Ad hoc网络能耗机制的仿真研究

Ad hoc网络由于在无线信道中工作，节点之间MAC层交换信息、建立路由、传送数据等均要消耗功率，因此能耗问题是白组织网设计中需要考虑的一个重要问题。本文首先讨论了Ad hoc网络中影响能耗的各种因素，对这些因素进行了理论推导及仿真分析，总结了能量消耗的设计原则和措施，提出了节省能耗的解决办法，并指出了能耗设计的研究目标和方向。     

移动多媒体业务分析及前景预测

本文首先简单介绍了移动数据业务从SMS到MMS的发展及MMS业务,随后浅析了目前多媒体业务的发展现状,并探讨了中国移动多媒体业务存在的问题,最后对移动多媒体业务进行了前景预测。     

光突发交换网络中的突发包分段研究

光突发交换技术是近年来出现的一种新型光交换技术，资源竞争解决是其关键技术之一。本文研究了基于突发包分段的一种竞争解决方案，并提出相应的数学模型，通过仿真可知该理论模型很好地逼近实际。仿真结果也表明，该方案可以大幅度地降低OBS网络中的数据丢失率。     

基于PCI的双向高速传输系统

为了实现FPGA与PC之间高速数据的双向同时传输,设计了采用PCI接口实现的双向高速传输系统。系统中采用PCI9054作为PCI接口芯片连接PCI总线与FPGA,并通过PCI驱动程序的设计来提高数据传输效率。经过测试,该系统的速度在双向传输上可以同时达到至少80 Mb/s的速率。该系统可以应用在PC与FPGA之间需要大量数据交换的场合。     

一种WCDMA系统下行信道频偏估计算法及其性能分析

文章在深入研究WCDMA下行链路的信道结构及接收信号处理流程基础上,提出了一种在Rake接收机中,通过对P-CPICH（主公共导频信道）序列两次相关检测实现频偏估计的算法;同时,对该算法主要性能指标进行了分析及仿真,验证了算法的可行性。     

基于FPGA的8PSK软解调的研究与实现

首先分析了8PSK的软解调原理,针对最优的对数似然比（LLR）运算复杂度较高的特点,选用了相对简化的最大值（MAX）算法作为可编程逻辑门阵列（FGPA）硬件平台实现方案。随后,通过QUARTUS II仿真平台对8PSK软解调器进行了硬件描述语言（VHDL）的设计实现和功能仿真,并通过与LDPC译码模块级联在Altera公司的Stratix II系列FPGA芯片上完成最终测试。通过与MATLAB仿真结果进行比较,验证上述简化8PSK软解调器设计的正确性和可行性。     

Hadamard技术在不均匀场中获取高分辨核磁共振谱的应用

核磁共振(NMR)谱广泛应用于化学,生物和材料科学等领域。分子间多量子相干技术(iMQCs)可以有效地在不均匀磁场中获得高分辨NMR谱,但是该方法获取高分辨谱通常需要较长的数据采集时间,在很大程度上限制了它的应用。Hadamard技术具有时间短和信噪比高的特点,该技术可以较大地缩短不均匀场下采集高分辨NMR谱的时间,因而扩展并增强iMQCs方法在不均匀场下获取高分辨谱的实用性。总结了近几年Hadamard技术结合iMQCs方法在不均匀磁场中获取高分辨NMR谱的基本原理和应用,并对其优缺点做了详细的分析和讨论。     

无线移动及无线局域网高速数据业务的现状与发展

本文简要介绍了蜂窝移动通信系统及WLAN的发展及技术现状,对其在数据传输中的背景和性能作了分析比较,讨论了WLAN及移动网络在融合中的考虑因素及融合方案,提出了无线高速数据业务中存在的问题以及研究方向.     

无线通信系统维特比译码的FPGA仿真验证

在设计宽带无线通信系统的基带平台中,采用一种基于FPGA仿真工具Active HDL和目前广泛用于数字信号处理、数值分析等的实用软件Matlab相结合的方法,通过实现(2,1,7)卷积编码的全并行维特比软判决译码的FPGA设计仿真和算法验证,提出一种利用Matlab进行测试向量的生成和验证,以简化仿真测试序列的手工输入,提高FPGA设计进程和保证代码质量的方法。     

基于视觉掩盖效应和奇异值分解的图像质量评测方法

图像质量的客观评测一直是视频和图像工程中富有挑战性的重要课题。传统的以PSNR为代表的检测方法对图像间的差异过度敏感,因此其结果常偏离主观感受;而以人眼视觉系统仿生理论为指导的评价方法则由于算法模型过于复杂而无法得到广泛应用。当前,基于图像特征参数检测的理论方法成为研究的新热点,设计能代表图像特征的参数是其关键。奇异值体现的是图像的内蕴信息,其对一定程度噪声扰动、比例伸缩、旋转、平移等具有较好的稳定性,因此非常适合作为图像的特征参数。本文通过将人眼视觉特性和图像本征特性相结合,设计一套基于视觉掩盖效应和奇异值分解的图像质量客观评测方法。该方法能在充分利用奇异值优势的前提下,根据视觉掩盖效应提高其对典型劣化形态的检测灵敏度,从而使评测结果与主观质量感受具有更好的相似性。