一种改进型低复杂度的超宽带信道估计算法

针对多带正交频分复用（MB-OFDM）的超宽带系统,为减小其常规最小均方误差算法的运算量,提出一种改进型低复杂度的超宽带信道估计算法.新算法在原最小均方误差算法的基础上,将求逆问题转化成一簇线性方程组的求解问题,然后通过初等行变换直接得到信道的估计值.新算法不仅降低了原最小均方误差算法的复杂度和运算量,而且保持了原估计方法的性能.并且基于超宽带标准信道CM1的计算机仿真结果也验证了新方法的有效性.     

阵列数字测向系统的设计与实现

针对系统要求实时在线测向的需求,提出了一种基于FPGA实现的机载阵列数字测向系统设计方案.该方案基于软件无线电的设计思想,利用了单片机实现RS接口与上位机通讯,配置系统工作参数,并设计了一种简单有效的在线自校准系统进行通道一致性校正,在FPGA中实现数据正交解调以及超分辨测向MUSIC算法.该测向系统硬件结构简单,软件参数配置灵活,测试结果表明：在快拍数不小于64点时,阵列测向误差小于0.5°,在快拍数为256点时,测向时间小于6ms,该方案能够实现MUSIC算法的准确、快速计算.     

基于对数函数的新变步长LMS算法

针对固定步长最小均方(LMS,least mean square)算法以及变步长LMS算法在收敛速度与稳态误差性能方面的不足,本文提出了一种新的基于对数函数改进的LMS算法.由于该算法中不涉及指数的运算,使得算法的计算量大大下降,收敛速度更快.仿真结果表明,对数函数改进的LMS算法比基于反正切函数改进的LMS算法具有近似相同的稳态误差性能,然而本文算法收敛更快,速度平均提高1.5倍.并且比基于双曲正切函数改进的LMS算法中的稳态误差平均降低0.5倍,同时收敛速度平均提高1.0倍.     

模型降阶中的Lyapunov方程求解方法

提出了一种综合使用PRIMA(Passive Reduced-Order Interconnect Macromodeling Algorithm)和Low-Rank Smith算法来处理模型降阶问题,该算法能够很好的求解Lyapunov方程的低秩近似解.使用本算法处理模型降阶中的平衡截断法产生的Lyapunov方程时,可以平衡误差与精度,使得平衡截断法在大规模系统中得以运用.     

基于最大相关熵的簇稀疏仿射投影算法

在系统辨识、回声消除、即时翻译系统中,背景噪声往往呈现出很强的脉冲特性,传统的自适应滤波算法对脉冲噪声的鲁棒性较差,而基于最大熵准则的自适应滤波算法可以有效地提高脉冲噪声环境下的自适应算法辨识性能.本文提出了一种基于最大相关熵准则的簇稀疏鲁棒仿射投影(Cluster-sparse robust affine projection,CS-RAP)算法,它可以用于辨识回声系统、卫星通信系统等簇稀疏系统.我们在基于最大相关熵准则的仿射投影算法的代价函数中引入权向量的混合L_(2,1)范数约束来利用系统的簇稀疏特性,采用基追踪法来推导CS-RAP算法.最后通过各种仿真实验,来验证提出的CS-RAP算法的鲁棒性和有效性.仿真结果表明,在脉冲噪声环境下,CS-RAP算法与其它相关算法相比具有更快的收敛速度和更低的估计偏差.     

基于硅双结色敏器件的光功率补偿算法

提出了一种用硅双结色敏器件自动测量光波长和功率时精确修正功率误差的方法．根据两个结的光谱响应曲线，利用补偿算法确定各个波长下每个结的短路电流在光功率计算中的权重；并利用两个结的电流比计算光的波长，根据波长确定的响应度、权重和短路电流，最后算出光功率．整个数据拟合、计算过程均用Mathematica4软件进行，数值分析的结果表明利用补偿算法可以使光功率测量的误差降低1％～5％，并使误差在光谱两端减少发散。     

一种基于压缩感知的信道缩短滤波器设计

鉴于使用信道缩短滤波器的系统的复杂度会随着滤波器中非零抽头的增加而快速增大, 运用盲自适应子空间追踪(Blind Adaptive Subspace Pursuit, BASP)算法设计了一种稀疏滤波器来减少非零抽头. 首先在最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)准则下, 将信道缩短问题转化为稀疏滤波器的设计问题, 然后通过加入稀疏度盲估计过程, 使滤波器可以自适应地改变稀疏度, 最后在子空间追踪算法(Subspace Pursuit, SP)的框架下实现非零抽头不连续的稀疏滤波器设计. 仿真结果表明, 设计的稀疏滤波器有效地实现了信道缩短, 运用该滤波器的系统可在更低的复杂度下获得更高的精度.     

基于MATLAB的《导航原理与系统》课程教学方法改革

《导航原理与系统》课程是非常具有民航特色的一门专业课程.由于陆基无线电导航系统设备价格比较昂贵,在教学中学生很难直接接触这些设备,因此本文把MATLAB语言应用到导航原理与系统课程的教学中,利用MATLAB软件实现陆基无线电导航系统的仿真,从而使学生可以进一步掌握陆基无线电导航设备的原理,为学生从事航空电子设备维修工作、技术管理工作和研究工作奠定坚实的基础.     

字节全加器及其在无线电测控系统中的应用

对全加器概念进行了推广，并在此基础上给出了使用字节全加器网络的无线电抗干扰算法。通过在实际的无线电测控系统中的应用，结果表明该算法具有良好的无线电抗干扰效果。     

Darcy-Brinkman方程的残量型后验误差估计

有限元后验误差估计为有限元后处理技术提供了有效的理论分析.在有限元后处理方法中,基于残量型的后验误差方法在计算科学和数值模拟中占据着重要的地位,它对于局部奇异问题有着很好的逼近效果,整体上降低了数值模拟计算时的矩阵规模,使得计算资源能更合理的分配.本文设计了Darcy-Brinkman方程的残量型后验误差估计子,并给出了估计子的下界,通过数值算例验证该方法的有效性.     

带机器准备时间的已知工件总加工时间半在线问题

考虑带机器准备时间的已知工件总加工时间半在线问题。首先考虑P2,ri|sum|Cmin问题,给出Prsum算法并证明此算法的竞争比为23,且是最优算法;然后考虑Q2,ri|sum|Cmax问题,给出Qrsum算法并证明此算法的竞争比为2,同时给出此问题的一个下界1+3～(1/2)/2。显然Qrsum算法的竞争比与最     

基于振荡序列的灰色GM(1,1|sin)幂模型及其应用

针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM(1,1|sin)模型基础上,提出了GM(1,1|sin)幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型,利用粒子群优化算法求得最优参数。最后,将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测,并将预测结果与传统GM(1,1)模型、GM(1,1)幂模型和GM(1,1|sin)模型进行了比较,结果表明,新模型具有更高的模拟精度,更适合对振荡序列的预测分析。     

基于振荡序列的灰色GM(1,1|sin)幂模型及其应用

针对现实中普遍存在的振荡序列预测问题,传统灰色模型的预测效果并不理想。为此,在现有灰色GM(1,1|sin)模型基础上,提出了GM(1,1|sin)幂模型,给出了最小二乘准则下的参数计算公式;构建了以平均模拟相对误差最小化为目标的非线性优化模型,利用粒子群优化算法求得最优参数。最后,将新模型应用于城市交通流和高新技术产品出口额模拟预测,并将预测结果与传统GM(1,1)模型、GM(1,1)幂模型和GM(1,1|sin)模型进行了比较,结果表明,新模型具有更高的模拟精度,更适合对振荡序列的预测分析。     

基于循环平稳特性的OFDM盲信道估计算法

准确的信道估计是无线通信可靠传输的关键技术之一,因此提出一种基于OFDM信号循环平稳特性的单k盲信道估计算法.该类算法无须改变循环频率,而是利用延迟变量的z变换中2个相关值来估计信道,并采用部分频谱信息提出的简化算法可进一步减小运算量.计算机仿真结果验证：单k盲信道估计算法性能明显优于双k算法,而简化的单k算法虽然在高信噪比时性能有所下降,但算法复杂度却大大降低了.     

频率选择性衰落信道中的频偏盲估计

根据频率选择性衰落信道的抽头延迟线模型,将针对平坦衰落信道的CS(周期平稳过程理论)频偏盲估计算法扩展到了频率选择性衰落信道,并通过仿真证明这种扩展是可行的.仿真结果还表明CS算法不仅有好的抗平坦衰落能力,而且有很好的抗频率选择性衰落性能.     

3D-power图的快速生成方法

3D-power图在图形学和流体仿真等领域应用广泛。为解决已有的3D-power图计算方法时间性能较差的问题,提出了基于GPU的power图构造算法,给出了一种用于计算power图各区域之间的面积估值方法,使基于GPU的构造算法与Lloyd算法、牛顿法相结合,生成满足约束条件的3D质心容量限制power图（3D-centroidal capacity constrained power diagram,3D-CCCPD）。结果表明,本文算法的时间性能较已有的3D-power图构造方法提高了几个数量级。     

双向中继网络中基于压缩感知的稀疏信道估计

为提高双向中继网络中稀疏信道估计的精度并减少训练序列的长度, 利用双向中继信道(Two-way Relay Channel, TWRC)的潜在稀疏特性, 研究了基于压缩感知的稀疏TWRC估计问题, 提出了一种改进的正交匹配追踪(Improved Orthogonal Matching Pursuit, IOMP)算法. 新算法运用迭代重加权最小二乘估计代替了正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法中的最小二乘估计过程, 通过对样本进行迭代重加权, 逐步减小了异常样本的影响, 不断地修正了估计值, 在使用相同长度的训练序列时, 提高了估计的精度. 与传统的最小二乘估计算法相比, 新算法能够在获得相同估计效果的情况下, 显著减少所需训练序列的长度. 仿真结果验证了基于新算法的稀疏TWRC估计的有效性.     

基于H.263协议的极低码率视频编码系统的一种实现

提出了基于Ｈ．２６３协议的极低码率视频编码系统的一种具体实现，详细地讨论了码率控制算法和运动估计的搜索算法．其中该系统采用的自适应码率控制方法，能够动态地控制码率到指定的数值．提出的一种局部最优搜索算法，与全局最优搜索相比，大大地减少了搜索时间，而信噪比相差不大．     

带并行工件的平行机排序问题的一个新近似算法

讨论并行工件平行机排序问题,目标为极小化所有工件的总完工时间.这是一个强NP-难的问题.通过对(0,1]区间划分的深入研究,提出了一个多项式时间的近似算法,其渐近性能比的上界为1.6,下界为1.5.该算法比LI(1999)中提出的算法的渐近性能比明显地小.