一种新的TD-SCDMA信道估计改进方法

提出了一种用于TD-SCDMA(时分双工同步CDMA)移动通信系统的信道估计改进方法.TD-SCDMA系统中采用Steiner信道估计器,这种估计器实质上是基于最小二乘的估计,忽视了信道噪声的影响,而信道的噪声对估计精度有很大影响.利用TD-SCDMA在相邻帧为慢变信道的特征,提出一种基于时延相关信道估计改进方法,同时对Steiner估计器进行门限滤波,滤除了大部分噪声抽头.仿真结果表明,改进的信道估计使系统的性能获得较大的改善与提高,甚至在高速移动传播环境下可以达到2 dB的增益.     

异方差下条件处理效应的非参数估计及应用

处理效应模型作为分析政策效应的量化工具,在社会与经济的各个领域有着广泛的应用.现有文献为了得到处理效应的一致估计量,通常需要加一些较强的限制条件(如条件均值独立)或采用工具变量法,在较弱的与实际更吻合的条件下给出处理效应的一致估计量并不多见.本文在误差项对称的假定下,讨论了条件处理效应模型的非参数识别和估计,并进一步估计了平均处理效应.我们通过放松模型中函数形式的假定,同时考虑了较为普遍的广义异方差形式,大大减少了模型误设的可能性,拓展了现有模型的适用性.本文对估计量的大样本性质进行了分析,表明了估计量的一致性和渐近正态性,蒙特卡罗模拟显示了估计量良好的有限样本性质.最后,本文将估计量应用于研究大学教育回报及其性别差异,进一步解释了估计量的实用价值.     

CARMA模型的多新息增广随机梯度辨识算法

将多新息辨识理论用于研究CARMA模型参数辨识问题,通过把标量新息扩展为向量新患,即多新息,得出相应的多新息增广随机梯度辨识算法.仿真结果验证了提出算法的有效性.     

基于隐含导频的长距离IM/DD DFT-S-OFDM无源光网络的实验系统研究

基于隐含导频、超奈奎斯特镜像混叠和直接检测,首次在IM/DD光通信系统中使用基于隐含导频（ST）的信道估计和均衡方式,通过实验实现了速率为20 Gb/s的正交相移键控（QPSK）离散傅里叶变换扩展正交频分复用（DFT-S-OFDM）信号传输832 km的光通信系统.使用隐含导频信道估计（ST-CE）方法来均衡信道的线性损伤,关键是把隐含导频（ST）算术叠加在数据信号上,而不占用单独的时隙. 通过对接收到的信号进行1阶统计分析估计出精确的信道. 为了增加传输距离,根据超奈奎斯特镜像混叠的方法增加接收机带宽来补偿色散引起的功率衰落. 结果显示,在长距离强度调制/直接检测（IM/DD）DFT-S-OFDM无源光网络（PON）系统中,采用ST-CE能得到更高的频谱效率,且其信道估计性能与TA-CE相当. 该方法节省了带宽,提高了频谱利用率.     

卫星编队飞行指向跟踪姿态控制

卫星编队飞行的应用之一是受控卫星在目标卫星、空间站、载人飞船周围以“编队飞行”的形式相伴飞行,对目标进行观测或者执行更多的操作。该文研究这种应用中的姿态控制问题。假设两个飞行器的轨道信息已知,由轨道信息确定实现姿态跟踪调节所需的一种可能的期望姿态,给出了解析表达式,包括姿态角、姿态角速度及角加速度。采用基于四元数的控制律,用3个动量轮实现了卫星长时间、大角度姿态跟踪机动。仿真结果显示,在超过一个周期的仿真时间内,姿态及姿态角速度与期望姿态的吻合程度比较好,而且力矩的花费也不是太大。     

基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时,多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题,基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival,DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output,MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究,提出了 一种基于互协方差矩阵稀...     

混凝土柱中箍筋锈蚀影响纵筋压屈行为分析

为了估算箍筋锈蚀对混凝土柱剩余承载力的影响,利用能量原理推导了锈蚀箍筋抗拉刚度和锈蚀纵筋抗弯刚度退化情况下纵筋压屈模态的计算模型;列出了锈蚀纵筋压屈的1阶、2阶和3阶模态所对应的临界刚度系数Kcr,n;提出了根据箍筋锈蚀率推断纵筋压屈模态的判别式,其理论计算结果与计算机仿真试验结果能很好吻合.基于197根锈蚀钢筋的压屈试验,建立了锈蚀纵筋压屈模态与承载力之间的函数关系.所提出的计算模型可为既有混凝土柱剩余承载力评估中考虑箍筋锈蚀因素提供依据.     

基尼系数基于概率意义上的解释及其估计

本文从概率意义上严格定义了基尼系数,并给出了与其相关的统计问题.     

Yolov7-pose识别运动员姿态时关键点异常的消除方法

本研究首先构建了深度聚合网络（deep layer aggregation,DLA）,用于替换Yolov7-pose算法中原有的特征融合网络,增强了特征的表达;其次,将高效聚合网络（efficient layer aggregation Net, ELAN）和尺度感知注意力网络（scale-aware attention Net, SAAN）融合在一起,引入到Yolov7-pose算法中;然后,引入尺度因子到Yolov7-pose算法的损失函数中,并通过实验确定尺度因子最佳值。实验结果表明,经过本法改进的方法识别篮球比赛视频流中的多名运动员姿态时,不再出现关键点异常现象,姿态识别的精度达到95%以上,运行效率达到24 FPS以上,综合性能显著优于原始Yolov7-pose算法等算法。     

基于四阶累积量的MIMO信道及其相关性的联合估计

MIMO技术一直受到人们的广泛关注,并被广泛采用于各种移动通信系统的标准化协议中.在此系统中用到的分集合并和空时解码技术都需要以准确估计的信道状态信息为前提条件,以往的信道估计都是在MIMO系统子信道间是非相关的假设下进行的.事实上,由于天线之间距离的限制和传播路径散射体的不充分,子信道之间常常存在一定的相关性,常称为空间相关.另外,在信道估计、天线选择和自适应调制等方面需要已知(估计)这一参数.但是,要精确估计信道的相关性非常困难,到目前为止,这一问题没有得到很好的解决,以至于在大部分关于信道估计的文献中都是预先假定已知信道的相关特性.本文运用四阶累积量理论对MIMO信道及其相关矩阵进行了估计.仿真结果表明,本文所提出的方法具有较高的估计精度.