TD—LTE系统多普勒预编码分集技术研究

TD—LTE系统存在信道的多径效应和多普勒频偏,导致接收信号是一种有一定频带宽度的混合信号,即所谓的多普勒扩展。多普勒分集技术是解决多普勒扩展现象的关键环节。构建了一种满秩方阵范德蒙预编码矩阵来获得系统的多普勒分集增益。它不改变现有的系统结构,节约了系统的成本。以最小化误码率为前提,给出了这种编码矩阵具体形式。仿真结果表明该方法不依赖于信号的调制方式,在获得多普勒分集增益的同时取得较大的编码增益,能够使系统误码率降低。其性能明显优于其它多普勒分集技术。     

基于分布式参数电路模型检测电缆故障

设计一种基于分布式参数模型查找电缆故障点系统,以NiosⅡ软核处理器和所需的外设IP核嵌入到FPGA中为硬件架构,移植μC/OS-Ⅱ实时操作系统为软件体系,实现故障的检测,具有广泛的适用性和良好的应用前景。     

HSDPA中继系统实时业务调度算法研究

在传统的高速下行链路分组接入（HSDPA,HighSpeedDownlinkPacketAccess）系统中,对于实时业务的调度,主流算法是修正的最大加权时限优先（Modified—LargestWeightDeadlineFirst,M—LWDF）算法。但由于中继的引入,中继用户的延时增加必然会导致中继用户的丢包率增大,从而降低了系统的性能。基于此,本文提出了一种改进的M—LWDF算法,并通过VolP业务对该算法进行了仿真验证。结果表明该算法能够在保证用户QoS要求的前提下,提高系统吞吐量。     

HSDPA系统链路级参数获取

链路层仿真是对复杂多变的无线信道质量进行准确估计和参数量化,从而更好的刻画移动通信系统。目前,对链路级抽象,大量的研究都是基于信噪比(SNR)展开的。通过有效SNR映射模型的设计,映射函数的选取,在低复杂度和低开销的情况下对系统进行训练,优化链路层仿真参数。考察AWGN信道和有效SNR的映射下BLER性能曲线,二者高度拟合。表明链路级参数获取方法切实可行。     

BP算法在非线性系统参数辨识中的应用

非线性系统很少有精确的数学模型,因此,很难就系统提出一个良好的控制方法。为了解决这一问题,本文用人工神经网络来辨识非线性系统,并着重介绍其学习算法BP算法。     

基于PIDNN的污水处理系统参数辨识研究

对污水处理系统进行参数辨识,获取合理的模型,这是污水处理系统分析、预测和控制器设计的关键。为此,文中构建了污水处理系统的神经网络模型,赋予了神经元相应的比例、积分和微分功能。并在介绍PIDNN特征及算法的基础上．提出了一种基于PIDNN的参数辨识方法。最后对污水处理系统进行了仿真,仿真结果能够拟合污水处理系统各项指标,证明了该方法切实可行。     

基于PIDNN的污水处理系统参数辨识研究

对污水处理系统进行参数辨识,获取合理的模型,这是污水处理系统分析、预测和控制器设计的关键.为此,文中构建了污水处理系统的神经网络模型,赋予了神经元相应的比例、积分和微分功能.并在介绍PIDNN特征及算法的基础上,提出了一种基于PIDNN的参数辨识方法.最后对污水处理系统进行了仿真,仿真结果能够拟合污水处理系统各项指标,证明了该方法切实可行.     

基于SOPC的远程数据采集系统设计

在许多恶劣的环境下,测量者不能长期置身其中,使得数据采集和传送变得非常困难。为了解决这一问题,设计了一种基于SOPC的远程数据采集系统。以Nios II软核处理器和所需的外设IP核嵌入到FPGA中为硬件架构,以移植μC/OS-Ⅱ实时操作系统和TCP/IP协议为软件体系,实现了开放式可重构的软硬件体系结构。通过对温湿度采集,表明该系统能够满足高速采集数据的实时性和同步性要求,具有广泛的适用性和良好的应用前景。     

基于SOPC技术的远程测控系统设计

设计了一种基于SOPC的远程测控系统。以NiosⅡ软核处理器和所需的外设IP核嵌入到FPGA中为硬件架构,以移植μC/OS-Ⅱ实时操作系统和TCP/IP协议为软件体系,实现数据的远程采集及其传送,可满足多种不同环境的工业测控任务要求,具有广泛的适用性和良好的应用前景。