卷积码的线性系统

介绍了卷积码的线性离散时不变系统模型。从建立卷积码的状态变量方程出发,研究了卷积码的代数结构,并详细论述了基于状态变量方程描述的迭代译码算法。     

基于压缩采样匹配追踪的稀疏度和稀疏信道联合估计

原始的压缩采样匹配追踪算法依赖于已知稀疏度,因此本文研究了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。首先提出了一种新的稀疏向量的替代,能够在有限长度的训练序列下,达到较好的稀疏度和信道估计效果。然后通过对稀疏信道估计中的噪声分量的分析,提出了一种稀疏度估计算法,结合信道估计最终给出了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。仿真结果表明：新的稀疏向量的替代在稀疏度和信道估计方面都有明显的优势,并且提出的稀疏度和稀疏信道联合估计算法在性能上好于mCoSaMP算法。     

异步电机电磁噪声的槽配合方案优化

异步电机的电磁噪声问题一直是国内外各大电机制造公司面临的难题,随着高功率密度异步电机的出现,其电磁噪声的解决将会更加困难。本文通过一台高功率密度电机就电磁噪声问题对所选槽配合进行优化对比,制造出低噪声高功率密度电机,希望能对同行有点帮助。     

基于Walsh信号空间分解的CPM序列检测算法*

连续相位调制本身所具有的高效频谱和功率利用率使得这种调制方式非常适用于无线通信环境中,但其解调的复杂度也随着记忆长度和进制数的增加呈指数增长。该文给出了基于Walsh信号空间分解的序列检测算法,将接收机前端大量的匹配滤波器替换为两个低通滤波器加子区间采样器,这样有效地降低了CPM解调器前端复杂度,并通过对最小投影距离损失的分析,得出了一个关于接收机使用Walsh信号空间维数所遵循的最低限准则,并通过仿真验证了这个准则是有效的。     

基于CHASE译码思想的PCMA信号盲分离算法

在软输出逐幸存路径处理（SOVA-PSP）算法的基础上,提出了基于Chase译码思想的载波成对复用多址（PCMA）信号的盲分离算法。该算法对SOVA-PSP软输出的结果进行可靠性排序,对于排序中可靠性较低的混合符号进行信号重构,通过重构信号和接收信号之间的欧式距离对比纠正其中的错误结果。仿真结果表明,所提算法与SOVA-PSP算法相比,性能有2 dB左右的增益。     

乘积码译码算法研究与仿真实现

简要介绍了构成乘积码的分量码的Chase2译码算法,并对算法中关于测试图样的产生方法进行了改进,提出了一种可以快速进行伴随式计算的测试图样构造方法,根据计算所得伴随式给出了一种带偶校验的测试序列的硬判决译码方法.把改进后的Chase2译码算法应用到乘积码的迭代译码中,并进行了仿真研究,对不同迭代次数的译码结果进行了分析比较,当迭代次数增加时,译码性能逐渐改善.     

BM译码算法的实现

本文提出了一种硬件实现BM算法的有效的串行结构，可以用于BCH和RS码的译码，采用无逆运算Berlekamp-Massey算法，不仅消除了有限域的逆运算，而且可以简化硬件设计。     

宽带数字下变频的采样率变换模块的FPGA实现

提出了一种改进的多相滤波方法,通过多相内插后的直接抽取,可完成宽带信号任意分数倍的采样率变换.经过分析,重采样造成的误差并不影响信号的质量.最后合理分配FPGA资源,在FPGA上实现了采样率变换模块.     

基于稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列DOA估计

针对现有稀疏信号功率迭代算法对方位相近目标分辨概率与估计精度较低问题,提出了一种稀疏信号功率迭代补偿的矢量传感器阵列波达方向(Direction of Arrival, DOA)估计方法。基于稀疏信号补偿原理和加权协方差矩阵拟合准则,构建了关于稀疏信号功率与补偿权重的目标函数。推导了稀疏信号功率迭代更新表达式的闭式解。通过对稀疏信号功率进行谱峰搜索获得DOA估计值。理论分析表明,所提算法通过对离散网格点上的信号功率进行补偿提高了方位相近目标的分辨率概率与估计精度。仿真结果表明,相较于经典子空间算法与现有稀疏功率迭代算法,所提算法对方位相近目标具有较高的分辨概率与估计精度。     

利用Gibbs采样进行优化的Turbo码交织器识别

针对基于校验方程符合度方法前面交织关系识别会严重影响其后所有交织关系识别的不足,本文对该算法进行了改进.改进算法根据原算法性能受限的原因进行方法设计,利用识别可靠度找到交织识别错误位置,并从降低复杂度角度出发,根据编码器的记忆特性,仅针对部分相关数据采用Gibbs样本法得到条件概率进行纠错.仿真结果表明,改进算法较原算法性能改善明显,在相同信噪比条件下,达到相同识别性能时所需数据量减少一半;在相同数据量条件下,达到相同正确率时的信噪比增益约为1dB.