多人声混叠语音信号的盲源分离算法研究

介绍了一种基于峭度的盲源分离算法,利用峭度极大来度量极大化非高斯性,通过渐进正交化的不动点迭代找到独立成分,并对带噪多人声混叠语音信号进行分离仿真,从而提取出感兴趣的目标语音,验证了该算法的可行性;通过与其他盲源分离算法的分离结果进行定性和定量的对比分析,验证该算法的有效性和应用前景.     

3G时代运营支撑系统方案

第三代移动通信系统(3G)的应用开始了一个移动新时代,移动宽带应用无所不在,内容也更加丰富多彩。与此同时,随着3G商用的不断深入,业务的快速发展使支撑系统的压力骤增,技术创新就成了缓解压力的利器。本文首先简单介绍业务运营支撑系统的现状,分析3G业务运营支撑系统面临的压力,阐述联通在3G支撑系统建设上的成果和创新,最后探讨3G业务运营支撑系统下一步方案规划。     

基于盲源分离的信号个数估计方法

大多数的信号个数估计方法在较高的信噪比条件下都有较好的性能,但在较低信噪比条件下的性能都有显著的恶化。提出了一种新的信号个数估计方法,该方法不是利用特征值来进行信号个数的估计,而是利用盲源分离技术。计算机仿真表明该方法在较低信噪比下的性能优于MDL算法。     

ANTARES: The first undersea neutrino telescope

The ANTARES Neutrino Telescope was completed in May 2008 and is the first operational Neutrino Telescope in the Mediterranean Sea. The main purpose of the detector is to perform neutrino astronomy and the apparatus also offers facilities for marine and Earth sciences. This paper describes the design, the construction and the installation of the telescope in the deep sea, offshore from Toulon in France. An illustration of the detector performance is given.     

通过电动汽车换电站提高电力系统暂态稳定性的研究

针对电动汽车换电站大规模接入电网可能将对系统的优化运行产生较大影响的问题,提出了一种换电站的暂态数学模型,就换电站对电力系统暂态稳定的影响进行了研究。考虑简单的模型,分析了通过控制换电站和电网之间的交换功率提高系统的暂态稳定;然后借鉴电力系统储能元件控制方法,利用电力系统综合分析软件(PSASP)的用户自定义模型UD,对换电站的功率交换进行了建模。以新英格兰系统为例进行了仿真计算。研究结果表明,该模型验证了换电站在改善电力系统暂态稳定性方面的效果;同时不同接入位置的仿真结果对换电站的选址也有一定的指导意义。     

基于高斯-牛顿迭代的非正交联合对角化算法

针对传统的分离算法因迭代次数过多而不能满足通信信号分离时对信号实时处理的要求,将最佳权矩阵引入到联合对角化准则中,提出了一种改进的基于"高斯-牛顿"迭代法的非正交联合对角化算法(WEDGE),提高了算法的分离性能和收敛速度.仿真结果验证了算法的有效性.     

IPv6技术在业务支撑系统的研究与应用

介绍了IPv4向IPv6的过渡原则与技术,在此基础上,通过分析现网业务支撑系统的系统功能和业务处理流程,从功能改造、接口改造等几个方面给出业务支撑系统面向IPv6升级改造的具体方案。     

一种前馈结构的卷积混合盲分离算法

1998年，Torkkola提出了反馈分离结构的信息最大化算法，该算法对应于稳定的IIR滤波器。只能用于最小相位混合。而真实的环境往往包括非最小相位传输系统。本文在分析反馈分离算法的基础上，提出了一种在频域上用前馈结构的信息最大化算法，该算法对应于非因果FIR滤波器。为非最小相位系统的盲分离问题提供了一个解决方案。最后，我们将演示用这种方法分离实际环境下的两个自然信号。     

电信网络管理开发的总体解决方案

文章介绍了国际电信管理论坛(TMF)增强电信运营图(eTOM)，讨论了建立在新一代运营支撑系统增强电信运营图概念上的网络管理平台的开发，以及利用增强电信运营图概念来实现企业化与信息化的问题。     

Blind separation of convolutive mixtures of cyclostationary signals

An adaptive blind source separation algorithm for the separation of convolutive mixtures of cyclostationary signals is proposed. The algorithm is derived by applying natural gradient iterative learning to a novel cost function which is defined according to the wide sense cyclostationarity of signals and can be deemed as a new member of the family of natural gradient algorithms for convolutive mixtures. A method based on estimating the cycle frequencies required for practical implementation of the proposed algorithm is presented. The efficiency of the algorithm is supported by simulations, which show that the proposed algorithm has improved performance for the separation of convolved cyclostationary signals in terms of convergence speed and waveform similarity measurement, as compared to the conventional natural gradient algorithm for convolutive mixtures. Copyright © 2004 John Wiley & Sons, Ltd.