一种改进RLS算法的性能研究及应用

提出了一种改进的RLS算法,它结合了可变遗忘因子的RLS算法和平方根Kalman 算法的优点,既有可变遗忘因子的RLS算法对时变参数的快速跟踪能力,又有平方根Kalman 算法对设备精度要求低的特点。改进后的RLS算法具有较小的参数估计误差,数值稳定性好,是一种适合工程实现的较优算法,已经在跳频通信中应用实现。     

碱法草浆中段废水生化处理

民丰造纸厂在轻工业部有关设计院、研究所的协作下通过小型试验建立了一个处理造纸废水(能力3360吨/日)的中间试验站。经过二年半的连续运行与各个项目的测试,于1980年7月11—13日由轻工业部科研司召开了鉴定会,会议认为废水处理工艺流程采取一级预处理,二级先活性污泥、后化学凝聚处理的流程是可行的,技术是有效的,设备是可用的,处理后的水质可以达到GBJ4—73     

MIMO-OFDM系统中改进的RLS信道估计方法

MIMO-OFDM系统中一种改进的递归最小二乘(RLS)信道估计方法可以在不需要任何信道统计信息的前提下,利用前导训练序列和自适应遗忘因子对信道状态参数进行估计。仿真结果表明基于自适应遗忘因子改进的RLS信道估计方法(RLS-A),在估计精度和鲁棒性上的性能均优于基于常规遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-C)和两步遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-T)。因此,改进的RLS-A信道估计方法能很好地满足MIMO-OFDM系统中接收机的要求。