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1.
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。  相似文献   
2.
教学质量是高校的生命线。要从根本上保证和提高高校的教学质量,必须加强高校的质量文化建设,提高全体教师和管理人员的质量意识,使质量行为成为全体教师和管理人员的自发行为。加强质量文化建设,一方面要明确质量文化的内涵,注重领导作用的发挥;另一方面要转变教育质量观,引进新的管理方法。  相似文献   
3.
讨论了用数字表和电流源间接检定直流电阻箱的方法,并进行了方案的论证。  相似文献   
4.
讨论了用数字表和电流源间接检定直流电阻箱的方法 ,并进行了方案的论证。  相似文献   
5.
基于神经网络的图像边缘检测方法   总被引:4,自引:3,他引:4  
提出了一种基于神经网络的图像边缘检测新方法.该方法首先基于邻域灰度极值提取边界候选图像,然后以边界候选象素及其邻域象素的二值模式作为样本集,输入边缘检测神经网络进行训练.边缘检测神经网络采用BP网络,为加快网络的训练速度,采用了滚动训练和权值随机扰动的方法.实验表明,该方法提高了神经网络的学习效率,获得的边缘图像封闭性好,边缘描述真实.  相似文献   
6.
鉴于目前MIMO系统中大多数多符号差分检测算法对于大容量存储空间的需求和高计算复杂度的缺点,提出了一种概率排序的存储约束树搜索(Probabilistic Sorting Memory Constrained Tree Search,PSMCTS)算法,利用概率排序的性能优势与MCTS的存储优势来解决此问题。经过理论分析与仿真验证,该算法能够继承MCTS算法的优势,能够动态地适应预设的存储空间,适合硬件实现,而排序算法提高了检测性能,在固定的存储需求下,性能表现更加逼近ML算法,同时能够解决MCTS算法在小存储容量条件下低信噪比区域计算复杂度仍比较高的问题。因此,PSMCTS可以作为一种有效的方案应用在通信系统中。  相似文献   
7.
介绍了应用微机实现三表,数字表,电位差计,电阻箱的半自动检定系统的工作原理,结构框图,软件实现方法及系统功能。  相似文献   
8.
提出一种有源R型在线电阻测量电路,该在线电阻测量电路是由集成运放和电阻组成的电阻/频率变换器,易于集成化。另外,提出了一种采用人工神经网络对测量电路受环境温度变化的补偿方法,计算机仿真实验表明这种方法能有效地克服环境温度对在线测量电路的影响。  相似文献   
9.
在差分协作系统中,为了解决硬判决多符号差分检测(multi-symbol differential detection,MSDD)译码过程中,部分信息丢失导致性能损失以及该算法中最大似然检测计算复杂度高的问题,提出了一种软输入软输出的多符号差分球形译码(SISO-MSDSD)算法.该算法利用球形译码思想,在一定搜索范围内计算编码比特的对数似然比(LLR),去除先验信息可获得编码比特的外信息,经内部译码器判决得到源信息.仿真分析表明,比较硬判决MAP算法,SISO-MSDSD算法性能明显提高,且在信道频偏较大时,随着分组长度增加能有效提高检测性能.此外,在低SNR区域,SISO-MSDSD算法对复杂度的改善也十分明显.因此,SISO-MS-DSD可作为一种较好的软检测算法应用于差分协作系统中.  相似文献   
10.
采用一种新的查表差分算法,理论分析得出,此差分算法不仅能降低硬件实现难度,而且在调制端避免了传统差分的数学运算.随后又在检测端针对多符号差分检测(MSDD)复杂度高的问题,提出结合自更新半径的球形译码(Auto-Updating Radius Sphere Detection,AUR-SD)算法的检测策略.仿真表明,结合了此两种算法的方案不仅使得复杂度得到了明显的改善,也使得在性能上相比传统宽度优先球形译码检测算法更加逼近ML算法.因此,可以作为一种较好的方案应用在差分协作系统中.  相似文献   
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