MIMO-OFDM系统的联合估计检测算法

针对最大似然检测算法复杂度高,最小二乘信道估计性能较差等缺陷,提出了一种SAGE-IGQS联合估计检测算法,该算法使用LS算法进行信道初始化,采用SAGE算法进行信道迭代估计,并结合改进的Grover量子搜索算法进行信号检测,从而提高了系统的有效性。理论研究和仿真结果表明:该算法在降低系统复杂度的情况下,误比特率性能优于传统的联合检测算法,与理想信道估计下的最大似然检测算法相接近。     

多途水声信号盲恢复技术研究

针对盲解卷积只能获取未知源信号的波形,而得不到源的幅度问题,研究了一种平稳信道、多途传播条件下估计信道参数及源分离的算法.该算法引入均值和方差都已知的参考信号,在FIR模型的基础上利用解相关技术估计水声多途信道参数,进行盲信号分离.分析了实际的水声信道参数特点,提出新的信道参数及阶数的估计方法,继而利用改进的自适应逆滤波器恢复源信号,最后在瞬时混合以及不同信噪比情况下与其他算法进行比较,以验证算法的有效性.仿真结果表明,未知源估计结果与信道阶数和信噪比有关;对于卷积混合,该方法对于信道参数的估计具有稳健性,.可以同时恢复源信号的时序结构与幅度信息;对于瞬时混合,该方法的计算量和性能指标优于其他算法.     

高阶QAM信号多普勒参数联合估计算法

针对动中通卫星通信系统中QAM信号多普勒参数盲估计难的问题,提出了一种基于高阶循环累积量和相位差分的多普勒频率和变化率联合估计算法。无需定时同步和匹配滤波等预处理,通过检测QAM信号四倍频率处的循环频率来估计多普勒频率,并利用基于数据辅助的相位差分方法计算变化率。详尽的Monte Carlo仿真分析了不同信噪比、数据量的多普勒参数估计性能,结果表明,算法能有效实现高斯白噪声信道下QAM多普勒参数的联合估计。     

基于PARAFAC分解的大规模MU-MIMO稀疏信道估计

针对大规模MU-MIMO(多用户多输入多输出)系统中上行链路的信道估计问题,提出了一种基于平行因子(PARAFAC)分解的稀疏信道估计算法.该算法利用稀疏数学模型构造稀疏信道模型,将稀疏理论与张量分解相结合,对基站端的接收信号进行PARAFAC建模.在满足唯一性分解条件下,利用双线性交替最小二乘(BALS)拟合算法联合估计出多个用户的信号矩阵与信道矩阵.仿真结果表明:所提算法的估计性能优于经典的正交匹配跟踪算法等稀疏信道估计算法,与基于导频序列的估计方法相比,其信道估计的精度大幅提高;仅需少量导频,降低了导频开销,实现了高频谱效率的通信传输.     

高阶QAM信号多普勒参数联合估计算法

针对动中通卫星通信系统中QAM信号多普勒参数盲估计难的问题,提出了一种基于高阶循环累积量和相位差分的多普勒频率和变化率联合估计算法。无需定时同步和匹配滤波等预处理,通过检测QAM信号四倍频率处的循环频率来估计多普勒频率,并利用基于数据辅助的相位差分方法计算变化率。详尽的Monte Carlo仿真分析了不同信噪比、数据量的多普勒参数估计性能,结果表明,算法能有效实现高斯白噪声信道下QAM多普勒参数的联合估计。     

海面FH-OFDM系统联合同步和信道估计算法

在跳频正交频分复用(FH-OFDM)系统的海面军事应用中,为了提高接收机在航空移动通信中不同海况下的误码性能,提出了基于递归最小二乘法的联合同步和信道估计算法。在同步跳中使用并行搜索实现跳频同步,对基带时域信号的子载波间干扰(ICI)进行了预先补偿。借助于慢时变信道下新的跳频帧结构,构建了统一的代价函数通过线性误差函数对信道冲激响应(CIR),载波频率偏差(CFO)和采样率偏差(SFO)进行估计。使用了新的极大似然代价函数来估计各参数的初始值。给出了系统中带宽效率,跳频速率及子载波总数的权衡条件。仿真结果表明,该算法在平静海面和粗糙海面下的参数估计均方差和系统误码率优于传统算法。     

OTFS系统信道参数迭代估计算法

针对高时延、高多普勒频偏的时频双选信道环境，提出一种基于正交时频空(OTFS)系统的时频域信道参数迭代估计算法。利用时频域信道矩阵可以表示为多普勒频偏矩阵、信道复增益矩阵和时延矩阵三者乘积的性质，迭代更新各径多普勒频偏和时延参数估计结果，提高各参数估计的准确性。根据参数估计结果计算时频域信道矩阵，直接用于时频域均衡器，降低接收端复杂度。仿真结果表明，所提算法能够明显提高信道估计的性能，支持更灵活的参考信号配置，降低传输开销。     

盲接收条件下单信道时频混叠信号的调制识别

针对现有调制识别算法对单信道时频混叠信号失效问题,从信号循环平稳域出发,通过分析不同调制信号自身具有以及做非线性变换处理衍生出的二阶循环平稳结构特征,结合循环平稳性检测,提出了一种新的适用于单信道时频混叠信号的调制识别算法。该算法无需完成任何参数估计以及同步等预处理过程。对一些典型常用调制信号(如BPSK、QPSK、16QAM、OQPSK等)的随机混合,能够同时有效辨识混叠信号中所包含的信号个数以及每个信号的调制类型,理论推导及仿真结果表明,该算法可在较低信噪比下实现对单信道时频混叠信号的调制识别,有效提高了盲接收条件下对QPSK/16QAM时频混叠信号的分类能力。     

基于EM算法的联合调制识别与参数估计

针对低信噪比情况下单节点接收调制识别率低的问题,提出了一种基于多节点接收与混合最大似然的调制识别算法。多节点同步接收后将基带信号发送到融合中心,使用混合最大似然实现全局分类判决,通过空间分集提高低信噪比下调制识别的性能。为了解决联合似然函数中多维未知参数难以直接求解的问题,将未知发送符号序列表示成隐藏变量后采用EM算法实现未知参数的最大似然估计。给出的算法在平坦衰落信道下实现了BPSK、QPSK、8PSK、16QAM信号的调制识别与参数估计。与基于矩的算法相比,基于EM迭代的最大似然估计提高了未知参数的估计精度。仿真实验结果表明,当采用四节点同步接收,在信噪比大于-2dB时,平均正确识别率能够达到95%以上。     

一种混合网台跳频参数盲估计算法

针对低信噪比（SNR）和复杂电磁环境条件下跳频参数估计精度低及算法复杂度高的问题,提出了一种短时傅里叶变换（STFT）和平滑伪魏格纳分布（SPWVD）的组合时频分析方法.该算法首先利用STFT将天线接收信号变换到时频域,并对时频信号进行自适应降噪处理;通过自适应聚类算法进行频率的精估计;提取时频信息并剔除各类干扰,再通过网台分选后得到各类网台跳时粗估计;最后采用SPWVD及修正后的截断门限进行跳变时刻的精估计.仿真结果表明,该算法在混合网台和低SNR条件下,跳频参数估计精度较高,算法复杂度较低,有效解决了实际跳频通信系统存在频率转换时间条件下的参数估计问题.     

基于FCM和SSA–ELM的超短期风功率预测

针对风电输出功率波动大、随机性强等特征引起风功率难以预测的问题,提出了基于模糊C均值聚类(Fuzzy C-Means,FCM)选取相似日和樽海鞘群算法优化极限学习机（SSA-ELM）的风电场超短期风功率预测模型。首先,采用FCM数据聚类方法,筛选出与预测日相关性较大的历史相似日,将其风速、温度、风向、气压等影响风功率的主要因素组成多输入样本集合;其次,通过训练集在训练过程中确定的网络参数,利用樽海鞘群算法在迭代过程中的充分探索和开发,优化极限学习机的输入权值矩阵及隐含层偏差值,建立樽海鞘群算法优化极限学习机的超短期风功率预测模型;最后,根据超短期风电并网的相关规定,针对河南省某风电场的实际数据,分别从基于相似日超短期预测、具有代表性的四季预测和滚动误差三方面进行仿真实验,与传统极限学习机（ELM）和BP神经网络模型进行对比分析,结果表明本文提出的模型收敛速度快,预测精度较高。证明了基于FCM和SSA-ELM的超短期风功率预测模型具有良好的追踪性和泛化性。     

高有效位数的加,减,乘,除,乘方和阶乘运算法

采用面向对象的Ｃ＋＋语言,给出了高有效位数值的类定义,并给出了该数值的加、减、乘,除,乘方和阶乘的运算程序。     

ICP—AES法直接测定钢中铅、锡、砷、锑和铋

采用ICP—AES法直接测定钢中微量铅、锡、砷、锑和铋的含量,多组分光谱拟合（MSF）法有效消除钢中共存元素对测定结果的干扰。5种元素的检出限分别为Pb14．1μg/L,Sn16．8μg/L,As20．2μg／L,Sb17．5μg/L,Bi15．2μg/L,方法准确,快速简便,稳定性好。     

人·环境·空间——都市中的公共艺术设计

围绕都市中公共开放空间现象、公共艺术的特点 ,来思考公共艺术与人、自然环境等的关系 .     

燕麦淀粉的提取与纯化

燕麦（Avena sativa L.）是禾本科、燕麦属一年生草本植物,淀粉是燕麦中含量最丰富的成分,约占籽粒干重的50%~65%。目前,提取燕麦淀粉的常用方法主要有碱提取法、酶提取法和水提取法。燕麦淀粉独特的结构特点及其具有的低热稳定性、糊状透明度、抗剪切性和高黏度性质,直接影响着燕麦产品的热稳定性和黏弹性等性质。通过热（蒸制、烘烤、过热蒸汽、微波、挤压膨化、红外、蒸汽爆破等）和非热（脉冲电场、低温等离子体、高静水压力、超声波等）处理方法来改性燕麦淀粉,能够改善其水化特性以及产品的感官和食用品质,这将大大提升燕麦淀粉的市场竞争力,并有望将燕麦淀粉作为各种应用淀粉的独特来源。目前对于燕麦淀粉物理改性的机制了解还比较有限,需要进行更多的研究,从分子结构、理化性质等方面入手,探究燕麦淀粉物理改性的机制。本文综述了目前在燕麦淀粉的提取、结构、理化性质和物理改性方面的最新进展,以期推动燕麦基食品的开发利用。     

纳米材料的结构、性能、制备及其应用前景

纳米材料及其制备技术是材料科学研究的一个新的领域。本文在归纳参考文献的基础上介绍了纳米晶材料的结构特征，制备方法以及在材料科学中的应用前景。     

变化、放弃与机会

前几年,一本名为《谁动了我的奶酪》的书格外畅销.这本书讲述的是一个简单的寓言故事：四只小老鼠在别人动了他们赖以生存的奶酪之后,分别采取了不同的态度.这本书的用意是让人以积极的心态正视工作和生活中的变化,在变化中创造新生活.此书在企业界备受重视和欢迎,国内一些著名的企业家还多次召开研讨会谈自己的读书体会。     

结构的鲁棒性、冗余度和易损性

为进一步完善结构的鲁棒性、冗余度和易损性相关分析方法,更加准确地获取土木结构的抗力与外力关系,进而优化补强其薄弱易损部位,以减少结构因抗力不足而引发的损伤甚至是安全事故及其所造成的损失.通过综述结构的鲁棒性、冗余度和易损性分析研究进展,类比不同评价指标的表达形式,从而指出结构的鲁棒性、冗余度和易损性分析的本质含义,提出结构的鲁棒性、冗余度和易损性分析应变能评价指标,并据此对结构的鲁棒性、冗余度和易损性分析之间的关系以及基本影响因素展开研究.结果表明:结构的鲁棒性、冗余度和易损性源于不同时期、不同领域,已有文献大多是基于对其含义的不同程度理解,其评价指标也大多具有主观性、相互关联且计算较为复杂,也尚未提出可广泛接受的分析方法;结构的鲁棒性、冗余度和易损性本质均是反映结构特别是损伤结构抵抗外力作用的能力,其中结构鲁棒性、冗余度侧重结构在外力作用下安全储备或剩余容许能力,结构易损性则更直观反映了结构在外力作用下的破坏程度;结构的鲁棒性、冗余度评价指标具有相似的表达形式,并与易损性呈反比例变化;可通过提高结构构件的材料强度及截面尺寸、增加杆端约束、优化荷载路径等措施增强和提高结构的鲁棒性、冗余度,即降低结构的易损性,进而减少结构损伤甚至是安全事故及其所造成的损失.     

环境·素质·思维·创新

用现代教育思想的人才观重新审视我国目前的研究生教育,认为创新能力是研究生培养的重点.文中从环境与创新、素质与创新、思维与创新这3个方面阐述了创新能力的培养问题.