基于软件无线电的短波中频数字化

详细介绍了一种短波电台中频数字化平台的硬件设计.该平台基于软件无线电思想.充分利用了 电台的射频前端.在二中频处进行低通采样.通过精心设计的数字信道和专用芯片进行数字变频.在基带 采用通用DSP对信号进行调制解调。经测试.该平台不仅提高了电台的收发性能.而且使电台部分具有了 软件无线电功能.通过在DSP中加载不同的软件模块可满足现代短波通信对语音、数据等多种通信业务的 需要,具有良好的兼容性和可扩展性。     

尺度核函数在最小二乘支持向量机信号逼近中的应用

针对目前常采用高斯核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)不能对信号多尺度逼近的问题,提出一种采用尺度核的LS-SVM.首先,在再生核希尔伯特空间的框架下构建了一种点积型的尺度核函数,它满足Mercer条件,并具备平移和扩张的特性,是尺度子空间的一组完备的基.然后,利用拉格朗日乘子法求解LS-SVM逼近的约束规划问题.在结构风险最小化逼近准则下获得了逼近系数.与传统核函数相比,采用尺度核的LS-SVM可以实现多尺度逼近任意信号,且应用时仅需对尺度参数调节选优,简便、实用.实验结果表明:所提算法的逼近性能与小波核性能相当;与传统的高斯核函数相比,其均方根误差提高8.4%.     

正交频分复用系统非线性信道估计算法

为了提高正交频分复用(OFDM)系统的传输质量和有效性，提出了一种基于最小二乘支持向量机的OFDM非线性信道估计算法．通过在OFDM符号中插入导频而获得训练数据，利用最小二乘支持向量机将训练数据映射到高维空间，并在此空间采用结构风险最小化准则对时变信道频率响应函数进行回归估计，把低维空间的非线性估计转化为高维空间的线性估计，提高了估计的精度．仿真结果表明，该算法能够有效地减小由多径引起的频率选择性衰落的影响，与传统算法相比，在同一误码率条件下的信噪比提高了3～7dB。     

机器视觉系统的设计

介绍了机器视觉系统的概念,提出了机器视觉系统的典型组成,在进行用户需求分析的基础上,详细讨论了如何利用光源、光学镜头、摄像机、图像采集卡以及图像处理软件等主要部件来设计开发一个焊缝机器视觉应用系统的关键技术.最后给出了一个焊缝检测应用实例.     

基于期望最大化加速算法的正交频分复用信道估计

针对基于期望最大化（EM）迭代算法的正更频分多路复用（OFDM）信道估计方法复杂度高、收敛慢，严重制约OFDM的传输速率的缺陷，提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法．该方法基于拟牛顿加速算法，并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现，具有二次收敛性，提高了EM的计算速度，降低了计算复杂度．仿真结果表明，相比于空间选择期望最大算法，在性能损失只有0．1dB的情况下，EM算法的复杂度得到很大的降低，且其计算速度可提高十几倍．     

基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．     

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．     

译码转发系统中一种半分布式用户选择策略

针对译码转发系统中传统的用户选择策略复杂度过高的问题,提出一种半分布式用户选择策(SDUS策略).该策略以最大化系统瞬时互信息量为目标,引入中继选择的判决门限,并根据此门限生成协作集,目的节点从协作集及源节点(当协作集为空集时)中选择信道质量最好的用户作为协作节点.SDUS策略不仅能够显著降低系统的运算复杂度,还能够改善系统的中断性能.仿真实验表明,当信噪比为20 dB且系统中的中继节点数为120时,SDUS策略的运算开销仅约为机会中继策略和选择协作策略的39.5%和51.1%.     

Nakagami-m衰落信道中的机会中继策略

针对单中继与等功率全中继策略在Nakagami-m衰落信道中通信中断率较高的问题,提出了在m为任意值的Nakagami-m衰落信道中能够明显降低通信中断率的基于放大转发协议的机会中继策略.该中继策略的最优中继选择过程无需知道全部的信道信息,仅依据源与目的地发出的标志信息来实现,从而简化了系统设计.所提策略以降低通信中断率为目标,采用近似理想功率分配原则进行信息传输,能适用较普遍的信道条件,其通信中断率的精确值还可通过计算得到,因此它不仅能改善系统的性能,还具备较好的实用性.理论分析及仿真结果表明,在Nakagami-m衰落信道中,当衰落系数m为4,通信中断率为10-2时,与等功率全中继和单中继策略相比,机会中继策略能获得约9 dB的信噪比增益.     

基于信道估计的非线性编码系统的信号检测算法

针对非同一分布的输入信号序列，线性分组方法不能设计出最优编码的问题进行研究，提出一种以信道估计为基础，对非线性分组编码进行解码的信号检测方法，将基本的最小均方(LMS)自适应算法推广到对二维空时编码信号的权矩阵自适应迭代估计过程．同时，分析了对输入信号序列编码所生成的非线性编码矩阵之间的相关性，运用解相关LMS自适应算法对时间选择性衰落信道进行估计．在白噪声情况下，根据估计信道和噪声统计量，推导出对非线性编码进行解码的最大似然决策方法．仿真实验表明，扩展LMS方法和解相关LMS方法跟踪时变衰落信道响应都具有较强的快速收敛性和系统稳定性，非线性空时分组编码系统比线性编码系统编码能力提高了2dB，运用最大似然决策方法使系统误码率降低了32%．