一种适用于CoMP的改进MaxC/I算法

Max C/I算法是LTE中一种常见的资源调度算法,致力于实现吞吐量的最大化。在非Co MP场景下将总吞吐量最大化的目标分解到各小区,使每个小区吞吐量最大,用此解法求得的解是全局最优解。但如果将这种解法直接引入到LTE-A的Co MP场景下使用时,协作小区间的调度结果可能会相互影响,最终得到的解是贪婪解,而且该贪婪解不太理想,不能发挥出Max C/I算法的性能。针对此问题,将原解法的子问题决策进行改进,对是否调度Co MP用户增加了条件判断,并在Full Buffer业务模型和FTP业务模型下进行仿真验证,结果表明该改进方案能在一定程度上提高系统吞吐量。     

基于OPNET仿真平台的AODV协议的性能研究

AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector Routing)路由协议是面向移动Adhoc网络的,在介绍了移动Ad hoc网络的特征、现有路由协议和AODV路由协议的发展过程之后,重点分析了AODV协议的特征、路由建立、维护过程,并基于OPNET平台仿真了AODV协议的性能(包括路由发现时间、协议效率、平均跳数、数据吞吐量),总结了目前AODV协议存在的问题及其改进的主要方法,最后对AODV协议改进的前景进行了预测。     

面向5G-Advanced无线系统的高精度定位技术

随着定位技术的快速发展，面向5G-Advanced的高精度定位技术正受到越来越多的关注。首先，介绍了第三代合作伙伴计划（3rd Generation Partnership Project,3GPP）Rel-16和Rel-17的5G定位标准现状和Rel-18的5G-Advanced定位技术增强方向。其次，重点研究了5G正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）信号模型和载波相位定位技术需要解决的3个关键算法：基于锁相环的载波相位测量算法、基于参考终端的双差分算法和基于拓展卡尔曼滤波的用户设备（user equipment,UE）位置解算算法。最后，分析了低功耗高精度定位技术方案和基于定位参考设备的定位精度增强技术方案。     

Comparison of ISFs and LSFs in Speech/Music Discrimination System

The immittance spectral frequencies （ISFs） is proposed as a new set of classification features and compared with the linear spectral frequencies （LSFs） applied in a frame-level wideband speech/music discrimination system. These two sets of features can be shared by the classifier and coding module to reduce the total computational complexity, making our classification system suitable for multi-mode audio coding applications. A performance assessment and comparison of the features are made. The experiment results show that the ISFs and LSFs have similar good performance when using full covariance matrices in classification models and the ISFs perform slightly better when using diagonal matrices. Their statistical differences for speech and music signals are also revealed.     

适用于机舱环境的抗噪语音指令识别方案

基于飞行器语音指令控制的应用环境,提出了一种高抗噪性的非特定人连接词语音识别方案。针对机舱噪声的频谱特性,采用了谱减法、倒谱均值归一化以及噪声模型适应技术。仿真测试表明,该方案的平均识别率在信噪比为0 dB的条件下达到92%以上。     

一种基于匹配跟踪的谐波和独立谱线正弦模型实现方案

该文基于匹配跟踪的谐波和独立谱线正弦模型提出了一种用于参数音频编码的实现方案,输入音频信号的正弦成分由谐波联合独立谱线共同表示,分析合成过程采用50%叠接相加(OLA)消除帧间不连续,匹配跟踪(MP)算法在频域提取模型参数(幅度、频率和相位)大大降低运算复杂度。谐波谱线基频由谐波积谱法(SHS)获得,各次谐波频点确切位置借助MP迭代过程推出,并进行二次曲线拟合,对应的谐波幅度采用LPC谱包络近似。独立谱线的提取有效弥补了谐波提取不足。实验证明该文提出的正弦模型实现方案可以很好地表示出音频信号中的平稳成分,并对低比特率的参数音频编码有一定的借鉴性。     

软计算方法在自适应多速率话音激活检测中的应用研究

本文提出一种新的话音激活检测方法，该方法基于软计算理论，应用于3GPP标准化的自适应多速率语音编码算法，从剪音和噪声误判为语音概率两个方面分析其在不同背景噪声环境中的性能，仿真表明：基于客观评价方法，这种新的话音激活检测算法比ITU G．729B建议算法性能更好．     

Mapping methods for output-based objective speech quality assessment using data mining

Objective speech quality is difficult to be measured without the input reference speech. Mapping methods using data mining are investigated and designed to improve the output-based speech quality assessment algorithm. The degraded speech is firstly separated into three classes （unvoiced, voiced and silence）, and then the consistency measurement between the degraded speech signal and the pre-trained reference model for each class is calculated and mapped to an objective speech quality score using data mining. Fuzzy Gaussian mixture model （GMM） is used to generate the artificial reference model trained on perceptual linear predictive （PLP） features. The mean opinion score （MOS） mapping methods including multivariate non-linear regression （MNLR）, fuzzy neural network （FNN） and support vector regression （SVR） are designed and compared with the standard ITU-T P.563 method. Experimental results show that the assessment methods with data mining perform better than ITU-T P.563. Moreover, FNN and SVR are more efficient than MNLR, and FNN performs best with 14.50% increase in the correlation coefficient and 32.76% decrease in the root-mean-square MOS error.     

French-DeGroot社会网络模型的结构辨识与参数估计

近年来社会网络的研究受到越来越多的关注.本文研究基于French-DeGroot模型的社会网络参数和结构辨识问题,通过网络中个体所持的观点来判断个体间是否存在影响关系、进一步估计个体之间影响的大小.具体而言:假设网络存在固执个体(stubborn agents)和非固执个体(non-stubborn agents)两类,当固执个体的观点为零均值独立同分布随机变量序列时,利用最小二乘算法估计网络未知参数,证明了估计的强一致性并给出收敛速度;进一步,构造结构辨识算法判断个体间是否存在影响关系,证明了结构辨识算法的有限时间收敛性.最后给出仿真例子验证算法的有效性.