一种基于Bayesian方法的鲁棒自适应波束形成算法

由于在实际环境中,期望信号的阵列响应与实际阵列响应之间存在偏差,使得现存的一些自适应波束形成算法的性能下降.针对上述问题,基于Bayesian方法提出了鲁棒自适应波束形成算法,并且给出其递推形式.该算法利用接收到的采样信号对实际信号方向向量进行估计,降低了信号到来方向的不确定性,对信号方向向量的偏差具有较强的鲁棒性,从而可以保证输出阵列的信干噪比接近最优值.采用递推方法来计算逆矩阵,大大地降低了计算的复杂度,能够满足实时处理的要求.仿真实验表明,与传统自适应波束形成算法相比,所提鲁棒自适应波束形成算法具有更好的性能.     

基于WMI的计算机管理技术的研究与实现

随着计算机及网络技术的飞速发展,实时高效安全地管理计算机,更好地共享资源的各种技术,已经成为人们研究的重点。为此,针对传统C/S管理模式存在的问题,提出了采用WMI技术实现对计算机进行高效管理的方法,并给出获取远程计算机信息和实现使用WMI远程控制计算机的具体技术措施。     

基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法

针对采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)检测算法在MIMO系统接收端进行检测时,需要进行大量伪逆运算导致检测复杂度增加的问题,提出了用一种基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法,避免了伪逆运算,有效地降低了检测算法的复杂度,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物无线通信环境下进行仿真实验,结果表明,与传统的算法相比,提案算法在保证相同信噪比,误码率没有显著变化的前提下,系统检测复杂度明显改善.理论分析证明,系统中有效天线数目越多,所提出的算法优越性越明显.     

汽车软件中实时任务调度机制研究

介绍了实时操作系统任务调度机制和传统查找最高优先级任务优先级的算法,并对该算法存在的问题进行分析.然后针对汽车电子应用特点对传统的优先级循环查找法存在的缺点进行分析,提出用查表法改进查找算法,这样改进了系统的运行时间确定性和稳定性,提高了软件的快速执行能力,实现对汽车电子工作现场的精确控制.     

基于认知负荷理论的空间介词隐喻拓展——以空间介词in为例的实证研究

以英语的空间介词in为研究对象,基于认知负荷理论,目的是在长时记忆中通过隐喻建立映射,重点探讨结合认知负荷理论优化控制的英语介词认知教学方法的有效性.研究显示通过对介词内部结构的划分,图表方式的呈现,以及寻找与现存认知结构实体相结合的知识点,可以优化控制认知负荷,提高学生的英语介词学习水平.     

基于最差情况性能优化的稳健盲波束形成算法

针对在实际通信应用中存在导向向量偏差的情况下,阵列输出的信干噪比SINR性能急剧下降的问题,提出了稳健受限LSCMA算法,并对其输出性能进行了理论分析.该算法利用后验概率密度函数估计信号导向向量,并增加权向量的二次型约束,降低了信号波达方向的不确定性,提高了对信号导向向量偏差的稳健性,使阵列输出的信干噪比SINR接近最...     

藏族维吾尔族本科生英语学习动机个案研究——以大连民族大学为例

本文研究结合中外心理语言学和二语习得的不同研究成果,完善动机模型,细化动机类型,并且在不同的动机类型中扩展动机因素,考察除传统的社会心理因素外的认知因素对不同动机类型的支持力以及对英语学习效果的解释力。通过细化研究对象,以对比研究和个案研究的研究范式,探讨藏族和维吾尔族学生的英语学习动机类型,并进一步探讨其影响因素。针对藏族、维吾尔族学生的特殊学习动机因素进行问卷设计、调查与测量统计,重点考察藏族和维吾尔族学生的不同学习背景;发现无论英语水平如何,藏族学生动机多为情景型取向,维吾尔族学生多为诱发型取向。特别是零基础藏族学生还表现为兴趣型取向,零基础维吾尔族学生表现为自信型取向;内地班维吾尔族学生有工具型和成就型取向,藏族学生无特殊动机取向。为以后的动机激励策略及英语提高情况的考察做先导性研究。     

相干分布式信源参数估计算法

针对目前分布式信源参数估计算法多采用二维联合搜索导致计算复杂度较大的问题,提出了基于中心波达方向预估计的波束形成一维搜索算法.通过将中心波达方向与角度扩散进行分离,把二维联合搜索简化为一维搜索,降低了计算复杂度.利用方向向量与信号子空间之间的特征结构预估计中心波达方向,缩小了参数搜索范围,提高了算法运行速度.该算法参数估计精度较高,鲁棒性较好,适用于角度扩散较大的场合.仿真实验验证了所提算法的有效性,与DSPE算法和传播因子算法相比,所提算法性能具有明显的优势.     

数字基带预失真线性化技术的一种新算法

提出了一种基于二分-Newton法的数字基带预失真线性化技术的自适应算法,用于无线通信中的RF功率放大器的线性化.理论分析和仿真结果表明:该算法较二分法和线性迭代法相结合的方法、快速弦截法稳定性更好、收敛速率更快;当预失真器和求解的精度足够高时,可以得到满意的线性度改善.图4,表1,参6.     

基于改进的PASTd子空间跟踪的半盲多用户检测

研究和分析了多种子空间跟踪算法.直接特征值分解和奇异值分解复杂度高,不利于工程实现,针对低复杂度的PASTd算法由于估计的特征向量不正交,从而导致收敛速度极慢的问题,提出一种改进的PASTd子空间跟踪算法,并将其应用于基于子空间的半盲多用户检测.该算法保证了特征向量的正交性,因此提高了算法的收敛速度.仿真结果表明,提出的算法收敛速度快,输出信干噪比和误码率性能优于PASTd半盲检测算法和OPAST半盲检测算法,逼近SVD半盲检测算法,并保持了较低的计算复杂度.