基于GSA-BP神经网络的OFDM系统信道估计算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中存在的不可忽视的非线性噪声问题,为了能够更好了解信道特性,需要利用信道估计获得信道状态信息,提出一种基于黄金正弦优化BP(golden sine algorithm,GSA-BP)神经网络的OFDM系统信道估计算法,克服了传统 BP神经网络算法容易陷入局部极值的问题,提升了信道估计算法的估计精度.首先通过LS信道估计算法获得信道的初始估计,再将其通过GSA-BP神经网络算法得到信道的精确估计.仿真结果表明,在相同的信道环境下,提出的算法比LS算法具有更好的性能,与MMSE算法性能接近,但不需要信道先验统计特性,易于实现.     

基于KNN-TSVR算法的MIMO-OFDM系统信道估计

为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论.     

自反Banach空间关于一类闭稠定算子的谱分解

设Ｔ是自反Ｂａｎａｃｈ空间Ｘ中闭稠定算子具有谱σ（Ｔ）＝｛λ∈Ｃ｜Ｒｅλ≤－λ＊｜∪｛     

半导体激光器20nm波长范围的连续调谐

报导了一种使用ｌｉｔｔｒｏｗ配置方法的外腔式半导体激器的调谐方法，通过定义及计算光栅中心波长与外腔模式的误差函数，给出了外腔装配的优化设计。用此方法，实现了光栅外腔式半导体激光２０ｎｍ波长范围的连续调谐。调谐过程中无跳模现象，且也始终保持为单模。     

关于Quarter可层化空间

对第二纲的仿紧Quarter可层化空间进行了研究，证明了这类空间含有σ闭离散的稠密子集. 同时给出了实数集的子集是消去拓扑半群，但是不是Quarter可层化空间.     

一种高效率的空频传输体制

在频率选择性衰落环境下,作为一种有效的传输分集体制,空频 正交频分复用(spacefrequency orthogonalfrequencydivisionmultiplexing,SF OFDM)技术得到了广泛的关注。但是这种方法通常是在假定系统的循环前缀长度大于信道时延扩展的前提下应用的,而循环前缀的使用却大大降低了系统的传输效率,如果能压缩甚至去掉循环前缀,而保持系统性能不变,则是很有意义的。为此给出一种新的SF OFDM解调方式,利用循环重构抵消手段减少甚至去掉了循环前缀。最后通过计算机模拟,证实了这种解调方式的有效性。     

家兔精子尾部主段外周致密纤维的电镜观察

家兔精子尾部的９条外周致密纤维（Ｆ１～Ｆ９）从尾部中段进入尾部主段后就逐一终止，其终止顺序是：Ｆ８、Ｆ３、Ｆ７、Ｆ４、Ｆ２、Ｆ９、Ｆ１、Ｆ５、Ｆ６．根据外周致密纤维存在数量的多寡，主段可以分为１０个区域，从主段的近中段端至近末段端，这１０个区域依次是：９条纤维区域，８条纤维区域，…，１条纤维区域和０条纤维区域，１０个区域中，０条纤维区域最长，其次是３条纤维区域，其余的８个区域都很短。９条外周致密纤维的长短顺序为Ｆ６＞Ｆ５＞Ｆ１＞Ｆ９＞Ｆ２＞Ｆ４＞Ｆ７＞Ｆ３＞Ｆ８．Ｆ６、Ｆ５和Ｆ１这３条纤维明显地比其余各条长，其余的６条纤维相对较短，Ｆ８和Ｆ３两条最短。     

方型Koch曲线的定义,分维及性质

文中定义了基本方型Koch曲线和方型Koch曲线,计算了它们的分维(相似性维数),证明了方型Koch曲线的分维集在区间〔1,2〕中稠密。这样就可用方型Koch曲线来研究和描述任意分形曲线的某些性质(如曲线的复杂程度)。     

声波多普勒效应的相对性

讨论了物理学教学中有关声波多普勒效应的相对性问题，按照相对运动的原理，对于不同参照系的声波多普勒效应，其产生过程的解释也不相同。与光波的多普勒效应作了初步比较。     

偏振复用光纤通信的研究

本文提出了一种新的光纤通信复用方式——偏振复用,实验结果表明这种复用方式是可以实现的。采用偏振复用可以在一根光纤中同时传输两路同波长的光信号,从而使光纤的信息传输能力提高一倍。为了分析偏振复用的串音这个重要指标,本文又提出了固有偏振消光比这个参数,并用圆谐函数展开法对椭圆单模光纤的固有偏振消光比进行了计算,给出了相应的结果。