用串行干扰消除算法提高同频组网信道估计精度

为降低TD-SCDMA系统同频组网时邻区干扰对信道估计精度的影响,提出了一种逐个邻区串行干扰消除的信道估计算法.算法先消除本小区用户的信号,然后依次对每个邻区进行信道估计,重构其中的强干扰用户信号,再逐个从接收训练序列中加以消除,最后用串行消除各个邻区干扰后的接收训练序列对本小区用户进行信道估计.仿真结果表明,采用串行干扰消除的信道估计方法信道估计误差较低,将其用于上行链路的联合检测接收机,解调性能约提升2 dB.因此,所提出的信道估计算法,可有效消除邻区强干扰用户对信道估计精度的影响,从而提高了同频组网时系统的性能.     

含一个解释变量的不独立变量含误差模型

变量含误差模型是一类常见的统计模型,国内外的许多学者在这方面都进行了大量的研究,并且得到了一些很完美的结果,但大量工作是有关独立变量含误差模型的研究.讨论了一类含一个解释变量的不独立变量含误差模型,完成了真值x的估计,并给出了相应的参数估计.     

回归系数的混合估计和最小二乘估计的相对效率

本文讨论了在具有附加信息的线性回归模型中,回归系数的混合估计和最小二乘估计的相对效率问题,在误差矩阵为正定的数量矩阵时,定义了一种新的相对效率.     

基于网格的NURBS曲线下面积的并行计算

为了解决NURBS曲线下面积计算中计算量大的问题，研究并实现了高性能网格环境下并行计算方法．本算法采用Romberg积分和MPI技术相结合的方法，做到通信量最小．经测试，计算用时与网格上并行计算处理器数目成正比．     

计算机辅助几何设计中双三次张量积非均匀B样条曲面G1光滑条件

依据有关B样条理论 ,研究了一种特定类型的双三次张量积非均匀B样条曲面间G1光滑拼接的充要条件 ,且给出了此种类型的两张双三次张量积非均匀B样条曲面间G1光滑拼接的一个充分条件 ,以满足实际应用的需要     

基于岭估计的最优预测与经典预测的最优性判别

针对有偏估计的预测问题 ,以岭估计为基础 ,以离差矩阵MDE(MeanDispersionError)和广义风险函数为判别准则 ,对广义线性回归模型 {y =Xβ +e ,e～N(0 ,σ2 W ) }的最优预测量与经典预测量的最优性判问题进行了讨论。借助矩阵不等式的一些性质 ,获得在离差矩阵判别准则和风险函数判别准则下判断两类预测量最优性的充要条件。为进一步研究基于有偏估计关于两类预测量的最优性判别问题提供了一种方法和思路     

回归函数改良核估计的收敛速度

回归函数的核估计在通常情况下需要核函数具有有界支撑 ,随机变量Y要求具有l阶矩 ,其中l>1。在核函数改进为包括无界支撑甚至不可积 ,并且去掉了对Y的矩的其它要求的情形下 ,讨论了回归函数改良核估计在完全样本及在删失样本情形下的收敛速度 ,得出了与原来情形同样的结论 ,推广和改进了文献 [1- 2 ]的相应结果     

基于小波变换的高空风估计

随着雷达技术的快速发展及对探测要求的逐步提高，用常规方法计算层风将造成信息的浪费，且结果也不能真正代表所测层的风速，在分析了高空探测常规计算层风不足之处的基础上，提出了采用小波变换计算层风的新方法，通过计算机仿真及实际数据的对比分析。证实了所提方法的有效性和可靠性。     

大自由距离网格编码的最佳译码和DAPSK的迭代译码

提出一种新的接收机结构 ,用于卷积编码和差分幅度相移键控调制的迭代译码 ,其性能接近于加性高斯白噪声信道上的相干检测 .此外 ,还提出了对于 Lin等人的网格编码结构的最佳译码 ,性能优于其准最佳译码 ,但译码延时要比传统网格编码调制或卷积码的译码延时长 .     

基于遗传算法的双足机器上楼梯的步态规划

针对双足机器人上楼梯的步态规划问题，应用三次样条插值合成脚踝的运动轨迹，并基于加速度分析设计出臂部运动轨迹，计算动力学模型得到ZMP轨迹，进而得出机器人步行的稳定性可以表示为关于上体初始位姿的多变量优化问题。最后应用遗传算法（genetic algorithm,GA）求解，获得稳定性好的优化步态。机器人上楼梯的动态步行仿真结果表明，运用遗传算法可以得到合适的优化轨迹。