基于EM的多天线信号合成权值估计算法

针对多天线信号合成技术的权值估计问题,提出了一种高斯信道下基于EM算法的权值估计算法,该算法能够实现非数据辅助情况下权值幅度和相位的联合估计,推导了多路情况下相位估计的Cramer-Rao下界（CRLB）。对MPSK和MQAM信号进行大量计算机仿真,结果表明该算法估计精度高,适用于多种调制方式,高信噪比下权值幅度与相位的估计值能够达到CRLB。     

自相关矩阵奇异值分解法进行信噪比估计研究

主要介绍了一种典型的信噪比估计算法,并对信噪比的自相关矩阵奇异值分解估计法进行了研究。然后对该算法应用于AWGN信道中的估计性能进行仿真测试,结果表明,当数据观察长度在2 000以上时,在实际信噪比为[-10,25]dB内,该算法可以控制估计标准差在0．6 dB内。测试表明,数据误差完全符合要求,这说明该信噪比估计算法是可行的。     

m值逻辑函数的相关度和相关系数

本文提出了ｍ（ｍ≥２为正整数）值逻辑函数的相关度和相关系数的概念；给出了任一ｍ值逻辑函数与仿射函数相关度的概率表示式及谱表示式；讨论了独立性和相关性的关系。特别在本文的定义下，ｍ值逻辑函数的相关系数圆满地保留了实值随机变量相关系数的性质。     

基于自相关系数插值的迭代符号定时同步

在无线数字通信系统中,全数字化接收机以固定的时钟进行采样,容易出现符号采样偏差,需要在接收端进行估计并补偿。针对符号定时估计的问题,提出了一种基于自相关系数插值的迭代符号定时同步算法。该算法分为两个步骤：粗同步与精同步。粗同步先利用零相滤波器或三相滤波器组对接收信号进行匹配滤波,再利用滑动自相关的方法对同步头序列进行相关运算,当超过同步门限时,开始进行同步跟踪对自相关系数进行峰值搜索,以确定精同步搜索区间。精同步直接在搜索区间内进行迭代搜索,迭代过程中需要先根据估计的时延值生成群时延的匹配滤波器以对接收信号进行补偿,再利用最小二乘逼近函数度量,同时,采用高斯插值的方法提高搜索速度以获取精确的估计结果。与传统算法相比,该算法降低了同步搜索过程中的计算复杂度,同时利用迭代搜索易于实现高精度的符号定时同步。仿真结果表明：对于长度为64的同步头序列,在高斯白噪声信道条件下,信噪比–2 dB时,该算法利用两次迭代即可逼近克拉美罗界;在信噪比为10 dB,针对±1/2符号周期内的采样偏差,本文算法的MSE性能均优于升余弦插值、MMSE插值与多相滤波器组算法;在瑞利信道、CCIR中等信道以及CCIR坏信道下也能进行有效的估计,适合无线数字通信系统的信道环境。     

m值逻辑函数的相关度和相关系数

本文提出了ｍ（ｍ≥２为正整数）值逻辑函数的相关度和相关系数的概念;给出了任一ｍ值逻辑函数与仿射函数相关度的概率表示式及谱表示式;讨论了独立性和相关性的关系。特别在本文的定义下,ｍ值逻辑函数的相关系数圆满地保留了实值随机变量相关系数的性质。     

基于相关系数的变权组合预测模型及其应用

在马尔科夫转换模型和GARCH模型的基础上,建立了综合以上两种模型优点的基于相关系数的变权组合预测模型,并对沪铜期货价格进行了实证研究.实证研究结果表明:基于相关系数的变权组合预测模型的预测精度明显高于各个单模型的预测精度.     

单频估计的自相关混合算法

对于高斯白噪声中单频复正弦信号的频率估计,提出一种基于信号自相关的混合算法。以自相关项相位加权平均方法获得估计初值,再以迭代方式利用自相关项进行频率估计。获得比迭代线性预测算法(ILP)更低的信噪比门限,估计方差在高信噪比时接近Cramér-Rao限,且优于ILP算法。该算法特别适于频率估计范围较窄但要求低信噪比的应用,性能分析和仿真结果说明了该方法的优越性。     

搜寻二加权Barker码的穷举算法

在二值映射自相关函数军定义的基础上提出了搜寻二加权Ｂａｒｋｅｒ码的穷举算法，给出了码长小于３０的结果。     

基于信噪比权值的合作频谱感知技术

根据无线环境中各个认知用户的信噪比不同,提出一种基于信噪比权值的合作频谱感知算法。认知用户根据与主用户之间路径衰落因子的不同,得出各自的信噪比值,再通过递归得到相应的权值。融合中心进行加权融合得出最终判决结果。仿真结果表明,这种算法可以提高对主用户的检测概率,其检测性能也优于传统的硬判决融合准则。     

三值映射相关Barker码研究

给出了二相序列非周期三值映射相关函数的定义，在该定义的基础研究了三值映射值关Ｂａｒｋｅｒ码，指出经典的二相序列的非周期相关函数和Ｂａｒｋｅｒ码是本文新定义的相关数和Ｂａｒｋｅｒ码的特例。     

基于单载波频域均衡的多径合并算法

为了提高传统单载波频域均衡(SC-FDE)算法的检测性能,将RAKE接收合并技术应用到非扩频的单载波传输系统。通过SC-FDE得到对发送信号的估计,并基于该初始检测结果和信道状态信息构建通过信道各条路径的多径信号,再根据干扰抵消(IC)原理,依次从接收信号中减去所构建的其他几径信号,得到其中各多径分量,最后将各多径分量在频域合并后再变换回时域进行解调判决。在3种不同的信道模型下进行了Monte Carlo仿真实验,SC-FDE分别采用迫零(ZF)和最小均方误差(MMSE)算法,RAKE接收合并算法分别采用选择性、等增益和最大比合并,实验结果表明,3种合并算法中,最大比合并取得的检测性能最优。     

一种基于动态均分的最大信息系数改进算法

针对最大信息系数(maximal information coefficient, MIC)算法计算时间复杂度较高的问题,提出一种基于动态均分的最大信息系数(dynamic equpartition of maximal information coefficient, DE-MIC)改进算法,利用动态均分对两变量在网格中的散点图进行不断迭代寻优,通过对获得的互信息进行正则化得到最优的DE-MIC值,同时利用标准的可移植操作系统接口(portable operating system interface of UNIX, POSIX)对数据集进行多线程计算,使算法在大规模数据集上的计算效率更高。经过在多个数据集上与快速最大信息系数算法(rapid computation of the maximal information coefficient, RapidMIC)比较, DE-MIC算法在保持原有最大信息系数算法普适性和均匀性的前提下,计算速度更快且效率更佳。     

一种基于动态均分的最大信息系数改进算法

针对最大信息系数(maximal information coefficient, MIC)算法计算时间复杂度较高的问题,提出一种基于动态均分的最大信息系数(dynamic equpartition of maximal information coefficient, DE-MIC)改进算法,利用动态均分对两变量在网格中的散点图进行不断迭代寻优,通过对获得的互信息进行正则化得到最优的DE-MIC值,同时利用标准的可移植操作系统接口(portable operating system interface of UNIX, POSIX)对数据集进行多线程计算,使算法在大规模数据集上的计算效率更高。经过在多个数据集上与快速最大信息系数算法(rapid computation of the maximal information coefficient, RapidMIC)比较, DE-MIC算法在保持原有最大信息系数算法普适性和均匀性的前提下,计算速度更快且效率更佳。     

频偏对自适应选频系统的影响及估值方法

讨论了收发频偏对短波逢适应选频系统码性能的影响。介绍一种频偏的估值方法，计算机模拟结果表明，经平滑以及有效地较大范围的频偏进行估值。并且估值误差较小。     

基于违法行为过错系数的交通事故责任认定体系

利用交通事故的统计数据对各种违法行为在事故形成过程中的作用进行量化,提出违法行为过错系数概念,并给出量化方法,通过违法行为过错系数的分级,提出基于过错系数的事故责任认定方法,实际案例应用证明该方法可以明显细化交通事故责任认定的比例,推动事故责任认定向公平、科学、合理的方向发展。     

雾对无线光通信系统信噪比的影响

目前,无线激光通信系统以其安全性好、高带宽、高容量、成本低以及无需频率许可等优点得到越来越广泛的应用与研究。但通常激光在雾、雪、雨等恶劣气象环境下传输时,信号却产生严重的衰减甚至会造成通信中断,因而就有必要掌握激光在恶劣气象条件下的传输效应和衰减特性。本文从雾的物理特性出发,对激光在雾媒质中的传播衰减特性进行了基础的理论研究。分别给出了无线光通信系统的数字模型、噪声模型,并对数字信噪比的计算进行了理论推导,给出了不同因素对探测器数字信噪比的影响。最后,以工作波长为810nm的激光为例,利用衰减率与透过率之间的关系,给出了在平流雾及辐射雾中数字信噪比随能见度的变化关系曲线,分析了信噪比随视场角的变化关系。该分析说明,雾的能见度对无线光通信系统接收器信号功率及数字信噪比有较大的影响。     

相关系数与Copula函数相关性比较研究

对传统的几种相关性测度指标进行对比分析,并探讨了Copula函数在相关分析中的应用。结果表明,Copula函数是相关性测度的＂归一＂指标,且能提供更丰富的相关信息,在相关分析中具有独特的优势。     

估计1/f类分形信号信噪比的新方法

提出了一种通过拟合自相关函数估计1/f类分形信号信噪比的新方法。其总的延迟可以由带噪分形信号的互信息曲线在第一区域内达到极小值的时间来确定。仿真实验结果表明,该方法简单可靠,有效可行,且事先不需要知道分形信号参数及加性白噪声的先验知识,因此具有很好的适应性。     

基于信噪比的自适应二维图像水印算法

提出了一个基于信噪比SNR的完全自适应二维水印算法，该算法应用图像压缩技术，实现了以图像作为水印信号，把原始图像分块作离散余弦变换(DCT)，利用信噪比SNR确定各个子块的拉伸因子α，最后水印分量以不同的能量被嵌入到各个子块的DCT低频系数中．实验结果表明该算法具有良好的不可见性和鲁棒性．