一种新的数字信号调制式盲识别算法

现有的调制识别算法多应用到信号的瞬时频率和瞬时相位信息,而瞬时频率和瞬时相位的提取需要载频、码元速率等先验信息,载频的偏差限制了其识别性能的进一步提高。基于此,提出了一种仅依靠信号瞬时幅度信息进行肓识别的新算法．该算法不需要任何先验信息,介绍了一种对MFSK和MPSK信号非常有效的瞬时频率的近似提取法,然后选择特征量对调制类型进行分类识别,最后进行计算机仿真,仿真结果表明该算法识别性能良好,对载频偏差不敏感,有着很好的稳定性。     

基于关键路径的三模冗余表决器插入算法

在FPGA的三模冗余设计中,寄存器的反馈环路会导致错误持续出现,严重影响三模冗余的容错性能,因此需要在寄存器的反馈环路上插入表决器。该文首次提出了一种针对映射后网表进行三模冗余设计的方法,同时提出了基于关键路径的表决器插入算法,该算法在表决器的插入时避开关键路径,缓解了三模冗余设计中插入表决器时增加延时的影响。与国外同类算法相比,该文算法在不降低电路可靠性的前提下,以不到1%的面积开销,使得关键路径延时减少3%~10%,同时算法运算速度平均提高35.4%。

     

OFDM系统基于自适应定阶的MMSE信道估计

MMSE估计是OFDM系统中常用的信道估计算法。针对MMSE信道估计的失配问题,该文提出了一种基于自适应定阶的MMSE估计算法。该算法通过对信道最大多径时延的估计,自适应地调整信道自相关函数的产生,获得接近匹配时的MMSE估计效果。     

短波信道下的信号调制方式识别

针对短波信道条件下的通信信号调制识别问题,提取了以信号功率谱的各种特征为主要特征参数,使用判决树分类器,对基于Watterson信道模型下的九类常用短波信号进行调制识别.仿真结果表明,所选取的特征参数具有很好的稳健性,在中等短波信道且在低信噪比条件下有较高的正确识别率,且方法简单便于工程实现.     

基于BP神经网络的认知无线电疑似跳转信道预测研究

为了在认知无线电环境中进行跟踪干扰,需要预测认知用户在遭受干扰后进行频谱切换的目标信道——疑似跳转信道,以便在这些疑似跳转信道上对其进行跟踪检测和干扰。提出了一种在多信道多用户条件下,认知用户在感知得到的空闲信道上智能决策并选择合适信道接入的频谱模型,并用基于BP神经网络的预测算法预测疑似跳转信道,为衡量预测效果,提出了预测切准率和预测精度两个参考标准,仿真结果验证了该算法的可行性。     

本地传输网传输3G业务时的带宽和收敛问题研究

介绍了3G基站最大传输带宽和经传输系统统计复用处理后所需传输的Iub接口电路带宽的计算方法,根据两者之比计算收敛比。最后给出了工程中的应用方法和需注意的问题。     

基于统计分析的水文时间序列关联规则优化算法

基于方差分析、列联表检验以及兴趣度的定义,提出一种挖掘水文时间序列关联规则优化算法。算法把水文时间序列数据属性分成条件属性和决策属性,通过方差分析和列联表检验在关联规则生成之前剔除的属性和属性值;同时根据新的兴趣度定义,发现"有趣"规则。实验结果证明算法在水文时间序列分析的可行性。     

单位冲激函数及其复合函数积分的探讨

单位冲激函数是“信号与系统”课程中十分重要的一个基本数学模型，其物理含义和广义函数的性质难以形象理解，从而使得单位冲激函数及其复合函数的积分计算容易出现理解上的偏差。本文采用常规函数的计算方法，根据狄拉克对单位冲激函数的数学定义以及广义函数的筛选性质，对单位冲激函数及其复合函数的积分问题进行了归纳和探讨，分别对内层函数为常数、一次函数、二次函数、三次及以上函数的情形进行了分析和推导，试图得出一般性的结论，最后运用已知正确结果对结论的正确性进行了验证。     

改进的非相干信号子空间宽带测向算法

研究了非相干信号子空间高分辨率宽带测向算法(ISM),提出了基于最大功率进行频点选择的改进的ISM算法,即将接收的时域信号经傅里叶变换后,选取代表最高功率的子带的频点来构造频谱密度矩阵,然后将该矩阵应用于窄带测向算法进行测向,提高了测向精度,减小了运算量。计算机仿真表明,新算法比原算法在分辨概率达到100%时的信噪比降低了9.5 dB,并且方差也明显比原算法小。     

基于CRC校验的解码后合并方法

由于远距离短波通信的复杂性,使得接收信号的幅度、相位发生剧烈的变化,这样在接收端就必须采用抗信道衰落的技术.各种抗衰落技术中,又属分集接收技术为最有效的抗击衰落的技术之一.针对一种远距离短波通信的多台站接收模型下,简单分析了分集技术下3种合并方式的性能,但由于分集接收实现过于复杂的缺点,参照该模型提出了一种在实际环境下易于实现的解码后合并方法,仿真给出了该方法的性能上下界,结果表明该方法在低信噪比环境下能够取得接近甚至优于3种分集合并的性能,给实际通信过程中合并方式的选择提出了有效的参考.