基于聚类算法实现信号盲分类

本文解决了信号处理、工业控制等领域存在的非平稳信号盲分类问题。在聚类中广泛应用的K-Means算法及其它基于中心的聚类算法有两个共同的缺陷-需要预先确定类数目且随机初始化中心引起性能不稳定。本文提出的算法较好地解决了这两个问题，提高了算法稳定性，实现了非平稳信号盲分类。提取非平稳信号的小波系数作为聚类的样本空间，分析聚类结果的统计偏差以估计类的数目，采用调和均值准则进行分类。最后给出的仿真结果表明本文提出的方法较传统的K-Means算法明显降低分类错误率。     

非编码MPSK-OFDM系统判决指导的相位估计研究

本文论及非编码MPSK-OFDM系统载波跟踪中的重要部件?判决指导的相位估计器(PED)的研究.多载波系统的相位估计可以表示为各子载波相位估计的加权和.文中在分析单载波的基础上考察了符号判决错误对多载波相位估计的影响,并提出了两种改进方案,一是给出一组新的加权系数,改善了PED在较低信噪比的性能;二是由导频子载波相位估计指导其它数据子载波相位估计,获得了(-(/)M (/)M)区间上的线性无偏估计器.文中对两种改进算法进行了分析比较和仿真验证.     

基于关键节点和多播节点的多播路由算法

在视频会议等多播应用中，降低多播树网络费用非常重要。本文提出了基于关键节点和目的节点的多播路由KDDMC算法。由于在算法中优先考虑采用关键节点，实现更多链路的共享，从而降低网络费用。在随机网络上的仿真结果表明，KDDMC算法的多播树网络费用优于SPH算法。同时证明了KDDMC算法的复杂度为O(n^3)，且利用所提出的路由表算法易于分布式实现。     

IP电话系统和呼叫路由技术--第5讲 SIP IP电话系统的呼叫路由

文章首先介绍了SIP IP电话系统呼叫路由使用的几个基本概念,包括请求资源标识、路由头部、路由记录和路由集.然后对SIP呼叫路由的基础---注册和注销过程进行了描述.文章还分对话内和对话外两种情况对SIP系统的呼叫路由过程进行了详细分析.最后给出了SIP的移动框架和移动呼叫路由过程.     

IP电话系统和呼叫路由技术第3讲 H.323 IP电话系统移动呼叫路由

文章首先分析了H.323IP电话系统需要提供移动服务的原因。在对移动IP技术进行了简单介绍后,详细分析了移动IP技术的不足,并得出了其无法满足H.323IP电话系统移动性管理需要的结论。文章随后介绍了ITU-T最新提出的H.323移动框架,描述了在此框架下移动用户的位置更新过程和呼叫路由过程。     

一种自适应正交频分复用系统的子载波分配算法

针对现有自适应正交频分复用系统子载波分配算法计算复杂度较高、不利于实时性应用的不足,提出一种快速子载波分配算法.根据用户的比特率要求以及信道响应,计算其相对比特数要求和各子载波利用度,在分配子载波时优先考虑相对比特数要求多的用户以及利用度大的子载波.仿真结果表明,此算法在频谱效率上接近于子载波分配算法的性能上限,在公平性上性能良好,与其他算法相比计算复杂度较小.     

基于上下文的自适应二进制算术编码研究

针对视频编码标准H.264中基于上下文的自适应二进制算术编码(CABAC)的复杂度高和存储空间大的问题，提出了一种简化的编码器模型.在对CABAC熵编码器进行理论分析后，给出了CABAC的编码效率公式，进而推导出不同概率时的理论最优量化点集合；通过调整CABAC中消除乘法运算的编码器的区间精度和倍乘系数，研究了这些参数和量化点集合对CABAC的编码效率和存储空间的影响，获得了该种简化模型，并利用此编码模型对不同特性的图像序列进行测试.仿真结果表明，该模型能够在编码效率降低不多的情况下，大大降低复杂度和存储空间，适用于对存储空间要求较高的视频通信.     

用于数据挖掘的聚类算法

数据挖掘用于从超大规模数据库中提取感兴趣的信息。聚类是数据挖掘的重要工具,根据数据间的相似性将数据库分成多个类,每类中数据应尽可能相似。从机器学习的观点来看,类相当于隐藏模式,寻找类是无监督学习过程。目前已有应用于统计、模式识别、机器学习等不同领域的几十种聚类算法。该文对数据挖掘中的聚类算法进行了归纳和分类,总结了7类算法并分析了其性能特点。     

数字高清晰度电视地面广播传输

本文简要讨论了美国ＦＣＣ提出的对ＨＤＴＶ地面广播传输的基本要求，概述了美国与欧洲的几套ＨＤＴＶ传输方案的特点，论述了地面广播信道的特性。文中着重介绍基于ＶＳＢ的ＧＡ方案和采用ＣＯＦＤＭ的传输方案，并介绍了纠错编码、调制、均衡的新理论和新技术在ＨＤＴＶ地面广播传输中应用。     

基于噪声空间的OSTBC OFDM盲信道估计

针对多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统中部分编码速率小于1的正交空时分组码（OSTBC）,在不添加外部冗余而仅利用空时分组编码自身冗余和正交性的情况下给出了一种基于噪声空间的盲信道估计方法.在OSTBC OFDM信号模型的基础上通过奇异值分解（SVD）方法求解信道的噪声空间,得到一组信道响应,并使用少量导频确定信道估计结果的模糊度,讨论了噪声空间可分解的条件. 提出了通过减小SVD操作对象维度来降低运算量的几种考虑,利用计算机仿真给出了该估计方法在不同条件下的归一化均方误差和误符号率性能.