CDMA发射分集系统的多用户检测常模算法分析

空时分集技术的最大优点在于在不增加带宽的情况下可以提高系统的可靠性,是目前移动通信的研究热点.常模算法是一种性能优良的码分多址(CDMA)盲多用户检测技术,能确保判决信号与实际传送信号之间的差错较小,误码率性能良好.文中提出将标准线性受限常模算法(LCCMA)与空时分组码(STBC)相结合,设计出一种收敛快、能够改善系统性能的基于2-空时分组码的多用户接收机.     

OFDM——第四代无线通信的技术核心

本文概述了多用户正交频分复用（OFM）系统的原理和优势。与现有的通信系统相比，OFDM系统具有更高的可靠性和频谱利用率。使用了一些提高抗干扰能力的新技术。它将与现有的第三代移动通信相结合，共同迈向未来宽带多媒体新时空。     

蛇形供水管道机器人头部结构设计与运动学分析

管道机器人被广泛应用于管道检测领域,为适应小口径带压供水管网的检测,设计了一种小体型的蛇形管道机器人头部结构,不仅有着良好的防水抗压效果,且该结构引入连续体机器人的特点,采用绳驱柔性体和关节旋转的配合动作来进行姿态变换,使得机器人头部运动更加灵活,能够在150mm-300mm的小口径自来水管道中自由移动,有着广泛的可达任务空间;运用等效D-H方法建立机器人的运动学模型,计算出其正、逆解析表达式,并使用蒙特卡罗法在Matlab中绘制出机器人头部的可达任务空间图,最后将设计的虚拟样机模型在Adams仿真软件中进行仿真分析;运动学分析和虚拟样机模型的仿真分析结果表明,所提设计方案合理可行,满足应用设计需求。     

一种利用故障树对系统手动复位故障的分析与排除

故障树分析法是产品故障分析中常用的一种分析方法,它具有很大的灵活性,可以根据图形演绎的方法清晰地分析出系统的各种故障状态。在科研生产中,故障树被技术人员广泛应用于故障分析的过程中。本文以一例系统手动复位故障的分析与排除为例,详细阐述故障树的原理及实际使用。     

基于STBC的OFDM系统

正交频分复用 (OFDM )系统因其良好的抗选择性衰落信道特性 ,在无线通信领域越来越受到关注。为了提高其性能和容量 ,本文提出将空时分组编码(STBC)这一分集新技术引入OFDM系统的方案。文章首先阐述STBC的原理及优势 ,再结合OFDM系统的特点 ,详细分析了STBC -OFDM系统模型。     

移动固网融合产品业务支撑应用

随着新联通的融合重组不断深入完善,适应市场需求,挥融合优势,动固网的融合业务推出及融合业务系统支撑迫在眉睫.介绍了新无线固话、移动固网集团短号互拨、一号双机等移动固网融合产品的业务支撑开户流程和业务特点.     

一种基于SoC1553B总线接口模块的实现

随着1553B总线技术的发展,一种应用于片上系统So C1553B的低功耗、轻量化的总线接口产品应运而生。这种1553B总线接口模块使用HKS1553BCRT集成电路实现其1553B总线收发、串行数据转并行数据的功能,应用该集成电路实现的1553B总线接口模块功耗低、体量小,可以适用于PCI总线、PCI-E总线、LBE总线、VME总线等多种总线接口。     

小灵通(PHS)语音增值业务

小灵通采用的是日本的PHS技术(无线市话)，其本质是在一个本地网范围内利用固定网的资源结合无线接入的终端。实现具备有限移动性的固话通信业务，是固定市话网的一种补充和延伸。它将固定电话的最后一段线路由电缆连接改为无线连接方式进行通信。PHS由局端设备RT、空     

卫星地面站系统软件抗衰策略研究

卫星被越来越广泛地应用到军事侦察、资源勘探、气象预报、电视转播、通讯等重要领域,所以卫星地面站系统比普通的软件系统对安全性、可靠性、抗毁性、错误检测和恢复等有更高的要求。卫星系统高度的实时性要求卫星地面站软件系统是不允许失效的。但是软件系统存在软件老化现象,导致软件失效,为了对抗软件老化,采用了一种针对卫星地面站软件系统抗衰的微重启策略,可缩短应用系统的平均恢复时间（MTTR）,提高系统的可靠性,可以为卫星测轨和定轨提供精确的原始卫星观测数据,对改善卫星测轨和定轨的精度具有重要的现实意义和应用价值。     

基于AU-GCN与注意力机制的微表情识别

微表情作为一种持续时间非常短的表情，能够隐晦地将人试图压抑与隐藏的真正情感表达出来，在国家安全、司法系统、医学范畴和政治选举等有着较好的应用。但由于微表情有着数据集较少、持续时间短暂、表情幅度低等特点，在识别微表情时存在数据样本量较少、计算量较大、缺失重点特征的关注、易过拟合等困难。因此本文将针对微表情只出现在面部部分区域的特点，借助面部动作单元（Action Units,AU），对其使用加权注意力机制凸显局部特征，并且应用图卷积神经网络找到AU各个节点间的依赖关系，聚合为全局特征，用于微表情识别。实验结果表明，相较于现有方法，本文提出的方法将准确率提高至79.3%。