一种并行两箱预失真方法

针对基于记忆多项式的预失真方法相关矩阵条件数和复杂度随着阶数的升高而急剧增加,数值计算复杂且失稳的问题,提出一种并行两箱预失真方法,采用非迭代查询表和正交记忆多项式两个并行模块,分别补偿功放高阶非线性失真和低阶记忆非线性失真.两个模块相互补充,预失真精度高,只须对低阶正交记忆多项式系数进行迭代求解,复杂度低.通过仿真验证了该方法对非正弦时域正交调制信号的有效性,并与基于传统多项式的预失真方法以及查询表级联多项式预失真方法进行了比较.仿真结果表明:所提预失真方法收敛速度快,复杂度低,均方误差较传统记忆多项式预失真降低19dB,较级联预失真降低4dB,功率谱和误比特率性能接近原调制信号,均优于其余两种方法.     

改进型RBF神经网络对ROF前传系统非线性行为建模

光载无线电(Radio-over-Fiber, ROF)前传系统在C-RAN基础上简化了基站RRH架构,但是ROF前传系统下行链路包含功放等非线性器件,依然面临非线性失真.先通过行为模型建模得到整个系统的非线性特性是对整个系统构建预失真器极为重要的步骤.针对ROF前传系统下行链路行为模型建模分析,以径向基函数神经网络为基础,提出了改进型复数径向基函数神经网络模型(Improved Complex RBF Neural Network,ICRBFNN),以4 MHz带宽的LTE信号作为测试信号,并与传统的功放模型广义记忆多项式(General Memory Polynomial, GMP)、改进型广义分数阶记忆多项式(Augmented General Fractional order Memory Polynomial,AGFMP)、实数时延神经网络(Real-Value Time-Delay Neural Network, RVTDNN)、实数时延径向基函数神经网络(Real-Valued Time-Delay Radial Basis Function, RVTDRBF)等功放行为模型作对比来验证模型的有效性.仿真实验结果表明,ICRBFNN相比传统功放模型取得了3 dB以上的建模精度提升.     

系数可变的多项式预失真器

针对由正交多项式设计的功率放大器预失真系统,提出一种系数可变的多项式预失真器,并给出相应的实现结构.该预失真多项式有多组系数组合,随着输入信号幅度的不同,多项式选取不同的系数组合,从而降低估计误差.仿真分析表明,当使用2,4和8组系数时,相对于传统的正交多项式,采用该算法得到的估计误差可达到6.0 dB,23.6 dB和42.7 dB的增益,对应得到10 dB,30 dB和50 dB的带外谱抑制增益.该方法降低了预失真器设计中对多项式阶数的要求,提高了设计的灵活性,降低了预失真器后低通滤波器的设计难度.     

基于灰度插值直方图线性化的医学MR图像处理设计与实现

为了解决医学MR图像边缘模糊、亮度不合理和噪声抑制效果不好等问题,提出了一种灰度插值直方图线性化算法。该方法先对含混合噪声的医学MR图像进行直方图线性化处理,抑制部分噪声,使亮度达到合理的范围,进一步将得到的结果进行多项式插值运算,消除象素块间的灰度差异,使图像达到层次清晰。仿真实验结果表明,该算法获得的图像亮度、峰值信噪比的值和结构相似性指数指标均最大,其中,峰值信噪比值高出其他方法约为1.6～3.2 dB,结构相似性指数指标高出其他方法约为5%～7%。该方法可有效地降低噪声,较好地保持了医学MR图像边缘和细节信息,其效果明显优于自适应直方图均衡化和直方图局部线性化等方法。     

延时估计偏差对多项式预失真的影响

延时估计偏差通常会严重影响射频(RF)功率放大器预失真技术的性能.通过对预失真技术中延时估计偏差的理论分析,发现若要保证存在延时估计偏差时预失真器仍能实现放大器的线性化,则设计的预失真器应是理论上理想预失真器的一个延时版本;并提出一种记忆多项式模型用于放大器的预失真.仿真结果表明,采用记忆多项式模型比一般多项式模型对延时估计偏差有更强的鲁棒性.     

基于高阻表面微波光子晶体的微带天线设计

利用高阻表面具有明显表面波带隙的特性, 研究微波光子晶体高阻表面结构在中心频率为11.75 GHz微带天线中的应用. 高频结构仿真(HFSS)电磁软件建模仿真结果表明, 微带天线增益提高约为0.6 dB, 低背瓣辐射最大降低约为10 dB, 从而提高了天线的性能.     

n物种反应扩散系统扩散驱动不稳定性的判定

讨论了含有n(n≥3)个物种的反应扩散系统的扩散驱动不稳定性,通过分析其线性化矩阵特征多项式的零次项,得到了系统产生扩散驱动不稳定性的一个必要条件.     

采用子孔径分割的逆合成孔径雷达成像包络对齐方法

针对低信噪比情况下难以对逆合成孔径雷达(ISAR)目标回波进行精确包络对齐的问题,提出了一种采用子孔径分割的逆合成孔径雷达成像包络对齐方法。该方法首先将全孔径划分为若干个相同长度的子孔径,并将每个子孔径的包络误差建模为线性,然后利用最小熵准则对子孔径包络误差进行估计,最后通过高阶多项式拟合实现对全孔径包络误差的精确估计。该方法具有更好的抗噪性和更高的估计精度,能对ISAR目标回波数据进行较为精确的包络误差补偿。仿真结果表明,在-5dB的低输入信噪比下,相对于传统方法,该方法成像结果的熵值降低了约0.6,说明取得了更好的包络对齐结果。     

关于有限域上置换多项式的注记(英文)

本文利用具有线性结构的多项式和线性化多项式得到了一种形式为L1(x)+L-1(γ)h(f(x))的置换多项式,该结果推广了Kyureghyan在2011年得到的一个结果.本文还利用具有线性结构的多项式和核的维数为k+1线性化多项式构造了一Fqm上qk对1的映射.     

基于MSF的低复杂度chase型RS码软判决译码算法

重编码与坐标转换技术的应用,极大地降低了基于插值的RS(Reed-Solomon)码代数软判决译码算法的复杂度。基于采用这些技术后的插值二元多项式特征及译码信息多项式特征,提出一种混合多项式选择与因式分解方法(mix polynomial-selection and factorization,MSF),改变传统译码算法结构,以降低因式分解过程的平均算法复杂度。DEV C++程序仿真结果表明,与传统LCC(low-complexity chase)算法相比,在平均译码复杂度降低的情况下,且FER≤10-4时,RS(255,239),RS(63,55)能够获得0.1~0.2 dB的增益。