对Itakura语音失真测度的改进

提出了一种对Ｉｔａｋｕｒａ 语音失真测度的改进方法——感知谱失真（ＰＳＤ） 测度方法,该方法通过模拟人的听觉特性把语音短时谱转变为符合听觉特性的感知谱,再以感知谱为基础,结合Ｉｔａｋｕｒａ 测度的优点来度量语音失真程度．通过对不同质量的语音信号进行仿真实验以及与Ｉｔａｋｕｒａ 测度方法作对比实验,结果表明ＰＳＤ测度克服了Ｉｔａｋｕｒａ 测度的不足,与语音质量的主观评价一致性较好,特别是在语音失真程度较大时ＰＳＤ测度明显优于Ｉｔａｋｕｒａ 测度．     

Windows下传输缓冲区的分配策略及其比较

对Windows9x提供的各种内存分配方式进行分析和比较 ,提出一个完善的传输缓冲区分配方法———将系统提供的各种分配方法相结合 ,扬长避短 ,从而保证在各种系统环境下均能分配到实际可用的传输缓冲区 .该方法已成功地应用到数据采集系统中 ,获得了良好的DMA传输性能     

基于输出的语音质量客观评价方法研究

在分析语谱图基础上提出了一种基于输出的语音质量客观评价方法－度量语亦图密度分布特征MDCSD（Measuring Distribution Characteristics of Spectrogram Density) 方法。该方法通过计算功率谱二维联合概率分布特征来描述不同质量语音信号的语谱图特征,并以此来对语音质量进行了客观评价,实验结果表明该方法是一种性能良好的基于输出的客观评价方法,其评价结果与主观评价的相关度达到0．8左右。     

基于MATLAB的仿真通信语音库实现

提出一个面向通信系统性能评价的语音库研制方案 ,并给出其基于 MATLAB仿真的实现途径 .语音库通过建立一个通信仿真系统 ,采用系统仿真的方法来实时获取语音资料 .由于对仿真系统的设计是基于通用通信系统的 ,因此可以实现在不同通信环境下对各种通信系统的仿真 ,使仿真既具有灵活性 ,又具有通用性 .语音库只需存储相应的仿真参数而不是通常的实际语音资料 .这种“参数”存储方法 ,极大地减少了存储空间 ,解决了一般语音库占用存储空间过大的问题 .     

基于短时相关性和极值点的语音边界检测

针对基于短时能量和过零率相结合的语音边界检测法在实际应用中的不足,提出了一种改进方法——基于短时相关性和极值点的语音边界检测法,并在MATLAB环境下进行实验测试,在语音客观评价及语音识别算法中取得了良好的效果．     

基于Flower星座的区域卫星导航系统

在Flower星座设计方法的基础上,提出了一种新的区域卫星导航系统设计方法.利用2个Flower星座,通过Flower星座模型精确计算导航Flower星座(NFC)中每个卫星的6个轨道参数,得到一个区域卫星导航系统NFC.NFC可以分阶段部署,开始由8颗卫星组成,补充发射6颗卫星以后组成完整的系统.对中国区域的几何精度因子(GDOP)仿真证明,NFC的平均GDOP值为2.113.与国内已经提出的几种区域导航系统及GPS,GLONASS,Galileo等全球卫星导航系统相比,NFC的GDOP性能与Galileo系统相当,远优于其他系统.NFC较高的导航精度和经济性证明基于Flower星座的区域卫星导航系统设计方法是有效的.     

TCP/IP网际语音/数据综合传输方法分析

本文根据语音与数据传输的特点,提出了一个新的ＩＰ网关模型以及语音／数据综合传输的三种方法,通过分析说明了在语音分组动态优先方式下,语音分组的平均等待时延随着语音分组的优先级增加而单调下降。     

基于改进的NSGA-II的卫星星座构型分层优化策略

针对卫星星座系统一体化设计方法运算开销庞大的缺陷,提出了卫星星座构型分层优化策略,其核心是改进了非支配排序算法的非劣性分层遗传算法(NSGA-II).新的非支配排序算法结合了Jensen的递归方法和快速排序法的优点,其鲁棒性优于递归方法和快速排序法,改进的NS-GA-II算法其计算复杂度O(MNlog N)也远小于原NSGA-II算法的O(MN2).最后,将新的优化策略用于区域导航卫星星座构型的优化设计,并利用Matlab和Satellite Tool Kit(STK)对星座进行了仿真.仿真结果表明,设计的导航星座位置定位精度平均值达到2.73,采用新的优化策略的运算开销为采用原优化策略的13.3%,大大降低了卫星星座构型优化设计的运算开销,为卫星星座系统一体化设计方法的实用化建立了良好的基础.     

基于智能天线的三维直扩序列快速捕获算法

提出了一种基于智能天线的三维捕获算法,利用智能天线的波束成形技术,将空间域等分为几个搜索区域,再对每个空间搜索区域进行频域-时域的二维搜索.给出了该算法的检测概率、虚警概率和平均捕获时间等公式.计算机模拟结果显示,对周期为255的伪随机码而言,8分区新算法在正常工作条件下相对同等复杂程度的匹配滤波算法至少减小平均捕获时间90 %.     

码相位估计辅助m-序列串行捕获

提出了一种扩频序列捕获的改进算法．针对没有任何先验码相位信息的直扩m-序列,利用一个特殊序列与输入信号互相关来粗略估计出它的相位,同时利用短时内信道的平稳和时不变特性,由两次的互相关值得出本地伪随机序列产生器的改进方向．这种方法克服了串行捕获速度慢的缺点,有效地提高了捕获速度．采用流图法给出了本算法平均捕获时间的闭式解．理论分析和计算机模拟表明,对于周期1023以上的长伪随机序列,该算法在正常工作条件下与常规双路串行捕获方法相比至少可缩短平均捕获时间一半以上,且性能改善随着伪随机序列周期N和惩罚因子k的增大而增大,随着信噪比的降低而减小．