基于极大似然线性回归的模型合成和特征映射进行说话人确认

提出了基于极大似然线性回归(MLLR)调整的说话人模型合成和特征映射方法。MAP调整事后确定相应模型间线性关系,变换参数人为确定;而MLLR调整首先确定相应模型间线性关系,变换参数由训练数据确定,并且可以只调整均值向量。模型合成时,MLLR调整指定通用信道背景模型参数间的线性变换;特征映射时,MLLR调整指定Root GMM-UBM与通用信道背景模型参数间的线性变换。通过对模型参数进行分组调整,可以在训练数据和参数数目间达成平衡。实验结果表明,合适选取MLLR回归类,可以取得比相应MAP调整方法更好的识别效果。     

基于小波神经网络的物联网主干光信道估计

传统的正交频分复用技术对正交性要求高且存在频谱资源的浪费,不适合大规模物联网接入5G网的应用场景,偏移正交幅度调制滤波器组多载波技术是该应用场景的一个解决方案,但该技术应用于40～100Gbps光纤主干网时存在固有干扰和光信道噪声的问题,为此提出了基于小波神经网络的物联网主干光信道估计方法。通过最小二乘法对光信道进行初步估计,基于估计的结果和布谷鸟搜索算法初始化小波神经网络的参数;通过伪逆运算动态更新网络的权重参数,从而对信道状态进行实时跟踪,保持较高的估计准确性。实验结果显示,估计方法的效果好于传统的最小二乘估计和最小均方误差估计。     

一种能有效消除水声信道相位连续旋转的分数间隔盲均衡算法研究

针对信道均衡过程中的均衡器输出相位连续旋转问题,提出一种带有二阶数字锁相环的分数间隔超指数迭代盲均衡算法。该算法利用分数间隔超指数迭代算法加强对信道多途的抑制,利用二阶数字锁相环消除均衡器输出信号连续相位旋转,从而实现对原始发射信号的正确恢复。水池实验结果表明:该算法相对于常规盲均衡算法,收敛速度快,剩余均方误差小,能够有效地消除均衡器输出信号相位连续旋转,从而降低水声通信系统的误码率。     

合肥电子储存环自旋响应函数的计算

对电子储存环共振退极化标定能量的原理和步骤进行了描述,重点讨论了在合肥光源(HLS)共振退极化标定电子能量的方法中自旋响应函数的计算,给出自旋响应函数在HLS储存环一个单位周期上的分布。在将来的HLS的退极化实验中,退极化场位置处的自旋反馈函数为1.569 m,根据退极化场的计算结果,需要的退极化时间为60 s。     

相干水声通信幅相加权空间分集均衡算法

水声信道的典型特点为多普勒频移严重、可利用带宽窄以及强多径干扰。空间分集均衡技术是相干水声通信中克服信道多径干扰,消除码间干扰的一种有效手段。为了极大化地输出阵增益,结合无源相位共轭方法和多通道均衡算法,本文设计了组合信噪干比的全新信道评价方法。利用改进的Sigmoid函数对各通道接收信号的幅度进行加权处理;采用二阶锁相环跟踪各通道信号的相位变化,实现各通道信号同相累加。将各通道低通滤波后的信号能量归一化,采用了分数阶-判决反馈分集均衡器,加入各通道权重系数实现了水声通信系统的分集均衡接收。仿真结果和湖试数据处理结果均表明,优化的幅相加权分集均衡接收算法能抵消多径和噪声的干扰,性能优于等增益合并接收算法。湖试数据处理结果误码率降低了1.8%。     

水声通信系统中双向turbo均衡算法

提出了一种水声通信系统中直接自适应双向turbo均衡算法。摒弃了信道估计步骤,采用基于直接自适应的turbo均衡器,并利用内嵌数字锁相环的判决反馈均衡器结构跟踪时变信道,采用最速优化算法自适应调整迭代步长,使得收敛速度和算法性能得到很好折中。此外,利用最小均方误差准则,得到最优权重因子,对正向与反向turbo均衡结果加权求和,消除误差传播效应。仿真和湖上实验验证了方法的正确性,双向均衡的性能优于单向均衡。湖上实验结果表明,基于直接自适应算法相比于基于信道估计的算法,对时变信道不敏感,能获得更低的误比特率。     

多输入多输出与时反联合的波导声呐有源目标定位

为了提高对浅海静止小目标的探测能力,提出了将多输入多输出和时反处理相结合的波导声呐处理框架。利用收发合置垂直阵,假设目标为点目标,每一个阵元轮流时反发射正交信号照射目标,整个阵接收对应的目标回波。当所有的阵元发射正交信号结束以后,对所有接收的目标回波数据进行分集处理,然后与时反发射驾驶向量做匹配滤波完成对目标的定位。分时发射策略克服了水声信道时延扩展和多普勒扩展导致常规多输入多输出处理接收端不同回波信号分离的困难。采用物理时反发射和数值时反接收聚焦,有助于抑制混响、提高回混比。数值仿真和波导水池实验结果表明多输入多输出时反处理较常规的有源匹配场处理以更高的精度对波导中的目标进行定位。     

Novel Metal-organic Framework Compound Pb（C5H4NCOO）2 Showing One-dimensional Channel Defined as Four Leads and Four Nicotinic Acids

A novel metal-organic framework(MOF) compound of Pb(C5H4NCOO)2 was hydrothermally synthesized and structurally determined by X-ray single-crystal diffraction. The data of unit cell:orthorhombic space group Pccn,a=1.0325(2) nm,b=1.3597(3) nm,c=0.8499(2) nm,V=1.1931(4) nm3,Z=4,Dc=2.513 g/cm3,R1=0.047 were obtained on the basis of 1365 reflections with Fo>2σ(Fo). PbN2O6 polyhedron adopts the distorted cubic configuration which is assigned to the holodirected geometry. These PbN2O6 polyhedra can form the zigzag...     

自由空间光通信下的LSTM-SCFlips译码方法研究

针对自由空间光通信下大气湍流引起极化码译码中错误比特难以定位的问题,提出一种自由空间光通信下的LSTM-SCFlips译码方法.首先将极化码串行抵消(SC)译码的对数似然比(LLR)信息序列进行one-hot预编码处理,在不同训练步长下,分析与学习极化码对数似然比信息序列的特征,综合考虑神经预测模型的均方根误差和计算复...     

混合稀疏水声信道的动态区分性压缩感知估计

由于水声传播过程中同时存在声信号直达、静态或动态边界反射的现象,水声信道会呈现不同动态特性的多径,形成具有混合稀疏的结构,即多径由静态或相对缓变的平稳多径分量和快速时变的动态多径分量混合组成。对于混合稀疏信道,经典的稀疏信道估计算法未考虑混合稀疏性,将导致算法失配、性能下降;以时变稀疏集为模型,动态压缩感知(DCS)结合卡尔曼滤波(KF-CS)可提高对时变多径分量的估计精度,但KF对静态稀疏分量的估计无法充分挖掘其稀疏性。通过将混合稀疏水声信道建模为由静态和时变支撑集所组成的稀疏集,提出一种动态区分性压缩感知(DDCS)方法。该算法首先结合同步正交匹配追踪(SOMP)和正交匹配追踪(OMP)将混合稀疏多径进行区分,分解为静态分量和时变分量;然后,分别用KF-CS和同步正交匹配追踪算法估计时变和静态多径的幅度;最后,将静态分量和时变分量的估计结果整合以得到整个水声信道的冲激响应。通过海试实验把所提DDCS算法与经典信道估计算法、压缩感知算法和DCS算法进行了比较,验证了所提算法的有效性。结果表明,对混合稀疏水声信道进行区分性稀疏估计可改善信道估计性能,进而可通过信道估计均衡器提升水声通信质量。