基于FSYAST子空间算法的盲自适应多用户检测

为解决传统算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题,在分析基于信号子空间跟踪的最小均方误差(MMSE)多用户检测器(MUD)的基础上,提出了一种改进的信号子空间盲线性MMSE多用户检测器,并应用FSYAST子空间跟踪算法进行信号子空间跟踪.仿真结果表明,提出的盲自适应多用户检测器性能接近于奇异值分解(SVD)子空间多用户检测器性能.     

基于竞争策略的链式智能体遗传算法用于特征选择的研究

针对特征选择问题,提出了基于竞争策略的链式智能体遗传算法(LAGA).该LAGA算法包含链式智能体网络结构,邻域竞争,自适应交叉,自适应变异,优良个体替换策略,自适应结束等部分,该算法能较好的保持智能体的多样性,在进化中既较佳的继承了优良个体的基因,又有效地搜索了新的空间.多组实验结果表明,通过该算法选择得到的最优特征子集具有较好的稳定性,较高的识别准确率和较低的网络分类器维数复杂度.     

基于协同神经网络的频率估计

利用协同神经网络解决通信中的频率估计问题,以卫星通信中去除多普勒频移为背景,研究对二进制相位键控(BPSK)信号的频偏估计.在大多普勒频移被划分为若干较小的频率区间的情况下,用协同神经网络中的序参量来表示每个频率子区间,通过竞争某个序参量最终胜出的方式,便可确定出信号所在的频率区间.利用伴随向量的简化逼近形式使得协同神经网络的算法复杂度大大降低,但也引入了一定的系统误差.通过分析及仿真,利用协同神经网络捕获大多普勒频移具有速度较快,硬件代价不大等优点.     

基于信号噪声子空间的OFDM信道估计

在分析基于奇异值分解(SVD)的线性最小均方误差(LMMSE)估计的实现原理的基础上,结合信号、噪声子空间理论,给出了矩阵低阶近似时秩的选取方法.计算机仿真结果表明提出的低阶秩选取准则能够提高该算法在各种工作环境下的适应性.     

电缆调制解调器中数字式8M带宽高频头的研制*

分析了GM数字式高频头的电路结构和特点,提出了8M带宽的数字式高频头设计方案,并用专用集成芯片实现了该方案,实验证明了该方案的可行性.     

基于Bertrand和Cournot博弈的频谱共享模型

针对多个主用户和单个次用户的场景,提出了一种基于Bertrand和Cournot混合博弈的频谱共享模型.主用户拥有两种具有一定替代性的频谱资源,并根据频谱市场需求决定采用Bertrand或Coumot博弈,通过相应地调整频谱数量和价格策略来获得最大收益.最后,推导了该模型静态博弈纳什均衡表达式,分析了动态博弈的稳定性,并通过非完全信息动态博弈的仿真结果验证了模型的正确性.     

多用户检测对CDMA系统容量的影响

CDMA通信系统中，各个用户信号之间的相关性导致了多址干扰。随着用户数的增加或信号功率的增大，多址干扰就成为宽带CDMA通信系统的一个主要干扰。多用户检测（MUD）是宽带CDMA通信系统中抗干扰的关键技术，就是在传统检测技术的基础上，充分利用造成多址干扰的所有用户信号信息对单个用户的信号进行检测，有效地消除多址干扰。笔者从理论上分析了CDMA系统在不采用和采用MUD时用户容量的表达式，提出了利用MUD技术增加系统容量的多种实现方法；在此基础上，通过MATLAB仿真来分析采用MUD对CDMA系统容量的影响。通过理论分析和仿真得出结论：MUD效率越高，CDMA系统容量改善越好；同样的MUD效率下，数据速率越低，小区间干扰越小，比特能量功率谱密度之比低，CDMA系统容量的改善越好。     

Diagnosis of Vocal Cord Paralysis in Anaesthesia

Vocal cord paralysis can occur as a complication o surgery or anaesthesia,if permanent is a significant clinica problem.Early detection is important to optimize the chance o repair,and avoid complications associated with an impaired swallow.An algorithm to detect altered vocal cord function was presented based on wavelet packet analysis(WPA) and suppor vector machines(SVM),and compared with the Hoarseness Diagram method(HDm),which was reported as an objective voice quality evaluation approach and could be u...     

一种可用于数值优化的一维智能体遗传算法的研究

针对复杂寻优问题,提出了一种新的遗传算法-一维智能体遗传算法(CAGA).该算法采用一维链式智能体网络结构,实现动态邻域竞争选择、正交交叉和自适应变异,可更好的保持种群多样性,从而获得较优的优化精度.实验采用了多个多维复杂函数进行了优化实验,结果表明,该遗传算法比其他多个著名优化算法可获得更优的优化结果.     

协作中继系统多目标联合的跨层资源分配

研究了机会协作中继系统中可靠性、有效容量和功率消耗的联合优化问题. 分析了机会协作中继系统的可靠性、有效容量和功率消耗公式,分别提出两个优化模型：联合系统可靠性和有效容量的网络效用最大化模型,以及最小化系统总功率消耗优化模型. 为了在可靠性、有效容量、功率消耗之间寻求平衡,提出一种以提升网络效用与降低网络功耗为目标的联合优化模型. 通过拉格朗日对偶分解法设计联合优化模型的分布式求解算法,改变权衡因子?以获得系统可靠性和有效容量之间的平衡. 通过改变联合优化目标中的权衡因子w获取网络效用与功耗之间的平衡点. 仿真结果验证了该分布式算法可有效取得协作中继系统的可靠性、有效容量、功率消耗三者之间的平衡.