两径衰落短波信道下的改进型双向判决反馈均衡器

将双向判决反馈均衡器(bidirectional decision-feedback equalizer, BiDFE) 应用于两径衰落短波信道,提出了一种低复杂度的改进型BiDFE 方案. 针对两径信道的特殊性质,对均衡器的系数进行优化设置,在此基础上对BiDFE 的正向DFE和反向DFE进行最大比合并. 理论分析和仿真结果表明,改进型BiDFE 能够使正向DFE和反向DFE的输出完全消除码间干扰,且输出信噪比为两条支路的信噪比之和. 在两径衰落短波信道下,改进型BiDFE 的误码率性能优于传统DFE和双向任选DFE(bidirectional arbitrated DFE, BAD),且计算复杂度低于BAD.     

一种基于预解扩的判决反馈最小二乘恒模波束形成算法

提出了一种基于预解扩的判决反馈最小二乘恒模波束形成算法。它是对DS-CDMA接收信号先进行预解扩,然后将判决反馈用于最小二乘恒模算法进行波束形成,并在加性白高斯和多径衰落信道的环境中进行了仿真。仿真结果表明,本文提出的D-LSCMAFB算法的信干比性能和误码率性能比传统的SDCMA算法和DRLSCMA算法要好。     

Buck电路PID参数继电反馈自整定仿真分析

摘要：基于MATLAB平台,以Buck型电路为对象,在MATLAB／Simulink中先搭建数学模型,采用改进型继电反馈技术,通过激励电源系统产生极限环振荡,测出原系统参数,根据经验公式,确定补偿电路,最后分析闭环控制系统性能指标．通过与原始Z—N法和适度超调法仿真对比,建立的改进型仿真电路可以实现对Buck型开关电路的PID补偿参数自动整定,达到了较好的设计要求．     

自相关条件下自回归模型建立的预选条件

利用广义差分法消除自相关影响,依据克莱姆法则分析基于自相关的自回归模型建立的预选条件,获得了自相关条件下线性自回归模型与8种非线性自回归模型建立的预选条件.     

相关数据的总体平均状态差异的统计检验

本文利用多元统计分析方法,具体地给出了两个具有相关性正态子样其总体平均状态差异的统计检验方法,并举例说明其应用意义．     

基于自相关的自回归模型的区间估计

当自回归模型的随机误差项之间存在相关关系时,用普通最小二乘估计自回归模型中的参数将对参数估计式的统计特征、参数显著性检验及预测分析产生不利影响.因此,应采取适当的方法消除自相关的影响.研究了自回归模型消除自相关后的预测区间估计,针对常见的自回归模型,分别求出其相应的预测区间估计公式.     

平稳自相关过程的残差累积和控制图

常规控制图的使用都是基于过程中得到的观测值是彼此独立的,但实际中过程出现自相关现象极为普遍。为了讨论对平稳自相关过程中出现的较小均值波动进行监控的一种方法,采用经典的自回归模型对平稳的自相关过程进行拟合,通过计算残差的方法消除过程中的自相关性,在此基础上建立了残差CUSUM控制图,并通过一个简单的例子进行说明。     

GPS软件接收机并行处理的实现

针对传统GPS软件接收机实时性差的问题,深入研究了基于双核处理器的并行信号搜索、跟踪以及伪距定位等关键技术, 提出GPS软件接收机并行处理方法. 在搜索过程中,采取并行处理技术并实时优化搜索范围,利用相位关系进行解算,有效克服了相关法求解精频速度慢的缺点. 在跟踪环路中,研究载波/码相位跟踪环路并行独立处理技术,通过深入分析二阶跟踪环路性能,优化设计参数,使接收机具备较好的动态性能的同时,能够将噪声的影响降到最低. 最后在Matlab环境下设计了算法应用程序,将实测数据对算法进行验证. 结果表明：与传统的串行处理算法相比,该方法可使信号处理效率提高30%以上,各项输出指标均达到单点伪距定位要求.     

汽油中烷烃自相关拓扑指数与辛烷值的相关性

采用4种自相关拓扑指数和多元线性回归方法对29种烷烃的分子拓扑结构和辛烷值的关系进行了详细研究．其中用F(t) = ∑n05in05j方程计算得到的本征函数值优于其他3种方法,方程中的n表示与节点碳原子连接的碳原子数目或氢原子数目．忽略拓扑指数的高阶项即F(5)和F(6)项时,拟合方程的相关系数变化不大,自相关拓扑指数能够恰当地反映这些烷烃的分支程度和分子大小．在C节点—C连接和C节点—H连接两种方式中,相关系数对于马达法辛烷值(MON)和研究法辛烷值(RON)分别是0980 2、0983 1和0992 0、0989 3．当同时结合C节点—C连接和C节点—H连接的自相关拓扑指数时,拟合结果进一步改进,相关系数和平均误差分别为0991 2、24(MON)和0994 4、23(RON)．     

空间自相关分析在遗传生态学研究中的应用进展

空间自相关分析是一种用于测量某一变量在研究范围内是否存在空间依赖性,即各研究取样点间该变量值的相似性随着空间距离的缩小而变化的统计学方法[1]。该分析方法具有强大的统计效力,能够准确地剖析种群内空间遗传结构,并能结合传统遗传学模型对小尺度范围内基因流进行精确估计,因此,该分析方法已成为遗传生态学研究的重要手段之一。本文除介绍空间自相关分析在遗传生态学领域中的发展外,同时也对该方法在生物遗传多样性保护与遗传生态理论研究中的实际应用进行了归纳,并提出了问题与展望。