排序方式: 共有62条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
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.
3.
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.
6.
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.
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
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