结构在多维地震动作用下抗震计算组合方法

假定地震地面运动为平稳随机过程，根据转动分量的频域求法得出了转动分量与平动分量之间的关系；考虑了地震动分量间的空间相关性，用随机过程理论建立了多维地震动作用下结构反应的反应谱组合方法，导出了多维地震动输入下振型相关系数的解析公式．在此基础上，给出了双向地震动作用下的相应公式．数值结果表明，本文提出的方法具有较高的精度。     

MIMO系统中基于LMS处理的自适应时变信道跟踪算法

在无线时变衰落信道环境下，提出一种用于多输入、多输出（MIMO）天线系统的自适应信道跟踪方法．在空时分组码（space-time block code，STBC）的MIMO系统中，用导频进行信道估计后，采用基于最小均方（least mean square，LMS）的改进自适应算法对时变信道进行跟踪．该方法分别跟踪信道矩阵经正交分解（QR）后的参数，定义了度量时变衰落大小的信道矩阵“对角非零因子（diagonal nonzero factor，DNF）”，并利用它来调整LMS的步长以提高对信道的跟踪能力．仿真结果表明，该方法在相同的导频开销下，与传统的用LMS算法直接跟踪信道相比，性能有所提高．     

抗雨衰的收缩码方案

介绍了一种不用改变编译码器的基本结构就能实现较宽范围内码率变化的码——收缩码；Ka波段移动卫星通信系统雨衰信道的统计特性为莱斯分布，可以表示成一个3状态的马尔可夫链模型；在此模型的3个状态中分别采用了不同码率的收缩码进行纠错编码，克服Ka波段移动卫星通信信道的雨衰，以满足信道模型中传输误码率的要求。通过对DWMT与DMT进行性能上的比较，说明DWMT性能优于DMT，有望用于宽带接入网技术。     

OFDM系统中SVD信道估计算法的实现与性能分析

正交频分复用（OFDM）是多载波正交调制系统,它能有效地克服码间串扰和子载波间干扰,并且因应用了信道估计其性能得到大大改善。该技术已经被广泛应用于无线局域网（802．11）、数字视频广播（DVB—T）、数字音频广播（DAB）、不对称数字用户线（ADSL）等重要通信系统中。在未来的4G移动通信系统中,OFDM也将是其中的核心技术之一。在简单介绍OFDM系统特点及其关键技术后,重点研究了SVD算法的实现,并在MATLAB Simulink环境中对系统和算法建模仿真,最后分析了误码率性能。     

基于多重自相关的局部放电信号小波去噪分解层数确定方法

测量系统的白噪声给电气设备局部放电信号的准确测量带来困难.小波阈值法是常用的去噪方法,其分解层数的选择会影响去噪效果.利用小波分析Mallat算法频带划分原理,提出了一种基于多重自相关的小波分解层数确定方法.仿真实验结果证明,针对混有测量系统白噪声的电气设备局部放电信号,基于所提出的分解层数确定方法使用小波阈值法可以取得较好的去噪效果.     

基于核极限学习机的下肢关节力矩预测方法

针对极限学习机(extreme learning machine, ELM)预测下肢关节力矩时,随机初始化输入权重和偏置影响模型准确度问题,提出一种基于核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的下肢康复机器人关节力矩预测方法。该方法将高斯核函数与ELM相融合,并采用遗传算法(genetic algorithm, GA)与粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)结合的基因粒子群GAPSO对KELM的参数进行优化。首先,采集1位在跑步机上以0.4、0.5、0.6、0.7和0.8 m/s等5个不同速度行走的右下肢偏瘫患者运动数据并对数据进行预处理;其次,通过GAPSO对KELM进行优化,获得最优正则化系数C和核函数宽度参数S,将输出关节力矩与反向生物力学分析计算的关节作比较;最后,利用均方根误差(root mean square error, RMSE)和相关系数P来评价算法优越性。实验结果表明,基于GAPSO优化后的KELM(GAPSO-KELM)算法相对于PSO-KELM算法、KELM算法...     

基于神经网络合并技术的Rake接收机性能仿真

传统Rake接收机的线性合并技术不能适应无线信道的非线性特性.针对这一问题,开展了基于神经网络合并技术(NN)的研究.采用多层感知机神经网络模型,通过仿真实验确定了模型结构.在不同的仿真环境下,分别对采用等增益合并技术、最大比合并技术和神经网络合并技术的Rake接收机进行了性能仿真.结果表明:在理想信道下,基于NN技术的Rake接收机性能略好于传统的Rake接收机,性能改善不明显;在复杂信道环境下,基于NN技术的Rake接收机性能好于传统的Rake接收机.     

空时分组码在频率选择性衰落信道中的性能

从空时分组码的实用性出发,在频率选择性衰落信道中对其性能进行了研究.采用SIMULINK仿真工具构造了频率选择性衰落信道的仿真模型.模型由信道、发射端和接收端组成:信道部分由多径Rayleigh信道和高斯白噪声构成;发射端由串并变换和空时分组编码器组成,并对信号进行扩频和加扰;接收端使用理想的RAKE接收机.仿真结果表明:在频率选择性衰落信道中,对于慢变化信道,随着信道路径数的增加,误比特率明显降低;对于快变化信道,随着信道路径数的增加,误比特率有所上升,而且信道路数越多,误比特率上升越明显.     

噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用

针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。     

基于节点状态的多接口多信道WMN信道分配算法

多接口多信道无线Mesh两络信道分配的目的在于提升网络容量以及保持网络连通的同时,降低干扰,增强信道负载平衡.由此,提出一种基于节点状态的信道分配方案.该方案是一种基于优先级的多项式时间贪婪混合式算法.NS2仿真结果表明,该算法不仅可以较好地解决信道负载平衡,提升网络容量,而且即使在节点接口的数量少于有效信道数量时,也能使信道得到有效的分配,保证网络的连接通畅.