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1.
陈少平  姚天任 《信号处理》2005,21(2):136-139
当信道参数随时间的快速变化时,正交频分复用通信系统(OFDM)子载波间的正交性遭到破坏,出现了载波间的相互干扰(ICI),传统的单抽头频域均衡不再适用。虽然可采用最小均方误差(MMSE)均衡来补偿信道失真,但其计算量太大。为此,常用的方法是:先对接收信号进行ICI消除,恢复载波间的正交性,然后再进行单抽头频域或均衡。现有文献对ICI的分析均在频域进行,在此基础上提出的ICI消除与均衡算法存在计算量大或频谱利用率低的缺点。本文对ICI的产生机理和性质进行了时域和频域两方面的分析,利用现有OFDM标准中的空闲子载波信息,提出了一种ICI消除与均衡算法。理论分析和计算机仿真结果表明:该算法具有ICI消除效果好、计算量小和频谱利用率高等优点。  相似文献   
2.
对线性谱对(LSP)参数的计算方法提出改进算法,该算法利用第二类切比雪夫多项式的迭代性质对初始函数降阶。理论分析表明,改进算法可以获得更简洁的数学表达式。实验结果显示,改进算法中基本消除了乘法运算,同时随着线性预测分析阶数的增加可以进一步降低算法复杂度。  相似文献   
3.
功率控制是实现共道干扰管理、合理分配无线资源、提高系统容量的重要工具。以前,对功率控制算法及其收敛性的研究都是建立在功率可连续变化的基础上。而实际上,功率级只能以离散级别调整。用定点计算舍入误差分析方法,量化功率离散对功率分配最优解的影响,提出两种改进型离散功率控制方法,仿真结果表明提出的改进型算法能很好地抑制自振荡。  相似文献   
4.
当正交频分复用(OFDM)通信系统的循环保护前缀(CP)长度小于信道冲激响应长度时,常采用时域均衡方法消除符号间干扰(ISI)和子载波间干扰(ICI)。但时域均衡器结构复杂,且收敛速度较慢。为此,利用OFDM系统的零子载波信息,设计了一种频域均衡器。该均衡器具有稀疏矩阵结构,因此计算量小。理论分析和计算机仿真表明:它能有效消除由于循环前缀不足引起的符号间干扰和子载波间干扰,从而较好地恢复传输信号。  相似文献   
5.
新颖的基于小波变换的数字水印方案   总被引:3,自引:1,他引:2  
随着计算机网络技术与多媒体技术的快速发展,数字产品的版权保护已经成为信息技术领域中最重要的问题之一,提出了一种新颖的基于离散小波变换的数字水印方案,该方案利用改进的Pacthwork算法,将水印嵌入到LL子带中,水印信号在解码过程中无需使用原始图像可快速地重嵌入,该算法利用BCH码来降低误码率,应用所提出的算法,把一个32个字符的水印嵌入到图像中,实现结果表明水印是不可察觉的,经过JPEG有损压缩,低通与中值滤波等图像处理操作后仍是鲁棒的。  相似文献   
6.
孙洪  姚天任 《电子学报》1995,23(4):48-52,61
本文提出了孙子定理的微分方程求解法,讨论了系数为求余算子的非线性微分方程的稳定平衡点和最佳解的误差。本文构造的非线性微分方程可以唯一地收敛于孙子定理的解,其误差可任意小。该微分方程可用人工神经网络实时计算,实现余/十转换。计算机模拟结果证实了本文理论的正确性。  相似文献   
7.
余数制和神经网络各有其独特优点,将其有机结合这些优点得以充分发挥。将神经网络结构和方法引人余数制信号处理系统,构造出完成余数约化运算和余/十转换运算以及余数加法运算的新结构,开辟了高速实时信号处理的新途径.将余数制引入神经网络,即神经网络中的数据、权值均按余数制表示和运算,构造出一种新的感知机模型—余数制神经网络,由于余数制运算具有一种独特的非线性特点,使这种模型比常规神经网络具有更强的功能。  相似文献   
8.
一种基于二阶梯度估计的自适应算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
在自适应信号处理中得到广泛应用的LMS算法,对信号模型及特性有着极其严格的限 制,这些限制在很多实际情况中并不能保证得到满足.相对LMS算法,基于中心差的梯度估 计自适应算法,其适应面则要广泛得多.但是,该算法存在着收敛速度慢,所需采样点数多的 缺点.为此本文提出一种适应于平稳情况的新的估计算法,除首次估计需做采样外,在收敛过 程中无需再做采样.与传统的中心差算法相比,本文算法具有较快的收敛速度和较好的失调 性能.  相似文献   
9.
有限环计算的数字式神经网络方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
孙洪  姚天任 《电子学报》1994,22(10):14-19
本文提出一种用于有限环算术的数字式神比网络方法。它采用非对称的数字式神经网络结构,在整个矢量空间上具有唯一的平衡点,因而不存在计算误差。这种方法保持了神经网络的高度并行结构,能够实时完成有限环上的模运算。它还被应用于中国余数定理的实现。  相似文献   
10.
联合块对角化和几何均值分解(BD-GMD)是一种用于下行多用户多输入多输出(MU-MIMO)系统的预编码方案。在信噪比(SNR)较高的情况下,此方案在信道吞吐量和误符号率(SER)两方面都是渐进最优的。但是,在BD-GMD方案中,发射和接收天线的数量限制了能同时通信的用户数。在一个拥有大量用户的下行MU-MIMO系统中,为了使得系统总的吞吐量最大,基站必须从大量的用户中选出一个用户子集,同时对他们进行服务。采用穷尽搜索算法能得到最优的用户子集,但这种方法所需要的计算量太大。因此,提出了一种次最优但是计算复杂度较低的用户选择算法,用于采用BD-GMD方案的下行MU-MIMO系统。此算法具有随用户数变化的线性复杂度,另外,仿真结果显示,其总的吞吐量大致能达到采用穷尽搜索算法所获得的系统总吞吐量的95%。  相似文献   
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