MIMO Channel Estimation and Equalization Using Three-Layer Neural Networks with Feedback

This paper describes a channel estimation and equalization algorithm using three-layer artificial neural networks （ANNs） with feedback for multiple input multiple output wireless communication systems. An ANN structure with feedback was designed to use different learning algorithms in the different ANN layers. This actually forms a Turbo iteration process between the different algorithms which effectively improves the estimation performance of the channel equalizer. Simulation results show that this channel equalization algorithm has better computational efficiency and faster convergence than higher order statistics based algorithms.     

移动终端满文输入的实现

为更好地整理、挖掘、保护和利用大量的满文历史资料,方便人们使用移动终端设备进行满文交流,实现了基于OpenType字库和Unicode编码的满文罗马转写输入法.根据满族文字特点,在移动终端上设计满文输入的软、硬键盘两种布局,提出一键多符和两键确定输入的硬键盘满文输入法,并给出满文输入信息处理和正确显示的关键流程.在实际...     

曲线的随机拟合及其自适应算法

针对拟合曲线时输入样本的随机性,提出了随机拟合的概念,并给出了相应的自适应算法．该算法能够自动学习拟合需要的统计特性,进而调整拟合多项式的系数．从理论上可以证明,采用该方法所得系数可以任意逼近加权最小二乘标准的系数．对于算法中区间的长度,进行了初步的分析及优化．仿真表明,该算法有较理想的逼近效果,优于一般的最小二乘法．     

低复杂度的MIMO-OFDM系统自适应调制方案

以最小化发射总功率为目标,提出了一种低复杂度的MIMO-OFDM无线通信系统的自适应调制方案.在发射端,基于已知信道状态信息,应用奇异值分解将空分复用信道转化为并行的子信道,并将表征信道增益的信道矩阵特征值用于子信道自适应调制优化设计中.针对MQAM调制,采用变步长的贪婪算法得到优化的子信道比特加载及功率分配方案.仿真结果表明,所提出的简化算法与一种近似最优的自适应调制算法性能接近,但复杂度降低了30%以上.     

电子设备制造业科技投入与经济增长的灰色相对关联度分析

以电子设备制造业为研究对象,使用了灰色相对关联度分析方法,以2003年到2009年的工业总产值、R&D人数和R&D经费支出数据为依据,分析了电子设备制造业科技投入与经济增长的相关关系。通过数据分析得出,电子设备制造业的R&D人数和R&D经费支出均与其经济增长有正相关关系,R&D经费支出对其经济增长有着更为重要的促进作用。     

农户林地投入影响因素实证分析——以利川市为例

集体林权制度改革完成后,农户成为林业生产经营的主体.根据湖北省利川市的农户调查数据,分析了集体林权改革后农户林地投入状况,通过建立计量模型对影响农户林地投入的因素进行分析,分析结果显示,农户受教育程度、农户林地块数和离家距离、农户对集体林权制度的了解程度以及采伐限额制度对农户林地投入行为有显著的影响.提出了加强政策宣传力度、提高林业的社会化服务水平、适当放宽采伐限额政策、规范林地流转以及加大对农户经营林业的补贴力度等对策建议.     

突出重点目标跟踪的分布式MIMO雷达阵元选取

在分布式多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)雷达执行目标检测和跟踪多任务时, 为了在多个目标中突出对重点目标的跟踪, 提出了基于改进公平起点搜索的阵元选取模型与求解算法。在限定目标检测性能、跟踪性能和系统资源的前提下, 以最小的阵元集合为代价函数, 建立优化模型。为在同一框架下讨论系统的不同性能指标, 对参数进行预处理, 将表征跟踪性能的位置估计误差界进行去量纲化、归一化处理。分别引入表征目标重要程度和任务重要程度的权重因子, 得到表征系统综合性能的参数。遍历每一个初始阵元对, 逐次增加对系统贡献最大的阵元, 最终完成阵元集的选择。仿真结果表明, 所提算法能够提供接近穷举算法的性能并有效降低系统计算量。     

基于凸优化的MIMO-FBMC系统峰均比抑制方法

目前,多载波滤波器组(filter bank multi-carrier, FBMC)因其良好的性能,成为5G通信中重要的调制方式。为了提高移动通信的质量和速率,采取了将多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)技术和FBMC技术相结合。首先,建立多串流传输模型和共轭数据结构,分析数据流、天线数和预编码矩阵之间的关系。然后,研究系统的峰均功率比(peak-to-average power ratio, PAPR),用凸优化模型对PAPR降低问题进行简化。最后,用快速迭代收缩门槛算法(fast iterative truncation algorithm, FITRA)求解凸优化问题。仿真结果表明,该方法在频率选择性衰落信道中有着优异的PAPR性能,误码率性能良好。     

FDA-MIMO雷达目标距离、角度及未知互耦参数估计

针对频控阵-多输入多输(frequency diverse array multiple input multiple output, FDA-MIMO)雷达阵列间存在未知互耦合情况的参数估计问题, 提出一种基于数据转换的二维多重信号分类方法。首先, 构造了存在未知互耦合影响的接收信号模型。然后，通过子空间分解的方法得到用于参数估计的谱函数, 并且采用数据转换的方法来解决谱函数由于未知耦合矩阵存在而失真的问题。最后，利用得到的目标距离和角度参数的估计值, 通过类似线性约束最小方差重构优化问题, 估计出耦合系数矩阵。仿真结果验证了所提方法的有效性，能准确估计阵列间存在未知互耦合效应时的参数和互耦合系数。