基于电磁场积分方程数值求解法的光学近场散斑及其一阶统计特性

从简谐光波满足的Helmholtz方程出发, 将由Green定理得到的介质分界面上光场的积分方程转化为以表面上的光场及其导数为未知量的线性方程组, 并对其进行数值求解, 实现了介质分界面上光场的严格数值计算. 对光波经随机自仿射分形表面散射后在近场光学区域内产生的光强进行计算, 研究了近场散斑的传播特性以及对比度和光强概率密度函数的演化特性. 近场区域内的散斑与传统衍射区和成像系统中散斑场的特性具有很大的不同: 散斑光强分布中具有局域起伏, 并且这种起伏在经过一个波长的起伏后消失；对于较小的横向相关长度的表面, 散斑对比度在近场区域附近达到饱和值, 而散斑场也接近Gauss散斑. 当表面的横向相关长度较大时这种转化则比较缓慢.     

频率选择性衰落无线信道下的发送分集技术

通过研究平坦衰落信道下空时分组码(STBC)发送分集技术，结合正交频分复用(OFDM)技术，提出适用于频率选择性衰落信道的STBC-OFDM发送分集方法．然后对STBC-OFDM系统在随机信道和恒参信道中的性能进行仿真．研究和仿真结果表明，STBC-OFDM技术是一种非常有效的抗频率选择性随机衰落技术．与OFDM系统比较，STBC-OFDM系统误码性能得到很大改善，系统的频带利用率通过采用多电平调制方式得到提高．STDC-OFDM方法适用于数据高速传输的宽带无线系统的下行链路．     

基于OFDM系统的空时频分组编码方案

提出了一种空时频分组编码方案,其设计思路是:接收端通过子信道的相关特性确定不相关子载波组,并反馈给发射端;发射端基于反馈信息,利用星座旋转预编码矩阵和空时分组编码技术构建空时频分组编码。该方案只反馈子信道的相关性而无需反馈整个信道信息,可应用于任意数量的发射/接收天线,能获得极高的分集增益和带宽效率,且只有较低的解码复杂度。在瑞利衰落环境下的仿真结果证实了此方案的鲁棒性。     

多天线OFDM系统的线性优化

从Jakes信道模型出发,用KKT优化方法,从信道部分特性已知的情况推导了多天线OFDM系统中发射机与接收机的线性最优化设计问题。仿真比较了多天线OFDM系统的各个子载波之间采用合作的线性优化与非合作的线性优化两种方法在不同最大多普勒频移和反馈时延下发送符号的均方误差。仿真结果表明,当信道特性部分已知时,子载波之间合作的线性优化较之非合作的线性优化有更小的均方误差。可为存在反馈时延的多天线OFDM系统设计提供指导     

基于直方图指数平滑的模糊散度图像分割

当图像灰度直方图具有多峰时,模糊散度图像分割方法的参数初始化有困难。针对这一问题,基于直方图指数平滑峰点自动检测原理,提出了一种自适应的模糊散度图像分割算法。该算法首先利用直方图指数平滑峰点自动检测原理,检测出直方图合理的波峰点和波谷点,并统计波峰的个数。然后利用检测到的波谷值初始化目标平均灰度等级搜索区间,利用波峰值初始化散度函数搜索区间,分类数由检测到的峰点个数来确定。实验结果表明,该方法更具有普遍性和适应性。     

自适应OFDM系统中调制识别算法研究

提出了一种适用于快衰落信道下自适应OFDM系统的调制识别算法。在信道估计和频域补偿的基础上,利用子载波组样本的6阶和8阶累积量识别5种调制信号。仿真结果表明,该算法具有良好的识别性能和稳健性,在SNR=16 dB,移动台速度小于40 km/h的条件下,调制方式的正确识别率可在到95%以上。     

水声通信中多普勒频移补偿的仿真研究

在水声通信中，收发双方存在相对运动时产生的多普勒频移将严重恶化载波恢复和符号同步。因此多普勒频移补偿是水声通信的关键技术之一，并日益受到人们的重视。提出了一种全新的、适用于收发双方存在较大相对速度时的多普勒频移检测和补偿技术。同时对与之相关的模糊度函数法、数据帧插入信号的选取、信号采样率转换、插值因子的确定与插值等问题进行了研究，通过仿真试验对多普勒频移方法进行了验证，并对其性能进行了分析。     

一种新的时变多径环境下OFDM系统参数选取方法

分别针对CP长度大于和小于最大多径时延两种情况，分析了由时变多径环境引入的ISI分量和子载波间干扰（ICI）分量，提出了“基于多径时延分布”选取CP长度进而确定子载波数的方法。计算机仿真验证充分说明了该方法的优越性，所得研究结论对于不同信道环境下的实际OFDM系统参数选择具有指导意义。     

MIMO-OFDM无线传输系统中的信道估计

以2×2多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)非盲信道估计方法为研究对象,分析了该系统中基于时域训练序列,结合空时分组码的直接判决信道估计方法和基于Wiener内插的信道估计方法仿真比较了其性能。结果表明,当多普勒频移较小时,可采用简单的直接判决方法进行信道估计;多普勒频移较大时,宜采用维纳内插方法进行信道估计,且可以提高信道估计精度。     

基于RBF神经网络的跳频信号频率预测的研究

提出了一种跳频信号频率预测的解决方案——RBF神经网络．比较了BP神经网络和RBF神经网络在跳频信号频率预测中的性能差异．应用MATLAB针对一伴有随机噪声的信号进行了仿真实验，证明了该理论的可行性与优越性。