OFDM系统中最大似然调制识别算法研究

对观测样本进行非线形变换,提出了基于子载波和子载波组的OFDM系统最大似然调制识别算法,解决了载波频偏引起最大似然调制识别算法性能急剧下降的问题.仿真结果表明,当归一化频偏小于0.15时,该算法具有良好的识别性能.     

浅析外语专业听力教学中存在的问题

听力课是一门强化教学课 ,听的能力实际上就是综合掌握语音、词汇、和语法的能力 ,听力课侧重语音语调 ,在具体情景中发展口语 ,培养听说能力。因此任课教师在听力课上 ,要抓住重点 ,珍惜时间 ,在有限的时间内给学生最多的训练机会。既不能把听力课上成讲解词汇 ,或用词语造句的精读课 ,也不能上成老师重点讲解的语法课。教师要讲求教学方法 ,让学生每上一节听力课都有新的收获     

英语听力的培养与提高

听力是人们在日常交际中获得信息最重要的能力之一,而目前的英语听力教学却 相对薄弱,英语教师可通过多种途径培养和提高学生的听力技能。     

基于ICA算法的卫星TT&C信号的一种新的盲识别算法

在现代通信对抗中,由于电磁环境特别复杂及信号调制方式的多样性,要知道所发射信号的先验知识几乎不可能,这给通信对抗带来极大的困难.为了解决在复杂多信号情况下的这个难题,提出了一种新的盲识别技术,该技术使用独立分量分析(ICA)算法来盲识别原始信号且对所得的结果进行下一步的分别处理.首先介绍了ICA的基本原理:它使用差分负平均信息量的最大化逼近.基于此,ICA的一个目标函数和一种快速的ICA算法在本文中被提出.在深入分析该快速ICA算法的基础上,将其应用于卫星TT&C信号的盲识别上.仿真结果表明:在没有任何先验知识(例如:载波频率,信号带宽和调制方式)的情况下,原始的信号可以被很好地分离出来.这为下面步骤的信号处理建立了一定的基础,比如信号分析和识别,解调信号及证明其收敛和鲁棒性等.     

卫星测控信号盲识别算法

针对卫星测控通信信息侦察中测控信号识别的问题,提出一种基于小波分析的测控信号副载波识别算法。算法首先基于小波多分辨率分析去噪原理,对混合信号进行去噪处理。然后,采用零点分区法确定副载波个数。最后设计了阈值自适应判别算法来确定各个副载波的频率分界点。仿真结果表明,该测控信号副载波识别算法精度达到95％,抗噪声干扰能力强。     

多用户OFDM双向中继权衡公平性和总速率资源优化

摘要： 在OFDM协作双向中继网络中,当多个用户对借助AF（amplify and forward）双向中继相互通信时,用 户对之间的公平性与系统总速率不能同时兼顾. 该文提出一种用户对速率成比例性公平,并与系统总速率折中的 次优资源分配策略. 该策略以最大化双向中继系统总速率为目标,在总功率及用户对的速率成比例约束下分两步 进行. 首先在每个子载波等功率假设条件下进行用户对速率成比例公平的子载波优化,使系统总速率得以提升. 然 后在保证公平性前提下采用一种迭代的功率分配方法将总功率分配到各个子载波,使系统总速率再次得到提升. 仿真结果表明,所提出的策略在保证用户对速率成一定比例的前提下有效地提高了系统总速率.     

用双层PTS算法降低OFDM峰均功率比

针对正交频分复用(OFDM)系统中峰均功率比(PAPR)高的问题,提出了一种双层PTS算法来降低PAPR.该算法通过把子载波的数据分成2层,每层都分别使用了次优PTS算法来对该层的PAPR进行优化,从而降低整个OFDM系统的PAPR.仿真结果表明,双层PTS算法大大降低系统的复杂性,同时使PAPR得到了更好地抑制.     

一种低复杂度OFDMA系统子载波、比特与功率分配算法

针对多用户OFDMA系统提出了一种宽度可调的动态子载波、比特与功率分配算法；在子载波分配上，利用无线信道的频域相关性，对信道信噪比矩阵的列进行压缩；在比特分配上，对贪婪（Greedy）算法改进，利用不同子载波之间信道信噪比的对数关系，将子载波进行分组．仿真结果表明，在相同的通信服务质量（QoS）条件下，该算法显著降低了计算复杂度，发射功率增量很小，具有现实意义．     

英语听力教学的“三改一引”法

针对英语听力教学中存在的问题,教师应改变传统的教学思想,改进教学方法,改革考核形式,引导学生创造一个良好的听力学习氛围。     

高职英语听力教学研究与改革

听力水平是衡量学生英语应用能力的重要标准,听力教学是高职英语教学的关键环节。我们应研究和分析高职院校英语听力教学现状,针对目前高职英语听力教学中普遍存在的问题,理论联系实践,对今后的高职英语听力教学改革做出有益的探索与尝试,并对高职英语听力教学提出若干建议。