基于码相的直扩TCM系统方案研究

提出了利用码相位扩展扩频信号集基础上的直扩TCM系统方案，通过卷积编码使得信号之间的最小欧氏距离增加，从而在不加大发射功率、不减小信息速率的前提下提高系统性能。理论分析和计算机仿真表明，在AWGN信道中，本系统方案相对于普通扩频系统可以获得1dB～3dB的编码增益。     

基于FPGA的高性能数字下变频器设计

介绍了基于FPGA的数字下变频器设计中各关键因素。重点分析了几种高效混频预选抽滤波算法，并具体结合在FPGA中的实现，提出了数字下变频器的高速、高精度、低资源消耗的实现方式。     

基于仿射映射的变分集合卡尔曼反演

基于集合卡尔曼滤波的反演算法已经成为处理贝叶斯反问题中越来越受欢迎的一类方法.这类方法可以看成是求解反问题的无梯度优化方法.然而这类方法是基于集合卡尔曼滤波算法的,所以它们可能不适用于求解强非高斯性观测模型.为了解决这一问题,在本文中我们提出一种基于仿射映射的变分集合卡尔曼反演算法,即确定一个先验集合到后验集合的仿射映射.数值实验结果表明,在强非高斯性观测模型中,我们提出的反演算法比标准的集合卡尔曼反演方法表现出更好的性能.     

Windows NT／IIS下的安全性探讨

结合我们网络开发和维护方面的经验,从系统设置、客户限制、信息传输等多个方面对Intranet环境下Windows NT／IIS的安全性进行了探讨,并介绍了提高网络安全的一些实用方法,提出了一些合理的建议。     

光盘刻录基础与应用

基于重要的数据需要长期保存和便于携带，软盘和可携带硬盘会受到容量、保存年限及价格的限制。利用刻录机来刻录光盘，通过光盘这种载体，解决了上述难题，而且光盘刻录机及所用光盘价格已经非常低廉，为光刻录技术的普及，提供了条件。     

估计贝叶斯推断中归一化常数的多正则蒙特卡洛方法

贝叶斯推断正逐渐成为解决反问题的一个越来越流行的工具,这主要是因为它能够描述所获得的解的不确定性.在许多实际的贝叶斯反问题中,可能有多个潜在性能良好的模型可用来描述数据和感兴趣的参数.在这种情况下,基于贝叶斯的模型选择方法经常被用来选择“最佳”模型,而这种方法依赖于对后验分布中归一化常数的估计.因此,估计归一化常数成为贝叶斯推断中的一项重要任务,而这个问题对于标准抽样方法来说具有计算上的挑战性.在这项工作中,新提出的一种基于多正则蒙特卡洛技术(MMC)的归一化常数估计方法,可以很好的解决上述难题,这是一种自适应的重要性采样方法.该方法可以以黑箱方式估计归一化常数,使其特别适用于具有复杂基础模型的问题.最后,通过数值例子证明了所提出的方法可以有效且准确地计算出归一化常数的估计值.