广义正交码索引调制系统的性能分析

摘 要：为了提高码索引调制（code index modulation，CIM）系统的传输效率，提出了一种具有更低复杂度的单输入单输出（single input single output，SISO）的广义正交码索引调制（generalized orthogonal code index modulation，GQCIM）系统。CIM 系统使用扩频码和星座符号传输信息，但只能激活两个扩频码索引和一个调制符号。而 GQCIM 系统以一种新颖的方式克服了只激活一个调制符号的限制，同时充分利用了调制符号的正交性，增加扩频码索引以传输更多的额外信息位，提高了系统的传输效率。此外，分析了GQCIM系统的理论性能，推导了误码率性能的上界。通过蒙特卡罗仿真验证了GQCIM系统的性能，对比发现GQCIM系统的理论和仿真性能一致。而且在相同的传输效率下，结果显示GQCIM系统的性能优于同样具有正交性的调制系统，如广义码索引调制（generalized code index modulation，GCIM）系统、CIM系统、码索引调制-正交空间调制（code index modulation aided quadrature spatial modulation，CIM-QSM）系统、码索引调制-正交空间调制（code index modulation aided spatial modulation，CIM-SM）系统、脉冲索引调制（pulse index modulation，PIM）系统。     

梁结构振动支承约束反力控制

支承或连接构件对梁结构的动力学性能有至关重要影响,必须保证其在振动过程中不发生破坏或者失效。通过合理设计和布局附加弹性支承可以实现对这些重要连接构件所承受约束反力的控制。应用微分变换法推导含附加支承的梁结构支承约束反力及其对于附加支承位置和刚度的灵敏度表达式,并通过优化设计附加支承位置和刚度实现具有弹性约束端的简支梁结构各支承约束反力的平衡,可提高结构的动力学性能。     

基于Radon-CPF-Fourier变换的机动目标ISAR成像

由于机动目标的逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）成像中存在多普勒扩散现象，易导致成像分辨率降低。针对此问题，在多分量三次相位信号（Cubic Phase Signal,CPS）模型基础上，提出一种基于Radon-CPF-Fourier变换（Radon-Cubic Phase Function-Fourier Transform,RCFT）的机动目标ISAR成像方法。RCFT可实现CPF中自项能量的相干积累，减轻多普勒扩散带来的影响。与现有的基于时频分析和参数估计的ISAR成像算法相比，RCFT的主副比性能提升了至少2 dB，在时频分辨率无损失时具备更好的自项能量积累能力，可获得更高质量的成像结果。仿真验证了所提方法的有效性。     

基于LP与小波包的复杂机电系统监测序列混沌降噪方法

针对流程工业生产系统监测数据存在强噪声和混沌性的特点,提出了一种局部投影方法(Local Projection Method)与小波包方法相结合的信号降噪方法。该方法先利用局部投影方法从动力学系统嵌入流形的角度进行多次迭代降噪,并根据关联维数来判定迭代终止;再利用小波包方法从频率的角度进行降噪,抑制高频噪声的干扰,取得了较好的降噪效果。用Lorenz时间序列进行仿真验证,对仿真时间序列加入不同程度的噪声,对比分析小波包、局部投影与该方法降噪后的相空间、SNR值和最大Lyapunov指数,证明了该方法对于中高强度噪声具有更好的降噪效果。并将该方法用于某压缩机组的实际监测数据降噪,评估三种方法的降噪效果,进一步验证了该方法的优越性。     

一种基于全变分技术和Lp伪范数的椒盐噪声去除方法

针对传统各向同性全变分（Isotropy total variation，ITV）去噪算法容易导致图像边缘模糊、不易保持图像细节信息等问题，提出一种基于L _p 伪范数和各向同性全变分的图像去噪方法。该方法将L _p 伪范数代替ITV模型中的L ₁范数，利用交替方向乘子算法（Alternating direction method of multipliers, ADMM）将能量泛函拆解成若干个子问题，并将差分算子视为卷积算子；然后引入卷积定理和快速傅里叶变换(Fast Fourier transform, FFT)提高算法运算效率；最后通过Matlab进行仿真实验，运用图像质量的客观和主观评价方法进行评价分析。结果表明，本文方法能够较好地保留图像的边缘特性，有效提升去噪效果。     

以任意高维纠缠态为量子信道的受控隐形传态

目的是利用高维量子纠缠态为量子信道，讨论未知单粒子态的受控隐形传输问题。以三维量子纠缠态为信道，提出一个二维任意单粒子态的受控隐形传输协议。提出了以任意[d]-维量子纠缠态为量子信道，[t]-维任意单粒子态的隐形传输协议[(t相似文献   

基于广义深度学习的含DG配网故障诊断方法

针对传统故障定位方法难以满足含分布式电源配电网的问题，提出一种基于广义深度学习的故障定位方法。利用广义深度学习在逼近能力和容错性方面的优势，挖掘响应数据与故障位置之间的映射关系，建立含分布式电源配电网故障定位的模型。IEEE34节点仿真结果表明，该方法可有效实现含分布式电源配电网的故障定位，准确率高，速度快，且在信息畸变或缺失时容错性好。