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1.
在增强型长期演进(long term evolution-advanced,LTE-Advanced)多用户多输入多输出(multiuser multi-inpat multi-output,MU-MIMO)系统中,由于发射端的信道状态信息(channel state information,CSI)不明确,用户设备(user equipment,UE)会受到较大的残余多用户干扰?忽略干扰的检测算法在此情况下的检测性能不佳,考虑了一种干扰感知检测算法?为了对目标层和干扰层执行联合检测,UE需要获取详细的干扰调制信息?提出了一种基于调制估计的联合检测算法作为LTE-A的下行MU-MIMO增强型干扰消除检测算法?仿真结果表明,该算法能够提供约0.5~2dB的显著增益?  相似文献   
2.
关于传输线阻抗匹配问题的分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
介绍了传输线阻抗匹配的原理以及匹配方法,并对用计算机进行阻抗匹配的计算作了讨论,给出了一种算法的流程。  相似文献   
3.
针对传统信令监测系统数据业务识别度低、统计能力不强等问题,在传统的监测系统基础上,提出了一种采用网络爬虫(web crawler)技术和深度包检测(deep packet inspection,DPI)技术的LTE网络用户行为分析系统.该系统对应用层业务内容进行精细化识别,进一步分析了移动互联网的用户行为特征.经现网测试验证,设计的用户行为分析系统达到了预期的效果,对移动互联网用户行为分析、精准化营销领域具有推广意义.  相似文献   
4.
Mel 频率下基于 LPC 的语音信号深度特征提取算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统语音信号二次特征提取方法在保证识别率的前提下,实时性较差的问题,提出一种Mel频率下基于线性预测系数(linear predictive coefficient,LPC)的改进的语音信号深度特征提取算法.该方法根据人耳的听觉特性把LPC在Mel频率下进行非线性变换,再进行微分、高阶微分和按比例重组等步骤,得到一种既考虑声道激励又兼顾人耳听觉的新特征参数,从而大大减少传统语音信号深度特征提取的计算量,在不影响识别效率的情况下,极大提高系统的实时性.最后,将该算法在智能轮椅平台进行有效性验证,大量实验表明,语音控制系统实时性差的问题在使用该算法后能够得到明显改善,该算法既保证了特征提取识别率,也有效地改善了系统的实时性.在一定程度上使语音控制智能轮椅更具实用性.  相似文献   
5.
为实现码分多址(code division multiple access,CDMA)网络Abis接口的信令监测,分析了Abis接口协议栈,阐述了信令信道和业务信道上消息的透传方式,提出了Abis接口信令解码方案。基于Abis接口业务信道承载层3信令这一特性,给出了业务信道上识别信令数据的方法,同时采用遍历法完成信息元素的解码,以此实现消息在信令监测平台的回放,为设计详细呼叫记录(call detail record,CDR)合成、出表、统计等功能模块奠定基础。经现网测试,验证了该解码方案的正确性与可行性,有效解决了CDMA网络Abis接口不同信道上各类消息的解码。  相似文献   
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