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相似文献
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1.
建立了离散化时变信道的简化模型,能够同时反映出高速移动通信环境中的快时变与多径传播两种特性;建立了快变信道的基扩展逼近模型,同时对基函数扩展阶数和系数进行优化,以进一步降低模型算法的复杂度;建立了适用于快变信道的帧格式优化模型,优化系统导频数,进一步提高系统的传输效率.对三种典型的基函数(复指数基、离散卡洛基和多项式基)进行了性能分析,并从精度、稳健性、复杂度等方面进行了比较.根据新的离散化时变信道模型,建立了基于Jakes模型的快变多径信道仿真器,搭建了一个实用的通信系统仿真平台,通过仿真系统的BER性能验证了所建模型的有效性.  相似文献   

2.
针对新型五轮侧面叉车的行驶平顺性能否满足使用要求而进行了数值分析及仿真研究.一方面引入虚拟激励函数,将非平稳的振动信号转化为确定载荷函数下的动力学响应分析,进一步用功率谱来描述随机信号的特征.另一方面,运用ADAMS搭建侧面叉车的多刚体模型,并仿真分析出不同载荷下的加速度与时间的响应函数和基于虚拟激励的数学模型的加速度功率谱密度函数曲线.数学模型和仿真分析结合完善了对系统振动的分析.  相似文献   

3.
基于生物的呼吸机理,建立了小鼠呼吸的闭环控制系统模型,并给出了呼吸脑电波的仿真曲线.结合相关性分析理论,得到了小鼠呼吸曲线和脑电波各自的自相关函数以及两者的互相关曲线与相关系数.利用功率谱估计方法重点研究了脑电波的频域特性并分析了能量比.设计了巴特沃斯数字滤波器和基于功率谱能量分布的脑电波分离算法,对脑电波进行了分离.并比较了分离结果与原始刺激之间的相关性.  相似文献   

4.
功率放大器的非线性化导致信号的失真,是电子信息行业普遍存在的问题之一.在功率放大器的前端引入预失真模块能对失真有很好的改善,也是目前研究较多的一种方法.从这一点出发,研究了非记忆性功放和记忆性功放的输入输出特征曲线,分别利用分段线性模型以及记忆多项式模型进行了拟合与数学表示,并构建了预失真模型以及预失真函数,对引入预失真模块的整个系统进行了仿真实验和评价指标的计算.最后对有记忆功放进行了Burg法功率谱密度分析,计算出了ACPR值并进行分析.  相似文献   

5.
对具有分布时滞的递归神经网络模型进行了研究,并通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii函数和非线性控制函数,采用不等式估计方法,得到了所研究模型一般衰减同步的充分条件.最后给出了一个例子,进一步说明了所得结论的正确性.  相似文献   

6.
从功能划分的角度,将移动通信系统分为基站子系统、传输子系统与供电子系统三部分,对其关联结构、运行功能进行系统分析;结合汶川、鲁甸等历史地震中通信系统典型破坏案例,对移动通信基础设施系统的典型震害破坏形式与机理进行了总结分析;基于故障树模型,分析地震灾害下移动通信基站退服的多层级、多类型的故障原因,提出了地震破坏造成通信基站退服故障的系统分析模式.  相似文献   

7.
对带未知衰减观测率的多传感器线性离散时不变系统,通过相关函数在线辨识不同传感器的衰减观测期望和方差,将在线辨识的参数代入到最优加权观测融合滤波算法中得到自校正加权观测融合滤波算法.分析了参数辨识的一致性和自校正加权观测融合滤波算法的收敛性.仿真例子验证了算法的有效性.  相似文献   

8.
利用几何凸函数理论可对趋势外推法数学模型中的B.Gompertx模型和修正指数曲线模型进行凸性分析,并通过讨论函数的几何凸性与弹性的关系以拓展几何凸函数的应用范畴.  相似文献   

9.
系统动力学模型结构分析中表函数的改进方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
分析了非线性系统动力学(SD)模型中表函数环节的传统表示方法,指出该方法对于进行SD模型的结构分析所造成的障碍,并提出了用牛顿插值的承袭性算法来改进表函数环节的表示方法的思路.接着分别介绍了用差商和差分牛顿插值法改进表函数的过程.最后,通过一个实例说明了表函数改进的方法,并展示了以此为基础进行结构分析的思路.  相似文献   

10.
对于一类含源的高阶非线性波动方程Boussinesq方程的初边值问题,利用D1Q5模型的格子Boltzmann方程,通过选取不同的演化方程和局部平衡态分布函数及修正函数,应用ChapmanEnskog多尺度技术和Taylor展开技术,提出了具有五阶高精度带修正函数的非标准格子Boltzmann模型.应用所提出的模型,仿真模拟了几个具有精确解的Boussinesq方程初边值系统,并与传统的修正有限差分法(MFDM)进行了对比,结果表明该文模型所得的数值解与精确解吻合,其模误差小于MFDM.此外,还针对精确解未知的Boussinesq方程初边值系统进行了数值仿真,并与MFDM进行了对比.数值结果表明,两种计算格式的数值解比较吻合,进一步证明了文中所构造模型的有效性和稳定性.  相似文献   

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