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针对水声滤波器组多载波(Filter Bank MultiCarrier,FBMC)传统均衡方法效率低、复杂度高等问题,提出了单阵元无源时间反转镜(Passive Time Reversal Mirror,PTRM)和虚拟时间反转镜(Virtual Time Reversal Mirror,VTRM)的均衡算法,该算法利用时间聚焦原理可以降低水声信道带来的符号间干扰(Inter Symbol Interference,ISI),并且不需要在FBMC符号中插入导频,进一步提高了通信速率.通过仿真和外场实验验证了水声FBMC系统采用单阵元PTRM和VTRM的有效性,结果表明,这两种均衡方法能够有效减少ISI,提高系统可靠性能。 相似文献
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针对以具有时序结构的稀疏贝叶斯学习(Temporally multiple sparse Bayesian learning,TMSBL)为重构算法的水声目标DOA (Direction-of-arrival)估计方法存在运算速度慢的问题,结合块稀疏贝叶斯学习(Block-spare Bayesian learning,BSBL)理论框架下DOA估计模型与特点,采用MacKay提出的定点方法(Fixed-point method)对TMSBL算法中的核心超参量进行求解,提出一种快速的水声目标方位估计稀疏贝叶斯学习的方法,该方法具有运算速度快,重构概率高的特点,并通过实验仿真从运算时间、失败率和均方根误差等方面与TMSBL算法进行比较,验证了该方法的可行性与有效性。 相似文献
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