无线统计信道模型的一种分解表示法

影响无线移动通信系统性能的重要原因之一是无线信道特性,而从信道模拟实现或模拟仿真器层面上看,研究无线信道特性应重点关注不同信道间的共性和差异。通过对高斯、瑞利、莱斯等统计信道模型进行分解,从它们的共性出发,用误码率来衡量几种基本信道模型中的共性和差异分别对数据传输可靠性程度的影响,以建立具有共性的信道仿真模型。     

光通信中纠错码在乘性噪声信道下译码性能分析

针对经典的基于加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)模型下的软判决译码算法不适用于光通信乘性噪声信道的问题,分析了雪崩光电二极管（avalanche photodiode,APD）接收机和掺铒光纤放大器（erbium-doped fiber amplifier,EDFA）接收机信道的非对称特性。仿真结果表明,乘性噪声信道的非对称特性可用发送“1”,“0”码的标准差之比来衡量,且两者比值越大,说明信道的非对称性越强。接着分别给出卷积码、Turbo码和低密度奇偶校验码（low-density parity-check,LDPC）码在乘性噪声信道下的译码方法,并仿真了纠错码在非对称高斯模型下的译码性能和在AWGN模型下的译码性能差异。仿真结果表明,译码算法做相应的修正后,纠错码在2种信道模型下皆具有较好的净编码增益,同时在非对称高斯模型下的译码性能要优于在AWGN模型下的译码性能。     

装配机械手综合误差分析与误差元素建模研究

以矩阵变换为基础,分析装配机械手的综合误差,导出末端误差表达式,得出末端误差与各关节误差源之间的关系,采用回归分析方法建立误差元素的模型。实测误差数据建模曲线与软件仿真误差元素模型曲线对比表明,采用该方法所建模型曲线更接近实际。     

复化Simpson公式在r-重积分Wiener空间下的平均误差

讨论复化Simpson公式在r-重积分Wiener空间下的平均误差,得到了相应量的值或强渐近阶.结果表明复化Simpson公式在上述平均情形下的饱和阶为1/n4.     

拖拉机驾驶室耳旁噪声主动降噪控制

为了降低拖拉机驾驶室耳旁噪声,采集了拖拉机驾驶室耳旁噪声及左右车窗的加速度信号,并对其进行频谱分析;通过分析得到了拖拉机驾驶室耳旁噪声和左右车窗加速度的频率成分大部分与发动机的转速有关(即基频都是发动机转速一半)。提出了一种基于误差信号的FX-LMS主动降噪方法,建立了基于误差信号FX-LMS算法的Simulink仿真模型,并将拖拉机驾驶室内耳旁噪声信号导入到Simulink仿真模型中,把误差信号作为参考信号,对模型进行仿真分析。仿真结果表明:基于误差信号的FX-LMS主动降噪方法在拖拉机驾驶室耳旁有10～15 d B的降噪效果。     

无可微性和凸性包含问题的误差界

在Banach空间中建立了一类不需要可微性和凸性条件包含问题的局部Lipschitz误差界和全局Lipschitz误差界.这个结论可以用来研究一类向量优化问题的局部误差界和全局误差界.     

基于蒙特卡罗方法的数字通信系统性能分析

结合数字通信系统的调制解调理论,按照蒙特卡罗的思想原则对数字通信系统进行建模仿真,可以短时、高效地分析影响数字通信系统性能的因素．文章分析了蒙特卡罗建模的思想,建立了基于蒙特卡罗思想的8PSK数字通信系统,应用MATLAB语言编程,分析了8PSK数字通信系统的误码率．通过仿真结果与理论值对比,验证数字通信系统的信噪比对误码率的影响．     

泛化误差的三种交叉验证估计方法的比较

在泛化误差（GeneralizationError）的估计中,交叉验证（Cross—validation）是最常用的方法．基于均方误差准则下,采用生物信息数据比较了泛化误差的5折、10折交叉验证和组块3×2交叉验证估计,实验证明组块3×2交叉验证比5折、10折交叉验证方法更好．     

数字高程模型（DEM）误差分析的逼近论模型

通过对现有地面DEM各种不同观点的分析,阐明地面是多个单元曲面在复杂的地形结构线上拼接而成的确定表面;对把地面或其局部视为随机曲面的观点以及以随机误差概括DEM误差的流行观点和方法提出明确异议,并给出具体论据和分析.针对所有DEM生成方法均使用内插方法却大多避而不谈逼近理论和逼近误差的怪现象,分析了正确的地面现、数据观、逼近观三者之间互相依存的紧密关系.在此基础上,运用数值逼近理论量化地分析了DEM主要生产过程的误差及其作用机制,指出符合规范的测绘数据能在该分辨率上正确反映地形结构特征;给出了规范数据常用的线性、三角形上线性、双一次拟线性DEM内插方法的内插误差模型,以及偶然误差在该逼近函数下的传播模型,指出并证明了DEM最优线性内插模型及其卓越特性;运用这些模型解释了历史试验中若干引起困惑的问题.     

基于积分算子技巧的容量相关估计

利用与积分算子特征值下降速率有关的两种容量相关条件,在抽样是同分布且样本是独立选取的情况下,通过积分算子技巧和假设概率随机事件的方法给出了正则化最小二乘回归学习算法的一致性误差界,并将正则化最小二乘回归学习算法的学习速率提高到了O(m^-β(1+2β))。