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1.
为解决无线基站宽带工作频带内电压驻波比(Voltage Standing Wave Ratio,VSWR)的实时测量,提出了一种采用信道估计法的测量方案。该方案实现简单,在基带处理单元高速率位置发送数据,依次抓取射频通道反馈和反射数据,分别求取信道响应序列,结合工厂装备测试数据,计算驻波反射系数和反射点位置。发送信号采用宽带正交频分复用信号,能检测到工作频段内任何频点处的驻波异常。有用信号前加循环前缀,并引入峰值抵消核,能正确检测到多个反射点驻波。仿真结果表明,该方案驻波测量精度和单回波点位置精度达到预期,多回波点测量能抓准外部主要故障点,在基站VSWR实时测量中具有良好的应用前景。 相似文献
2.
3.
《电子技术与软件工程》2015,(16)
本文将基于正交最小二乘的RBF神经网络算法引入自适应噪声对消中,提出一种基于最小二乘算法和径向基网络的自适应噪声抵消(adaptive filter based on least square algorithm and radial basis network,简称OLSRBFAF)算法。RBF网络因其具有良好的推广能力,简单的结构和快速的训练过程等诸多优点已被成功应用于很多领域。RBF神经网络中关键因素是基函数中心的选取,中心选取不当构造出来的RBF网络的性能一般不能令人满意。利用正交最小二乘(orthogonal least squares,简称OLS)算法选取RBF网络中心,解决了径向基函数网络构造这一关键问题。并由于OLS算法中采用了最小二乘(least-square,简称LS)准则,其对时变信道具有快速跟踪的能力。利用MATLAB仿真结果分析可知,通过将两种算法结合引入自适应噪声抵消系统,使该系统具有误差更小,消除噪声能力更强的优点。 相似文献
4.
在免提通话系统和移动通信设备中,扬声器常常工作在较高的音量下,容易发生过载现象,从而产生明显的非线性声学回声,这在小微型扬声器中更加常见。常用的线性AEC(Acoustic Echo Cancellation)算法无法消除此类非线性回声,因此通话质量受到严重影响。非线性回声主要表现为额外的高频谐波分量,这些分量使得全带系统不再满足线性关系,而通常的AEC算法都是基于最小化全带误差推导而来,因此性能很容易受到非线性失真的影响。本文提出了一种基于多相滤波器组的子带AEC算法,把全带误差变成了各个子带的误差,因而把谐波失真成分变成了某些子带内的加性噪声,这使得谐波失真较小的那些子带依然能够正常收敛。通过仿真和实测实验,当出现非线性失真时,新方法的ERLE(Echo Return Loss Enhancement)明显高于经典的全带时域和频域方法,对于非线性失真明显的语音信号,ERLE提升约10 dB。 相似文献
6.
7.
森林植被固碳服务是生态系统服务评估的重要内容之一,在区域碳中和发挥着重要的碳汇作用。以生物量法和CASA模型法相结合,评估杭州市三江汇地区森林植被固碳能力;采用CEADs县级碳排放清单估算三江汇地区的能源碳排放量;综合碳汇和碳排评估该地区森林植被固碳对能源碳排放量的抵消率。从碳减排和增汇2个方面,对森林植被抵消能源碳排放的能力进行未来情景预测。研究结果表明:1)2017年三江汇地区森林植被固碳量为4.98×104t,能源碳排放量为2.07×106t,森林植被能源碳排放的抵消率为2.41%,三江汇森林植被能源碳抵消率呈现出“东低西高、北低南高”的空间格局;2)研究设置9个情景对2030年森林植被碳抵消率进行定量预测,预测结果显示研究区森林植被面积增加有利于提升森林植被对能源碳排放量的抵消能力,森林面积每增加5%,森林植被对能源碳排放量抵消率可提高0.12%~0.29%;减少人均能源碳排放对提高森林植被碳抵消能力的效果更为显著,人均能源碳排由2.77t/人降低为0.90和0.72t/人,森林植被碳抵消率可分别提高2.21%~2.43%和3.36%... 相似文献
8.
正(上接2016年第3期第43页)第13讲开关漏电开关根据用电安全规定,需在发生漏电危险较高的潮湿区域安装漏电开关。交流电通过磁线圈(电子回旋加速器)而在漏电开关的耦合线圈中产生电压。一般情况下,所有的电流都通过火线和零线。因为电流振幅相同、频率相反,其产生的电压也可以相互抵消。如果回路中的电流发生泄漏,那么电流就不均衡,因此耦合线圈就产生一个净电压。泄漏感应器会捕捉到这个净电压,促使螺线圈断开电路并切 相似文献
9.
10.
光伏发电功率预测对提高光伏电站控制、调度性能以及保证电网的安全稳定运行具有重要意义。提出一种基于相似日和回声状态网络(ESN)的光伏发电功率预测模型。首先运用相关性分析法对光伏发电功率的影响因素进行了深入分析,并筛选出其主要影响因素;再利用主要影响因素的历史气象信息建立气象特征向量,通过计算灰色关联度(GRA)寻找合适的相似日;最后运用ESN创建预测模型,利用相似日历史数据训练ESN,而后对预测日的输出功率进行逐时预测。算例表明,对比传统模型,GRA-ESN模型具有更高的预测精度和更好的可行性。 相似文献