基于软迭代的叠加训练序列信道估计方法

提出了一种基于软迭代的叠加训练序列信道估计方法.该方法将周期性训练序列与用户信息序列叠加后一起发送,通过软迭代方法,在接收端利用信道译码器输出的软信息来计算信息序列的一阶统计量,并将其反馈给信道估计器,用于消除观测量中来自未知信息的干扰,因此提高了信道的利用率和信道参数的估计精度.仿真结果表明,该方法有效地改善了信道估计性能,降低了接收机的误码率,提高了功率效率.     

三维地学建模技术与Kriging方法在固体矿产储量计算中的应用

结合Kriging方法在计算机上的实现和应用,介绍了运用三维地学建模技术生成矿体的三维品位模型的原理流程以及关键技术,并在此基础上进行矿产资源储最计算.其基本流程为:根据实际地质勘探数据生成矿体三维实体模型;在实体tin模型内部应用块模型方法进行划分,建立矿体块体模型;利用Kriging方法进行插值,生成矿体的品位模型...     

关中盆地混合地下热水化学成分的随机模拟

以水文地球化学理论和水文随机模拟技术为基础,利用水文地球化学模拟方法对关中盆地混合地下热水中主要离子与主要离子总含量TDI的关系进行分析,采用最小二乘法及根据残差的偏态系数进行参数估计以确定最适线性方程定量模拟关中盆地水化学场的混合作用对水化学成分的影响.研究结果表明:关中盆地地下热水中的主要离子矿化度与TDI之间具有...     

区域洪涝灾害风险估算模型及其应用

为了减轻洪涝灾害造成的损失,针对系统存在的风险指标,研制区域洪涝灾害风险估算模型.应用马尔科夫链进行某种趋势外推型的风险预测,并估算洪涝灾害无实测值的状态;采用贝叶斯统计理论和方法,通过先验分布结合样本信息来推求后验分布,以最大概率原则判别风险估算的趋势,按照估算结果及当地的实际情况,适度调整针对洪涝灾害的策略,尽可能...     

分布式MIMO系统中载波频偏和信道的EM-PF联合估计

考虑了平衰落背景下分布式MIMO系统中载波频偏和信道的联合估计问题.与集中式MIMO的联合处理方法不同,改进了EM算法,提出了EM-PF算法解决这一强非线性难题.仿真结果表明:改进的算法更逼近克拉美罗界,在高性噪比条件下,误码率更低,有很大的实用价值.     

无线传感器网络测距定位算法改进与分析

在无线传感器网路实际应用中,节点定位技术是重要的支撑技术之一.不同于常规的求解距离等式方程组解法,分别采用MLE(最大似然估计参数)法和最小二乘法,对无线传感器网络测距的定位算法进行改进.非常有趣的是,两种不同方法得到的结果完全一致.最后经过实验评估和算法仿真对比分析测距定位算法改进前后的特性,结果表明改进后的测距定位算法能取得良好的定位精度.     

基于表观特征的单目视觉算法实现的注视方向估计

视线跟踪作为一种重要的人机接口模式,能够提供丰富的人机交互信息.提出了基于单目视觉的视线跟踪方法( Monocular Vision Approach,MVA).从眼部图像提取的表观特征,再经过支持向量回归( Support Vector Regression,SVR)计算实现可头部动作的注视方向估计.本方法仅用一个摄像机采集一副人脸图像作为输入数据,输出的计算结果是人的头部姿态和注视方向,以摄像机坐标系为参照系.采用的表观特征是基于方向二值模式( Directional Binary Pattern,DBP)算法,解析瞳孔在眼窝中运动引起的图像纹理变化.视线跟踪方法首先将双眼分割出来,并编码成高维的方向二值模式特征,最终通过支持向量回归作为匹配函数计算注视视角.共有11个人共23 676回归样本,按照姿态分成5个聚类集合.实验结果显示,基于本方法进行注视方向估计可以获得3°的测试误差.     

基于小波神经网络矿山安全的评价模型

煤矿是一个多工序、多环节、生产过程复杂、时空变化大、环境恶劣的生产企业,其安全系统是一典型的非线性系统,对矿山进行安全评价是当前安全管理中的一个重要环节.采用由伸缩和平移因子决定的小波基函数代替Sigmoid等传递函数,选用23项指标作为输入节点,建立矿山安全的小波神经网评价模型,该模型可自动确定网络参数,避免了传统神经网络需要人为干预网络结构参数的不足.实例分析表明,提出的WNN网络的评价绝对误差平均为0.425%,而BP网络评价绝对误差平均为3.1%.这说明,WNN网络泛化能力远好于BP网络,该模型具有重要的应用价值.     

TD-SCDMA系统中的载波频率估计方法

提出了一种用于TDSCDMA系统的频率估计方法,该算法利用TDSCDMA系统中的导频序列,通过最大似然函数进行数值估计,并且利用一系列的频率自动调整策略使估计值较为准确、较为收敛。在AWGN和多径条件下的仿真结果均表明,该算法具有比较理想的估计准确度和稳定性,尤其是结合使用自动调整策略算法后,该算法具有更优的估计性能,这说明该算法十分适合应用于TDSCDMA通信系统中     

基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计

跳频通信的应用大大提高了军事装备的抗干扰和抗截获能力,使得跳频对抗技术面临严峻的挑战。为解决传统形态学跳频信号参数估计方法中结构元素选择困难问题并提高估计精度,提出了一种基于自适应形态学的跳频信号参数联合盲估计方法。首先,对跳频信号进行短时傅里叶变换获取谱图。然后,从其时间轴投影中获取结构元素尺寸的知识, 设计自适应形态学滤波器抑制谱图噪声, 提取跳频图案初步估计跳频参数。最后, 引入最小二乘估计方法, 对跳频周期和跳变时刻进行精估计。仿真结果表明,此方法能够同时估计出跳频频率、跳频周期和跳变时刻, 不需要其中某一种参数作为先验条件, 在复杂的通信环境也能够保持良好的估计性能。