超高速OFDM通信系统实时频偏估计研究

<正>交频分复用(OFDM)技术因其抗衰落能力强、频谱利用率高等优点,在移动通信中有着广泛的应用。文章针对超高速移动通信系统中信道快速变化的特点,在分析系统基带传输模型的基础上根据循环前缀包含的频偏信息,提出一种基于循环前缀的正交频分复用系统频偏实时估计算法。该算法不仅能够近实时估计频偏变化,并且算法估计性能较好,克服了传统算法的频偏估计滞后性。     

基于跳扩散模型的石油价格长期趋势分析

分析了国际石油市场1986至2012年周价格形成机制的长期演变趋势.在讨论均衡理论基础上,以长期市场供求关系解释了国际油价长期波动现象.基于跳扩散模型拟合石油价格动态过程,利用结构变点检验和累积量估计方法进行了实证研究.历史数据分析表明石油价格具有高波动性、高强度跳跃性和上升漂移特征.此外,模型预测即使当前大幅增加石油投资,未来几年内石油价格变化仍会处于一种高频跳跃的上行阶段.     

高分辨极化雷达检测中极化滤波器的选择

针对高分辨极化雷达检测中极化滤波器的选择问题,提出了在检测中根据干扰信号极化度的估计值大小,选择干扰抑制极化滤波器对回波进行极化滤波,或者选择信干比较大极化通道信号的检测方法。仿真实验结果表明,在干扰信号极化度未知且变化时,该方法可以保证检测器输入端具有较高的信干比,从而有利于提高检测性能。     

单脉冲跟踪雷达对抗多干扰源研究

在日益复杂的电子干扰环境下,提高精确制导武器的抗干扰能力一直是一个研究重点。针对单脉冲雷达跟踪目标过程中可能受到多源干扰这一背景,对多源信噪比未知情况下目标的角估计方法进行了研究,提出了利用已有的先验信息对目标进行角估计的方法。仿真结果表明,所提的角估计方法是有效的。     

基于视线角序列的视线角速率样条滤波

依据拦截器与目标间的相对位置、速度关系,提出了基于视线角序列的视线角速率自适应样条滤波算法。该算法利用样条函数表示相对距离矢量,提出并结合“导引头球面”模型,建立了系统状态方程;在只给出视线角序列信息的情况下,对状态估计误差和观测误差进行了补偿,实现了自适应样条滤波算法,获得了有效的视线角速率信息。     

Propagating adaptive-weighted vector median filter for motion-field smoothing

In the field of predictive video coding and format conversion, there is an increasing attention towards estimation of the true inter-frame motion. The restoration of motion vector field computed by 3-D RS is addressed and a propagating adaptive-weighted vector median (PAWVM) post-filter is proposed. This approach decomposes blocks to make a better estimation on object borders and propagates good vectors in the scanning direction. Furthermore, a hard-thresholding method is introduced into calculating vector weights to improve the propagating. By exploiting both the spatial correlation of the vector field and the matching error of candidate vectors, PAWVM makes a good balance between the smoothness of vector field and the prediction error, and the output vector field is more valid to reflect the true motion.     

基于稀疏表示的平行互素阵二维测向方法

针对传统平行阵二维测向自由度低问题,提出一种改进型平行互素阵,基于稀疏表示方法和最小二乘法来估计目标方位。该方法首先利用改进型互素阵构建双平行稀疏阵列,计算平行互素阵的互协方差矩阵。然后通过矢量化处理,利用重排,去冗余处理生成较大孔径的虚拟阵列,将二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题降维为一维DOA估计问题。进一步将一维DOA估计问题转为复数信号稀疏重构问题,并利用二阶锥规划来进行求解,通过峰值搜索得到方位角信息。最后利用方位角来构建方向矩阵,通过最小二乘方法求解俯仰角。该方法可以在没有目标先验信息的条件下,能够准确估计目标方位,且能够实现自动配对。相比传统的平行均匀线阵以及平行互素阵,该方法扩展了阵列虚拟孔径,提高了估计精度,能够辨识更多的目标源。实验仿真验证了该方法的有效性。     

基于MDDCC的通用型电流模式滤波器

为实现比第2电流传送器(CCII:Current Conveyor II)更具通用性、运能力更强的模块电路, 提出了一种结构简单性能优良的改进型多输出差动差分电流传送器(MDDCC:Modified Differential Difference Current Conveyor),并给出了由该电流传送器实现的通用型电流模式滤波器.该滤波器由3个MDDCC和7个无源元件构成,可实现二阶低通、高通、带通、带阻和全通滤波的功能;且可以多端输出,电路中电阻电容全部接地,适于全集成.中心频率和品质因数的无源灵敏度低,实现了面向实际电路完成 MOS管级的PSPICE仿真,结果表明,所提出的电路方案是可行的.     

An efficient selectivity estimation method for spatial query optimization with topological relationships

Many commercial database systems maintain histograms to summarize the contents of relations and permit the efficient estimation of query result sizes and the access plan cost. In spatial database systems,most spatial query predicates are consisted of topological relationships between spatial objects,and it is very important to estimate the selectivity of those predicates for spatial query optimizer. In this paper, we propose a selectivity estimation scheme for spatial topological predicates based on the multidimensional histogram and the transformation scheme. Proposed scheme applies two-partition strategy on transformed object space to generate spatial histogram and estimates the selectivity of topological predicates based on the topological characteristics of the transformed space. Proposed scheme provides a way for estimating the selectivity without too much memory space usage and additional I/Os in most spatial query optimizers.     

基于信息融合的井下图像跟踪

提出了一种新的井下图像跟踪算法图像相关算法与卡尔曼滤波器之间的信息进行融合·此算法基于贝叶斯规则,将一种常用的均方差图像相关算法和卡尔曼滤波器两者信息进行融合,得到一种新的成像跟踪算法·改进后的算法融合了MSD相关器和卡尔曼滤波器两者的信息,使得两者之间的信息反馈增强,提高了跟踪算法的性能和鲁棒性,大大减少了目标失锁的可能性·另外,改进后的算法还融合了噪声的统计性能,提高了对噪声的抑制能力·从理论计算和实验结果看,用这种算法获得的图像比一般相关算法获得的图像更具有真实性和准确性·