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111.
自由幺半群X*的两类极大自由幺子半群的推广 总被引:1,自引:0,他引:1
设X*是由字母表X生成的自由幺半群,{B1,B2}是X的任意2—划分,C=B2∪B1XN。对N=1,2,文[1]证明了幺半群C*是自由幺半群X*的极大自由幺子半群。本文证明了:对N≥3,幺半群C*也是自由幺半群X*的极大自由幺子半群。 相似文献
112.
通过定义(F2 uF2)2n上离散傅立叶变换,证明了环F2 uF2上长度为2n(n为奇数)的循环码同构于环R4(ω,mi)上的理想直和,并由R4(ω,mi)上的理想结构的研究,给出环F2 uF2上长度为2n的循环码个数的计算公式,其中,I为模n分圆陪集代表元的集合。 相似文献
113.
提出了一套基于伪码测距的弹射试验测试系统设计方案.将GPS定位和精密授时与伪码测距相结合用于弹射试验的测试,在保证测试精度前提下,提高了数据更新率,适应了弹射试验高动态测试的要求.机载测站与地面多个基站构成测试数据链路,采用伪码测距获取原始数据,测试系统的时标和空间参考坐标由基站的GPS模块进行自动标定.事后解算处理获得定位数据.测距定位的精度受测试系统几何布局的影响,详细分析了在伪码测距误差既定的情况下,测试基站的布局对测试定位精度的影响,对测场范围内的测量误差分布进行了仿真计算,并根据误差分布给出了合理的测试基站布局. 相似文献
114.
为了减小直接扩频CDMA系统中各用户的多址干扰,研究了一种特殊的扩频序列--完全互补码.介绍了完全互补码的概念和性质,给出了一种完全互补码的生成方法,提出了一种新的扩展完全互补码的方法,讨论了基于完全互补码的CDMA系统模型.对该模型在加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道中的性能进行了仿真,并与基于Gold序列和m序列的CDMA系统的性能进行了分析比较.结果表明,基于完全互补码的CDMA系统具有很好的抗多址干扰性能. 相似文献
115.
在多输入多输出通信系统中,为了有效地降低系统的误符号率,提出了一种特征波束形成算法。在假设接收端能准确地完成信道估计,并能及时将信道的互相关矩阵反馈到发射端的基础上,研究了接收和发射均采用多天线的特征波束形成算法,对其性能进行了详细的分析和推导,并在此基础上研究了波束形成与空时块码的结合以提高系统的频谱利用率。计算机仿真结果表明,在接收端采用多根天线相对于单根天线能明显降低系统的误符号率。特征波束形成算法通过同时提供波束形成增益和分集增益位置,有效地提高了系统性能。 相似文献
116.
117.
针对传统差分混沌键控(differential chaos shift keying, DCSK)采用多电平方式传输多进制信息导致误比特率(bit error rate, BER)高的缺点,提出一种多用户正交多级DCSK(multi-user orthogonal multi-level DCSK, MOM-DCSK)通信系统。该系统将传输的多进制信息映射为不同的传输系数,多个传输系数分别乘以对应的Walsh码后调制在信息承载信号上,并且通过不同的延时传输多用户信息。在加性高斯白噪声(additive white Gaussian noise, AWGN)信道和多径Rayleigh衰落信道中推导了系统的理论BER公式并进行了仿真分析。结果显示,该系统在传输多进制信息时拥有较好的误码性能,并且在多用户传输领域中有较好的实际应用价值。 相似文献
118.
从数字水印信道的特点出发,将各种纠错编码(error correcting coding,简称ECC)应用于水印的嵌入与提取中,并通过构造函数的方法构造出统一的综合码率进行有效的对比.实验证明了该方法有效地改善了水印的稳健性。 相似文献
119.
GPS软件接收机中C/A码信号捕获的圆周相关算法 总被引:3,自引:1,他引:2
采用圆周相关算法实现全球卫星定位系统(GPS)C/A码信号的捕获. 该算法用快速傅立叶变换将输入数据和本地产生的数据变换到频率域, 在频率域进行二者的圆周相关处理, 对相关结果反变换并找到其最大绝对值, 将该值与预先设定的门限值比较, 如果大于门限值, 则信号捕获成功. 圆周相关算法可实现快速获取GPS C/A码信号, 且灵敏度较高. 相似文献
120.
针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。 相似文献