基于MMSE光正交频分复用系统信道估计算法研究

由于自由空间光通信的信道是随机的大气信道,光信号在其中传播必然会受到灰尘、雨滴、雾等粒子散射的影响,为了提高系统抗噪声干扰能力,在原有LS信道估计算法的基础上,设计了基于MMSE算法的光正交频分复用系统信道估计流程,并通过Monte Carlo方法对其进行了仿真验证,结果表明MMSE信道估计算法可以很好地改善系统性能.     

单节点3次样条空间上的正交基

正交基在许多问题中有重要的应用.在计算机辅助设计中所常用的B样条基不是正交基.尝试构造三次样条空间中的一组正交基.给定区间[a,b]上的一个节点向量a=t0相似文献   

电阻阵动态红外景象投射器单元电路研究

研究了电阻阵动态红外景象投射器的单元驱动电路特性,特别对辐射体的部分电学和热学特性进行了定量的测量和计算;同时采用热点耦合的方法分析了两种比较典型的单元驱动结构,并对结果进行了实际验证。     

信号多分辨分析的一类新的正交基

从L2[0,1]空间的一类正交完备函数系U系统出发,构造了另一类与之等价的正交完备函数系,称之 为V系统,它是信号多分辨分析方面的一种新型的、有效的数学工具。V系统不仅保持了U系统的优良特 性,对多项式表达的几何信息能够做到有限项精确重构,并且较之U系统,它更有结构简单、层次分明、计算 快捷、局部支集等特点,应用起来将更加灵活方便。V系统可以看作是Haar函数系的推广,是一类小波基, 在某些数字信号处理及小波分析问题中有良好的应用前景。最后以振动波形及Bezier方法生成的几何曲 线、几何曲面为例,做了这些信号在V系统正交分解下的频谱分析。     

基于信号前后向循环相关函数的伪快拍构造

许多通信信号具有循环平稳特性。Cyclic-MUSIC算法利用此特性在传统MUSIC算法的基础上提高了对信号波达方向的检测能力和估计精度。在Cyclic-MUSIC的基础上,SC-SSF算法将适用模型从窄带信号扩展到了包括宽带信号的广义信号模型上,并在其中构造了伪快拍以及相应的伪数据矩阵。从广义信号模型出发,对其前后向循环相关函数进行离散傅立叶变换和频域聚焦变换——利用宽带相干信号子空间算法(CSM)中的聚焦矩阵,从而得到一个频域上的伪快拍形式;并由此获得了一个孔径扩展一倍的虚拟阵列。对此伪快拍应用传统的MuSIC算法时,可分别比SC-SSF和Cyclic-MUSIC算法检测多一倍的信号和获得更高的估计分辨率。仿真结果表明方法的有效性。     

可靠性增长模型和正交缺陷分类的结合及在过程定性分析中的应用

软件过程的度量和分析是近年来软件工程领域的重要研究方向。传统可靠性增长曲线模型可对软件过程进行预警,正交缺陷分类方法可对软件缺陷进行度量,但是两种方法都无法对软件过程提供直接的指导和定性的分析。提出将传统可靠性增长曲线模型结合正交缺陷分类属性缺陷类型,将不同种类的缺陷放在同一横坐标上进行比较,得出软件过程定性分析结论。     

旋转相控阵雷达变数据率目标跟踪算法

旋转相控阵雷达由于天线面阵旋转和电子波束偏移限制, 每天线周期有66.7%左右的时间不能照射到正在跟踪的目标, 可连续取值的自适应变数据率跟踪算法不适用于旋转相控阵雷达。在Cohen研究基础上, 提出一种离散取值的变数据率跟踪算法应用于旋转相控阵雷达目标跟踪。该算法在直角坐标系下进行运动状态估计, 在球坐标系下计算跟踪残差, 利用量测噪声对残差进行归一化, 根据当前采样时刻天线法线方向与目标的相对位置确定下个周期的采样周期, 避免了过程噪声计算复杂等问题。最后, 以一个圆周机动的目标为例仿真验证了所提算法的正确性和有效性。     

面向OFDM无线中继系统的功率分配算法

针对正交频分复用无线中继系统的绿色通信问题，提出一种低复杂度功率分配算法。首先，采用“放大-转发”中继策略，源节点在中继传输的两阶段都发送相同信息。然后，通过联合优化源节点和中继节点在各子载波上的传输功率，使系统以最小功耗代价满足用户通信服务质量要求。由于该问题是一个复杂的多变量耦合非凸问题，直接求解难度高。对此，综合运用拉格朗日松弛法和块坐标连续上界最小化方法，通过交替优化各个功率变量，获得原问题的高质量次优解。仿真结果表明，该算法能有效降低中继系统总体功耗，为无线中继系统的绿色通信提供有效解决方案。     

基于均匀圆阵伪协方差矩阵的单快拍测向方法

传统的单快拍测向算法只适用于具有Vandermonde形式的阵列流型, 均匀圆阵的阵列流型不具有Vandermonde矩阵结构, 因此大部分基于线阵的伪协方差矩阵的构造方法无法直接适用于均匀圆阵。针对该问题, 从侦察方的角度对波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法进行了研究, 改进了伪协方差矩阵的构造方法, 提出了一种基于均匀圆阵的单快拍测向算法。通过与模式空间前后向平滑(mode forward-backward spatial smoothing, MODE-FBSS)算法的对比仿真, 验证了算法的有效性, 证实了所提方法的性能优于MODE-FBSS算法。     

基于Mono Trap方法对酱油气味活性成分的分析

采用固相萃取整体捕集剂(monolithic material sorptive extraction,Mono Trap)结合热脱附、气相色谱-嗅闻-质谱(GC-O-MS)联用技术对高盐稀态酿造酱油气味活性成分进行提取分析。应用正交试验对Mono Trap方法中捕集剂的类型、萃取时间、萃取温度进行了优化,确定优化萃取条件为Mono Trap类型RGC18-TD、萃取时间60min、萃取温度50℃。这一条件下能最大程度萃取吸附样品中的气味活性化合物,实验整体准确度和重复性良好。采用Mono Trap-GC-O-MS和SPME方法对高盐稀态酿造酱油气味活性化合物进行分析和比较,Mono Trap方法共鉴定出气味活性化合物56种,包括醇类9种、酮类5种、醛类7种、酯类9种、呋喃类6种、酚类3种、吡嗪类10种、有机酸类2种、含硫化合物4种、其他化合物1种；而SPME方法检测到55种气味活性化合物,且富集到的物质含量低于Mono Trap方法。与SPME方法相比,Mono Trap方法具有萃取量大、操作简便、回收率高等特点,在酱油的气味成分萃取上具有一定优势,有望成为今后酱油气味活性成分分析的研究方法之一。