能损失。仿真表明, 新分支度量相比传统分支度量提升了1 dB的误帧率(packet error rate, PER)性能, 在用12个CRC寄存器参与纠错的条件下，该方法比相干解调算法提升了1 dB的PER性能, 同时通过合理的符号状态数降低策略将计算量降为传统算法的1/4。     

排气消声器模态分析及降噪性能优化

汽车排气系统的振动和噪声是影响乘坐舒适性的因素之一。为研究排气消声器结构模态和声腔模态对消声器降噪性能的影响规律,建立声学有限元模型计算壳体结构模态和声腔模态,并分析各自振型模态和固有频率之间的关系。结果表明:在低频率范围内,壳体结构模态和声腔模态的固有频率发生耦合共振,导致降噪效果不佳;增加消声器外壳壁厚可提升结构固有频率,降低排气系统振动和辐射噪声水平。     

对称非经典阻尼系统动力响应精确解算法比较

分别采用频响函数法和复频率响应法对同一个数值算例进行了稳态响应、使用条件和范围以及误差来源分析,阐述了两种算法在工程执行过程中的特点及效率。