基于振幅谱重构信号的松弛迭代算法

介绍了信号重构问题和基于振幅谱重构信号的迭代算法，提出了一种改进的松驰迭代算法，详细描述了该算法的具体过程，该算法充分利用了迭代过程中的前几次迭代信息，从而使算法收敛速度更快，计算机模拟:该算法具有民敛快、精度高、实现容易等优点，可广泛用于语音处理、地震勘探数据处理、图象处理和通信等应用领域。     

基于TMS320C31的以太网与模拟话机转换器的设计

介绍了一种新颖的面向Ethernet和Intranet的IP网络语音终端设备转换器的设计,该转换器采用TI公司的数字信号处理器TMS320C31作为话音编码器,ATMEL公司的AT89C51作为控制器,系统外围提供了RJ45和RS232等通信接口,从而可以直接作为IP网络的终端设备使用,给出了转换器的硬件及软件设计.     

基于压缩感知的稀疏事件检测

为了提高无线传感器网络中稀疏事件的检测概率,利用压缩感知技术,提出了一种改进的下降迭代检测算法.该算法通过动态调节参数,改变迭代权值,加快了算法收敛速度.实验结果表明:在相同条件下,改进算法的成功检测概率比贝叶斯算法平均提高了13%.     

判决反馈均衡器中抽头间隔和系数的优化设计

对数字通信中判决反馈均衡器的抽头间隔和系数进行了优化处理，并利用非线性优化的方法。计算了最佳抽头间隔，通过优化设置改善了具有有限抽头数均衡器的性能，通过系统仿真达到了比通常采用固定抽头间隔均衡器更好的预期效果．     

高阶谱与二阶循环谱在信道盲辨识与盲均衡中的性能比较

重点研究了高阶谱和二阶循环谱及其在信道盲辨识与盲均衡中的应用，对基于最小二乘和快速傅立叶变换的算法进行了比较，得出了一些重要结论：高阶谱算法具有较强的抗高斯噪声性能，但其收敛速度慢；二阶循环谱算法具有收敛速度快和所需数据最小的优点，但其收敛残余误差大。     

计算机网络课程教学及辅助教学方法研究

围绕提高教学效果为目的。在分析自底向上和自顶向下教学法各自的特色和应用特点基础上．提出采取辅助教学手段的必要性。建议两种教学辅助工具,一种是协议分析工具WireShark．主要用于协议语法的教学。另一种是网络仿真工具NS2．主要用于协议语义和协议同步的教学。并以实例说明这两种工具在教学上的应用。     

无线Mesh网络中基于公平性的拥塞控制

提出了一种针对无线Mesh网络的具有公平性拥塞控制策略.该策略与IEEE 802.11e EDCA相比,在有效缓解网络拥塞的同时,保证了高优先级业务与低优先级业务之间的公平性,使整个系统吞吐量提高了6.3%,防:止了"饿死现象"的发生.仿真结果说明了该算法的有效性.     

基于分簇协同Q-学习的频谱感知算法

针对大规模认知无线电网络中协同频谱感存在的感知时间长、能量消耗过多、缺乏自适应能力等问题,提出了一种基于分簇协同的Q-学习频谱感知算法.该算法利用分簇机制,把大规模的环境变成小规模的簇内环境,分簇后簇内采用协同Q-学习,通过代理在与环境交互过程中不断试错来确定频谱检测的最佳门限值,使系统具有自主学习的能力.实验结果表明:大规模环境下系统的检测性能有显著提高.     

基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配

针对频谱分配过程中会出现用户间的干扰问题,提出了一种基于信道选择和自适应功率控制的动态频谱分配算法.该算法的基本思想是将认知用户间频谱的竞争转化为以信道选择为策略空间的博弈模型,通过调整发射功率和利用改进后的效用函数来选择最优的分配策略.实验结果表明:该算法在实现频谱动态分配的同时减小了对授权用户的干扰,提高了系统总吞吐量.     

一种适用于正交频分复用通信系统的高效非盲信道估计算法

提出了一种适用于正交频分复用通信系统的非盲信道估计算法。与传统算法在保护间隔内插入循环前缀不同，该算法在保护间隔内插入参考信号，利用该参考信号实现信道频域估计和信道失真补偿。理论分析和计算机仿真表明：该算法与传统算法相比误码性能接近，而信道传输效率提高约20％。因此，该算法可适用于高速无线通信系统。