一种电子波束扫描跟踪接收机设计

本文设计了一种电子波束扫描跟踪接收机,介绍了电子波束扫描跟踪系统的工作原理和系统组成,对自动跟踪涉及的信号处理算法进行原理性分析,并构建模型,进行了Matlab仿真,对电子波束扫描跟踪接收机进行工程实现,最后给出了测试结论,实验结果证明这种电子波束扫描跟踪接收机具有较高的应用价值。     

基于双语对齐的汉语–新蒙古文命名实体翻译

汉语–新蒙古文命名实体翻译在跨汉语–新蒙古文信息处理中具有重要意义,而直接使用机器翻译的方法不能达到满意的结果。针对上述问题,提出一种从汉语–新蒙古文平行语料中自动抽取汉语–新蒙古文命名实体翻译对的方法。该方法只需对汉语端进行命名实体标注;然后基于双语HMM词对齐结果,利用滑动窗口的方法抽取所有候选命名实体翻译对;最后基于融合5种特征的最大熵模型,对所有候选翻译单位进行过滤,选取与汉语端命名实体相对应的置信度最高的新蒙古文命名实体翻译单位。实验结果表明,该方法优于基于HMM的方法,在对齐模型只是部分准确的情况下,也获得较高准确率的汉语–新蒙古文命名实体翻译对。     

基于声透镜粒子群算法的自适应噪声对消算法

在复杂的语音获取应用环境中,麦克风阵列接收的信号难免会产生方向、幅度和相位的模糊问题。提出了一种基于声透镜粒子群算法的自适应噪声对消算法。通过声透镜波束形成技术采集语音信号,将粒子群算法应用于自适应噪声对消中解决获取信息模糊问题。Matlab计算机仿真结果表明本算法与传统自适应噪声抵消算法相比具有更好的噪声抵消能力和性能,信噪比大大提高,且可以有效解决语音数据的模糊问题。     

3G智能天线算法优化

为了解决大量用户间相互作用使移动通信质量受到影响等问题,通过研究智能天线的工作原理和主要功能,给出智能天线能自适应地跟踪用户信号等技术特点,着重讨论了智能天线中波束形成的算法.根据算法解决了对信号处理方式的不同进行分类等问题,并对算法进行了优化.优化算法具有没有任何遗漏等3个优点,为前面问题提供了解决方案,其在第3代移动通信系统中占有重要的地位.     

基于遗传算法的波束追踪和成型

介绍了遗传算法在波束追踪和成型中的应用,着重探讨了该方法在解决追踪连续移动信号的同时抑制固定强干扰的问题。提出了一种改进的二进制编码方法,该方法引入了若干参数用以控制解的精度和搜索空间。特别考虑了算法的收敛性和可靠性。仿真结果表明,该算法可以在跟踪快速移动信号的同时,有效地抑制一个固定强干扰。     

双层异构网络下多用户干扰对齐算法

针对多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共存的网络环境,基于干扰对齐技术,提出了一种双层预编码方案,首先定义宏蜂窝网络对毫微微蜂窝网络造成的干扰为跨层干扰,毫微微蜂窝网络之间的干扰为同层干扰,分别对毫微微蜂窝用户和宏蜂窝用户进行预编码,宏蜂窝用户的预编码使得跨层干扰最小,使之可比拟于背景噪声,毫微微蜂窝用户的预编码与毫微微蜂窝基站的后置编码进行迭代,以最小均方误差(MMSE)准则输出,仿真结果表明所提算法使得毫微微蜂窝网络的吞吐量相较于单层MMSE算法在信噪比为0~30 d B区间内平均提高了3 bps/Hz.     

多自适应波束天线节点的最优组网拓扑控制

自适应波束天线由于其发射接收具有强指向性的特点,其网络拓扑控制问题、方法与全向天线存在较大不同。针对节点安装有多个空间均匀分布的自适应波束天线进行组网通信时的拓扑优化控制问题,建立了自适应波束天线和网络节点通信的数学模型;对拓扑优化控制的问题进行了分析,其问题本质是对节点安装的多部天线进行最优化链路分配。以网络通信质量的量化计算作为目标函数,提出了一种基于0-1规划的拓扑控制优化模型,并对网络连通性进行了分析,给出了两节点连通以及整个网络连通的充要判决条件。最后给出了2种不同节点数情况下的仿真计算结果,并通过穷举法验证了模型计算结果的正确性。     

两跳多中继网络中改进的前向放大中继策略

单源单宿多中继多天线系统中,中继总功率受限的最大化系统传输速率问题为非凸优化问题.针对此问题分别提出TFSA (Target Function Simplified Algorithm)和CCSA（Constrain Conditions Simplified Algorithm）两种优化算法.TFSA通过缩放信道矩阵与其共轭转置矩阵乘积的特征值使此问题成为凸优化,并使用传统凸优化方法获得其最优数值解;CCSA通过缩小此优化问题的约束集并转换自变量使之成为凸优化,再利用拉格朗日算法获得其解析解,能够实现算法复杂度和系统性能的折衷.实验仿真表明,TFSA算法能逼近最优算法实现的系统性能; CCSA与已有算法比较获得了一定的速率增益,且实现复杂度低.     

利用多波束智能天线提高Wiamx MESH网络集中调度性能的方法

在Wimax（IEEE802.16）Mesh网络集中调度机制中,通常采用树形拓扑,由于数据都是往来于Mesh基站（MBS,Mesh Base Station）的,越靠近MBS的节点,需要中继的数据越多,因此越可能成为影响网络吞吐量的瓶颈节点。当采用全向天线时,使用各种先进的调度算法都不能有效解决这个瓶颈问题。提出了在网络节点上（尤其是在瓶颈节点上）使用多波束智能天线,使更多链路可以并行传输,从而有效解决瓶颈问题。仿真结果表明,提出的方法可以显著提高网络吞吐量,而且,仅在瓶颈节点上使用多波束智能天线,可以在性能与代价之间进行折中。     

基于自适应捕获算法的数字多波束抗干扰系统的应用

 针对宽带多星多波束应用现状和场景,提出了数字多波束抗干扰捕获算法和高稳健性接收机整机设计实现方法。该方法基于卫星接收机,以惯导提供的航向、俯仰角和横滚角为条件,确定单约束的导向矢量,推导出空时自适应处理结构的数字多波束改进型捕获算法。仿真实验表明,改进后的算法实现了多波束数据的合理应用,能够稳定载波相位,增强空间增益,提高空域分辨率。