本钢浦项连续退火机组快冷段的稳定控制

针对本钢浦项连续退火机组在生产极限规格及高强钢时快冷段运行不稳定问题,对冷却负荷与带钢横向温差、冷却负荷与风机压力、高冷速情况下各水冷辊投入分配进行分析,横向板温差控制和风机挡板的开口度管理是实现对极限规格和DP钢种在连续退火机组稳定生产的关键,改进后,实现了极限规格小时产量提高25%,DP钢种性能合格率100%。     

无交换中心数字电话系统的设计

设计了一种无需交换中心的分布式控制数字电话系统 .系统设备以通用数字环路收发机辅机 U DTL话音 /数据集成电路为核心芯片 ,并使用微处理器 MPU实现对整机的控制 .它能提供标准 B D全双工通信 ,不仅能实现公用模拟电话机的功能 ,而且具有路由选择的能力 .     

一种改进的双对角阵线性最小均方误差信道估计算法

提出一种不同宽度的双对角阵线性最小均方误差(dual-diagonal linear-minimum-mean-square-error,DDLMMSE)信道估计算法。该算法在DDLMMSE信道估计算法的基础上,利用相邻子载波间的相关性,将DDLMMSE算法中的对角阵扩展为K重对角阵,在不显著增加算法复杂度的前提下,提高了DDLMMSE信道估计算法的估计精度。仿真结果表明,与DDLMMSE算法相比,当正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)子载波数为128时,获得相同的误码率BER=10-1时,宽度为3的DDLMMSE算法所需的信噪比约有0.5 d B的减小,可以根据性能要求选择合适的宽度。     

废墟环境2.4GHz无线信道测量与时延扩展研究

利用手机WiFi信号对震后被困人员进行定位是灾后搜救的重要手段之一,但定位精度依赖废墟环境无线信道模型的精确性,目前国内尚缺乏废墟环境下WiFi信号传播的信道模型。相对于典型通信环境,震后废墟中信号传播环境更为复杂,多径效应更为明显,将会严重影响信道的时延扩展。在对北川灾后废墟环境下2.4 GHz WiFi通信频段信道进行频域测量的基础上,对数据进行预处理,并计算平均附加时延和RMS时延扩展参数。基于概率密度函数分析了均方根(root mean square,RMS)时延扩展的分布规律,并根据Kolmogorov-Smirnov,Chi-square和Anderson-Darling 3种法则进行拟合优度检验,得出RMS时延扩展服从正态分布。进一步分析得出平均附加时延和RMS时延扩展呈线性关系,实测得到的信道时延扩展参数可为基于手机WiFi定位的灾后人员搜救系统的设计提供有效参考。     

基于信道冲击成型自适应机制的 WSN大数据采集算法

为解决无线传感网采集算法普遍存在的节点故障率高、链路抖动严重及抗噪性能较低等不足,提出了一种基于信道冲击成型自适应机制的无线传感网大数据采集算法。首先,根据无线传感网节点信号具有的分区及偏移特性设计了信道冲击成型方法,并基于编码率-信噪比-信号发射强度增益等参量构建能量密度与信道衰落匹配过滤方式,提高信号发射过程中能量密度;随后,通过传输信号与信道噪声具有的正交特性建立自适应抽样机制,根据垂直信号与噪声信号互相干涉中产生的正交效应进行匹配滤波,并针对节点采取了载波过滤的方式进行遍历过滤,降低了网络信号拥塞现象的发生。仿真实验表明:与当前常见的拉普拉斯抗噪传输算法(Laplasse Anti-Noise Transmission Algorithm,ANT-L机制)以及傅氏信号解析抗噪传输算法(Fourier Noise Analysis Algorithm for Noise Immunity,NI-FNA机制)相比,本文算法具有更高的数据吞吐性能,有效地降低了网络链路抖动现象,取得更低的传输误码率。     

大规模多天线无线信道及容量特性研究

基站端配置大量天线构成的大规模多天线系统,可以进一步挖掘空间域增益,大幅度提升无线通信系统传输容量和功率效率.从理论上看,大规模多天线系统获得空间域增益的前提条件是传播环境中的各子信道满足正交条件.准确的获取无线信道信息是通信系统研究的基础,它为通信系统的链路级仿真、样机试验和标准制定提供理论基础和技术支撑.本文研究了大规模多天线无线信道的特点,总结了国内外大规模无线信道的测量与建模,通过随机矩阵特征值经验概率密度函数角度研究了Massive MIMO无线信道的信道容量,并给出了球面波信道建模和阵列域的相关性与非平稳特性为下一步的两个研究方向.     

OFDM系统基于导频的DFT信道估计改进算法

针对实际OFDM系统中存在非整数倍采样多径时延、导频非均匀插入以及噪声区间不连续的情况,分别采用加窗、导频LS估计值归位、噪声功率迭代的方法,对基于导频的DFT信道估计算法进行改进,并通过计算机仿真验证改进算法性能。仿真结果表明,改进算法性能介于LS算法与LMMSE算法之间,优于传统DFT算法,在信噪比20 d B时提供近3 d B性能增益,同时简化算法复杂度,适合硬件实现。     

MIMO-OFDM中稀疏度自适应的信道估计方法

将压缩感知应用在稀疏度未知的多天线正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIM0-OFDM)系统信道估计中,提出一种2级阈值的变步长自适应匹配追踪(variable step size adaptive matching pursuit,VssAMP)算法,利用残差值确定第1级阈值调整稀疏度步长,提高信道稀疏度的估计精确度,利用噪声能量和信噪比(signal to noise ratio,SNR)确定第2级阈值控制算法迭代条件,降低小信噪比时信道重构误差.理论分析和仿真结果表明,该算法减小了初始步长对信道稀疏度估计精确度的影响,解决了VssAMP算法阈值难以确定的问题,相比原算法提高了信道估计精确度.     

一种改进的变动量项归一化p-范数短波信道盲均衡算法

为了进一步提高脉冲环境噪声下归一化p-范数常数模(constant modulus algorithm,CMA)盲均衡算法性能,提出一种变动量项归一化p-范数常数模盲均衡算法.在归一化p-范数常数模盲均衡器更新过程中引入动量项,盲均衡器输出信号依据CMA和判决引导(decision directed,DD)算法分别计算瞬时误差,动量因子依据2种准则下的瞬时误差符号进行自适应调整,得到一种变动量项算法.计算机仿真结果表明,变动量项归一化p-范数盲均衡算法有效提高了算法收敛速度,同时与固定动量项归一化p-范数盲均衡算法相比,具有更小的稳态剩余误差,在脉冲噪声环境下的短波信道盲均衡中具有应用价值.