MIMO-OFDM系统中一种有效的信道估计方法

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,采用梳型训练符号的传统信道估计技术在子载波边缘会产生相当大的均方误差(MSEs)。为了减少这些子载波上的MSEs,提出了一种循环的梳型训练结构。在这种结构中,所有类型的训练符号都在每个天线上循环地发送。在接受端,用每个训练符号来估计信道频域响应,并采用与MSEs相对应的权重因子来平均这些响应。计算机仿真结果表明,这种循环的训练结构能够提供比传统的结构更高的信噪比(SNR)。     

一种改进的声测定位时延估计算法

研究了时延估计算法在被动声测定位中的应用,提出了一种改进的基于最大似然(ML)权函数的广义互相关时延估计算法。改进的算法采用加窗法和最小均方差（LMS)滤波法,弥补了原算法计算量大及无法消除回响干扰的不足。仿真结果表明,改进的算法计算复杂度明显降低,能够有效地消除回响干扰,具有较高的时延估计精度和鲁棒性。     

基于MMX技术的H.264编码器的研究与实现

分析甚低码率视频压缩标准H.264的算法特点,基于H.264软件编码器,根据MMX技术的特点、数据结构和使用方法,用支持单指令多数据SIMD的MMX技术优化H.264的算法模块.重点讨论最耗时的DCT、IDCT、IT、IIT、帧间预测、帧内预测的运动估计、补偿模块的MMX实现算法.实验结果表明：优化后的编码器的处理速度提高到原来的1.3倍,有一定的实用价值.     

基于遗传算法的均匀圆阵DOA估计研究

用遗传算法对均匀圆阵进行目标的方位角估计,引入确定性最大似然准则确定遗传算法中的适应度函数,利用模式空间变换方法将均匀圆阵转换为虚拟线阵.通过计算机仿真验证算法在低信噪比的情况下有很好的收敛性和稳定性.     

基于核估计的电子商务协作过滤方法

论文对电子商务推荐技术进行了讨论,针对电子商务推荐技术存在的问题,提出了一种基于核估计的协作过滤方法,首先将推荐项的评分设定为其他人对推荐项评分的平均值,然后利用主成分分析进行降维,最后采用基于核估计的思想对推荐项进行预测评分。实验表明,该方法可以有效解决在用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,大幅提高推荐系统的推荐质量。     

基于条件判据改进的提前终止运动估计算法

针对运动估计标准算法复杂度高、耗时长等问题,提出一种基于条件判据改进的提前终止运动估计算法。首先利用改进的高级运动向量预测(Advanced Motion Vector Predictor,AMVP)技术选取最佳匹配点,其次依据条件判据选取合适的路径进行初始搜索,再次在不满足条件时采取改进的块匹配提前终止网格搜索,最后采取八边形-“十”字栅格搜索和精细搜索完成算法改进。由实验结果可知,该方法与标准算法相比,平均降低了42%以上的编码时间损耗且基本不影响视频质量。     

基于空间谱估计的多局部放电源分辨和定位

提出基于空间谱估计的变压器局部放电源定位方法.利用电磁矢量传感器检测局部放电特高频(UHF)信号,该传感器是一个六元天线阵,能同时检测入射UHF信号的6个电磁场分量.对传感器输出数据进行窄带滤波,应用信息论的最小描述长度准则或平滑秩序列法估计局部放电源数,并应用空间谱估计理论中的多重信号分类算法实现多局部放电源的分辨和定位.通过仿真和实验研究,证明了单个电磁矢量传感器可以分辨并定向追踪3个局部放电源.     

一种新的雷达目标散射截面宽带和宽角同时外推技术

雷达散射截面(RCS)既与频率有关又与角度有关.采用矩量法(MOM)结合降维展开格式(RDES)和渐近波形估计技术(AWE),可同时获得单站RCS的频域和角度域特性.首先,建立了关于目标表面电流的电场积分方程(EFIE),并采用MOM将EFIE离散为线性代数方程组;其次,基于RDES技术,可将目标表面电流展开为关于频率与角度及其各阶导数的叠加;再次,基于AWE技术,可快速获取目标表面电流的频域与角度域特性;最后,由目标表面电流计算远区散射场及RCS.本方法至少具有两个明显的优点,其一是能得到RCS的解析表达式,其二是明显降低计算机仿真时间.     

近场源DOA、距离和极化参数联合估计新算法

研究近场源波达方向(DOA)、距离和极化参数联合估计问题.利用特殊的线性极化阵列,提出一种基于三阶循环矩的新方法.该方法利用信号的循环平稳特性以及空、时域信息,通过时空矩阵的构造和特征分解获得各参数的闭式解.估计过程中无需谱峰搜索,并且能够抑制任意分布的加性平稳噪声以及具有不同循环频率的干扰信号.计算机仿真实验验证了该方法的有效性.     

基于数据融合技术的电力系统鲁棒动态状态估计方法

针对电力系统在连续多断面动态状态估计中,现有混合数据处理方法存在的两者相互影响以及两阶段处理方法存在的效率低下问题,基于数据融合理论,提出了基于数据融合技术的电力系统鲁棒动态状态估计方法。首先基于改进变点重复检测方法,将PMU和SCADA数据进行断面归一化处理。然后,在每一断面分别利用无迹变换与指数权估计方法相结合进行并行滤波处理,得到两组滤波结果,并基于数据融合技术将两组滤波结果进行状态融合以得到最终估计值。最后,基于IEEE-39节点标准系统对本文所提方法进行仿真,验证了本文所提方法不仅能够有效提高估计结果精度,且基于数据融合技术的并行滤波计算大大提高了计算效率。