基于稀疏约束的DCD滑动窗RLS水声信道估计算法研究

水声信道具有稀疏性的特点,因此高精度低复杂度的稀疏信道估计算法对水声通信具有重要意义。基于自适应滤波算法的信道估计问题本质上是线性回归模型参数的求解问题,传统的最小二乘（Least Square,LS）、最小均方（Least Mean Square,LMS）及递归最小二乘（Recursive Least Squares,RLS）算法在估计稀疏信道时不仅复杂度较高,而且在求解线性回归模型时,因忽略自变量的多重共线性而使稀疏信道估计精度降低。针对上述问题,首先,在经典RLS算法的代价函数中加入信道系数的范数对其进行约束,从而提高了稀疏信道估计的精度,然后,采用滑动窗的方式对其代价函数进行处理以减少算法的计算量。在此基础上又引入二分坐标下降（Dichotomous Coordinate Descent,DCD）算法搜索单次迭代中使代价函数最小的解,进一步降低了算法的复杂度。仿真结果表明,文中所提的算法相较于经典算法在估计精度和复杂度方面具有一定的优越性。     

浅谈高层建筑消防安全管理

随着社会的发展，我国高层建筑的数量显著增加。同时我国城市发展迅速，人口增长迅猛，我国的土地资源明显短缺，故而城市中建筑都向着高层建筑发展。而高层建筑的一般特点是结构复杂。它的出现越来越体现出我国现代化社会的繁荣。与此同时此类高层建筑内的功能也非常多，比如居民楼下面是商户，商场下面是餐饮娱乐场所等。故而在高层建筑中及其附近人口的分布是十分密集的。但与此同时，高层建筑中出现火灾的危险就大大增加。故而高层建筑的消防安全管理成为了一个至关重要的问题，有待解决。本文通过分析高层建筑的特点及火灾的危险性，了解现状，提出问题并提出相应地解决方案。     

建构主义下的《数据结构》课程教学探讨

《数据结构》课程是一门重要的专业基础课程,主要讲授数据结构和逻辑结构、存储结构、运算及算法实现,理论性强、思维抽象,授课难度大。该课程的学习效果直接影响学生对计算机专业课程的学习能力和学习兴趣。本文就如何组织实施教学过程及运用的教学方法进行了探讨,所提出的方案已取得明显的教学效果。     

基于gOMP算法的FBMC水声通信信道估计方法

传统基于训练序列及块状导频结构的滤波器组多载波（Filter Bank Multicarrier,FBMC）信道估计方法花费额外的频谱资源,这在频谱资源较为紧张的水声通信环境中具有一定的局限性。针对这一问题并结合水声信道稀疏性的特点,文章提出了一种基于压缩感知的离散导频结构FBMC信道估计方法。首先基于等效导频能量最大化的思想,设计了一种新的离散导频结构来解决FBMC系统信道估计时存在的固有虚部干扰问题;然后配合该结构,提取出导频处的接收信息并利用重构效果优良的压缩感知gOMP算法对水声信道进行重构。该方法在保证水声信道估计精度的同时有效提高了FBMC系统的频谱利用率,改善了水声通信的性能。仿真结果表明,文中所提方法相较于传统方法在估计精度和频谱利用率方面具有一定的优越性。