CDMA时变色散信道的两级盲辨识算法

本文通过对时变信道的扩展函数在时频域进行正则采样，得到了CDMA时变系统的离散正则模型。针对该模型提出了一种具有较低运算量的两级盲辨识算法。为避免两级算法产生的误差传播效应，文章将理想SIMO模型等效为加性噪声模型来处理。与基展开模型方法相比，该算法具有不需利用观测数据的高阶统计量估计展开基频率的优点。文章通过仿真验证了该算法是可行的。     

基于信道缩短的TH-PPM UWB稀疏信道盲估计算法

针对TH-PPM UWB系统,提出一种基于信道缩短的UWB稀疏信道盲估计算法.该算法通过对接收信号进行信道缩短,有效地克服了信道过长给估计精度带来的影响.同时利用UWB信道的稀疏簇特性,避免了无谓的零值抽头估计,改善了该算法的性能.仿真结果表明:当信道长度大于符号长度时,该算法可以获得较好的估计性能.     

弱稀疏性下的欠定语音盲分离方法

针对语音信号的弱稀疏性,提出一种新的基于混合矩阵估计的欠定语音盲分离方法。该方法通过主成分分析检测只有一个源信号存在时的时频点并用于估计混合矩阵,从而克服语音信号稀疏性变弱时的影响,提高混合矩阵估计精度。结合子空间法重构源信号,进一步提高分离性能,并从几何角度证明子空间方法,仿真结果表明该方法的分离性能优于Cluster-UBSS,且鲁棒性更好。     

基于粒子滤波器的参数跟踪方法

在科学和工程实践中，常常需要对动态系统的参数进行实时跟踪估计。传统卡尔曼滤波方法能够有效完成对线性系统的跟踪，而对非线性动态系统的跟踪性能较差。将粒子滤波器理论用于研究动态系统的跟踪问题，提出了基于粒子滤波器的参数跟踪方法。仿真实验表明，对于线性动态系统，该方法性能略优于广义卡尔曼滤波方法，而对于非线性动态系统，其参数跟踪性能则显著提高。     

基于DSP的主动噪声控制系统设计与实现

介绍了主动噪声控制技术的理论基础和算法,以自适应主动噪声前馈控制系统为研究核心,选用TMS320VC5509 DSP作为控制器,给出了系统的硬件解决方案,并用C语言编程在硬件系统上实现了基于FX-LMS算法的主动噪声实时控制。800Hz单频噪声的实验结果表明系统可降低噪声9dB。     

利用Mason公式确定有源滤波器的传递函数

有源滤波器性能分析和设计的关键在于求出其传递函数，本文通过构造有源滤波器的信流图，运用Mason公式提出了一种确定有源滤波器传递函数的有效方法。     

几种基于最大互信息准则的联合均衡方法性能比较

在块传输系统中，采用预编码—后均衡相结合的联合均衡技术能够有效克服信道的色散效应。本文针对无线信道中三种用滤波器组实现的块传输系统的联合均衡方法，就系统的最大互信息量和误码率性能作了分析比较。理论分析和仿真结果表明，作者提出的MMI—DFEl方法具有最佳性能。     

X88幼儿园的性能化设计与运维

与普通幼儿园运维及管理模式不同,被动式幼儿园在运维初期也出现了一些不可预期的问题,如耗电量高、室内过热过湿等.为了验证被动式幼儿园的舒适性和节能性,减少运营费用,对幼儿园运营初期的舒适性和耗电量进行了记录、分析和研究,验证了被动房的节能性.     

弱稀疏语音信号的欠定盲分离

为解决弱稀疏语音信号的欠定盲分离问题,根据语音信号的部分W-分离正交性,提出一种基于单源主导区间的混合矩阵盲估计方法。该方法根据单源主导区间的性质,通过二元行矢量提取单源观测样本,对单源观测样本进行K均值聚类和主成分分析来估计混合矩阵。仿真结果表明,提出的方法可有效提高分离语音的性能,与直接利用K-PCA方法相比,分离语音的平均信噪比提高了10 dB左右。     

基于均值循环卷积特性的UWB信道盲估计算法

该文针对采用码片率抽头间隔的TH-PPM超宽带系统离散信道,利用接收信号的均值循环卷积特性,对UWB信道估计问题进行建模,结合UWB信道的稀疏簇结构,提出一种基于抽头探测的UWB信道盲估计算法,避免了无谓的零抽头估计,改善了算法性能。仿真表明：在低信噪比(0-15dB)的情况下,基于抽头探测算法的MSE比没利用信道结构特征的最小二乘算法平均低约5.5dB;在中等信噪比(15dB)的情况下,基于抽头探测算法的MSE比最小二乘算法平均低约3.5dB,同时基于抽头探测算法还能获得较好的SER(Signal-Error-Ratio)性能。