基于导频的FBMC/OQAM系统的信道估计方法

与正交频分复用(OFDM)技术相比,滤波器组多载波技术(FBMC)拥有更高的频谱利用率以及更容易实现的脉冲整形,被看成潜在的替代OFDM作为未来5G物理层的备选技术方案.然而,在实际应用中,由于FBMC/OQAM系统中滤波器仅仅在实数域满足正交,在虚数域存在固有干扰,所以经典的OFDM信道估计的方法不能直接应用于FBMC/OQAM系统的信道估计中.针对这个问题,给出了一种新的基于离散导频的信道估计方法,该方法将对导频造成干扰的数据块进行分区域处理,在不同区域分别使用不同的干扰消除方案,分步消除固有干扰.通过仿真表明,所提出的方法使得信道估计性能得到了明显改善,提高了FBMC/OQAM系统的性能.     

基于滑模控制理论的车辆横向稳定性控制

针对车辆在极限运动工况下转弯或变道行驶时的横向稳定性控制问题,建立以车辆横向速度、横摆角速度及车身侧倾角为状态变量的3自由度非线性动力学模型.在动力学分析的基础上,探讨依靠施加各车轮不同纵向制动力而产生辅助横摆力矩的方法来提高车辆在极限工况下的操纵稳定性.考虑到作为车辆状态变量之一的质心侧偏角难以测量,设计了基于车辆动力学模型及运动学关系相结合的质心侧偏角估计器.运用滑模控制理论,以车辆横摆角速度和质心侧偏角与相应的理想横摆角速度和质心侧偏角之差,作为车辆稳定性控制系统的两类控制输入变量,以车轮纵向制动力矩和方向盘转角为控制目标建立了联合滑模控制系统,通过计算机仿真表明,该控制方法可以有效改善车辆横向稳定性.     

基于偏最小二乘的BP网络模型及其应用

基于BP网络模型具有拟合非线性数据的特性,提出一种基于非线性迭代偏最小二乘算法(NIPALS)的BP网络的构造策略,构造了新的PLS-BP网络模型,使BP网络减少迭代步数,提高学习效率.采用非线性迭代偏最小二乘算法预处理数据,将得到主成分数、自变量和因变量的主成分数的权重以及主成分间的关系矩阵B,以此用来确定BP网络的隐节点数和输入层、输出层的初始权值以及隐节点的关联系数.最后,进行仿真实验,并将它与PLS模型、标准的BP网络模型进行了比较,仿真结果表明,拟合和预测效果较好.     

机动目标跟踪中机动频率的自适应调整

研究机动目标跟踪过程中机动频率的自适应调整方法,使其值更加符合目标的实际机动状况.根据卡尔曼滤波残差是否符合零均值正态分布,判断目标机动频率是否发生改变,并采用简化的最小均方误差(LMS)算法对机动频率加以自适应调整.仿真实验表明,通过对频率自适应调整,使机动目标的位置、速度估计误差明显减小.     

基于自适应同步辨识四维超混沌系统所有参数

本文解析地证明了采用较少的时间序列和适当的自适应同步方法,可实现四维超混沌系统所有参数的精确辨识。模拟了只用两个时间序列就可以对四维超混沌系统的所有参数进行精确辨识。该方法使用的控制器简单,需要的时间序列少,且具有很强的鲁棒性。     

关于对数正态分布参数极大似然估计的讨论

利用图解法研究了由EM算法得出的有数据删失情况下对数正态分布参数的极大似然估计,得到了在Matlab中利用迭代算法计算参数估计值的方法.     

建立吸附动力学方程的"多化一"方法

建立吸附动力学方程的关键是求出吸附动力学方程(如Elovich方程qt=A B lnt)中的参数A和B.该文提供了一种建立吸附动力学方程的新的"多化一"方法,即用作图软件GRAPHER对不同浓度时的数据进行拟合,求出各浓度时的吸附动力学方程中的参数A1,A2,A3,A4和B1,B2,B3,B4;再分别用这两组数据对浓度作图,求出用浓度表示的A和B,代入所选取的吸附动力学方程中即得最终所要建立的吸附动力学方程.以某放射性废物处置预选场址土壤对锶的吸附动力学方程的建立为例,与常用的最小二乘法比较可见,该方法更简单易行,准确度也较高.     

基于RS与LS-SVR的储层参数预测

该文提出结合粗糙集(RS)和最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的方法.该方法利用RS对原始数据进行约简,更好地减少了支持向量的维数;同时采用LS-SVR解决了常规SVM计算速度慢、抗噪能力差的缺点.实例证明该方法应用在复杂地层储层参数预测中具有优越性.     

音频贝叶斯谐波模型中参数的提取

由于音乐信号具有暂态特性、夹杂噪声、且它的基频在频域上具有复杂的结构,因此分析音乐信号是一项复杂的工作.本文在分析音乐信号时引入了音频贝叶斯谐波模型,并在此基础上提出了一个基于贝叶斯谐波模型的简化模型,然后采用可逆跳转蒙特卡罗(RJMCMC)采样算法对此模型中基频参数和谐波幅度进行了估计,仿真结果表明该算法取得了较好的效果.     

q -对称熵损失函数下Pareto分布参数估计

Pareto分布作为一种收入分布有着很重要的现实意义,其形状参数的大小直接影响收入分布的均衡程度,因此在经济中有着广泛的应用价值.主要研究了q-对称熵损失函数下Pareto分布形状参数的最小风险同变估计和Bayes估计.通过证明得到,在适当的Γ-先验分布下,α的Bayes估计都具有统一的形式[cT＋d]-1.并且,针对c和d的各种不同取值情况,讨论了[cT＋d]-1的可容许性和不可容许性,给出了q-对称熵损失函数下参数的最小最大估计.