MIMO频率选择性信道自适应均衡

针对MIMO频率选择性信道提出了一种分数间隔的判决反馈均衡器,其优点是既对时间同步误差不敏感,又能在消除码间干扰的同时不引入噪声增益。同时比较了分别采用最小均方算法和恒模算法的分数间隔判决反馈均衡器,并通过仿真,分析了这两种算法的优缺点。在此基础上提出了一种改进的最小均方算法和恒模算法相结合的算法,改进后需要的训练序列为LMS算法的1/3,其结果是误码率比恒模算法有明显的提高。     

一种新的自适应神经网络均衡器

根据克服数字通信中码间干扰(ISI)的最佳均衡解一般表达式,提出了一种新的自适应神经网络均衡器结构,然后导出了基于该结构的一种自适应算法和相应的学习规则,最后对这种自适应神经网络均衡器进行了计算机模拟。研究结果表明:文中提出的神经网络均衡器非常有效,比传统线性均衡器和Gibson等人提出的多层感知均衡器(MLPE)性能更优越,更具实用性。     

复自适应均衡器的研究及实现

通过对HFC广播有线电视信道中的16QAM信号的研究，分析了噪声及信道特性对QAM信号的影响，提出了用自适应均衡器来提高QAM信号的传输质量，并用复杂可编程逻辑器件(CPLD)实现该均衡器。采用CPLD技术可大大增加均衡器的可靠性、灵活性，同时也缩短了设计周期。该均衡器可运用于实际的有线通信系统，从而为复信号的均衡提供了一个技术方案。     

IEEE 802.16无线信道快速突发均衡的实现

针对IEEE 802.16无线信道进行了仿真,提出了一种工作于该信道的16QAM突发模式的快速均衡器算法,该算法采用Neuman-Hoffman序列的扩展序列进行信道快速估计,及用均衡器系数预加载算法以提高收敛速度,仿真结果证明:算法收敛速度优于递归最小二乘算法。     

用联想神经网络设计的信道均衡器

研究了联想神经网络在数字通信信道均衡器实现中的应用,讨论了其设计方法和设计步骤,给出了计算机模拟结果,并进行了性能比较。研究结果表明:Hopfield联想神经网络实现的信道均衡器具有比传统线性横向均衡器更优越的性能。     

OFDM系统中新的同步与信道联合估计算法

提出了一种新的基于判决反馈的OFDM同步与信道联合跟踪算法。该算法提取出信道估计结果中包含的同步信息用于实现同步估计,并利用同步估计结果对信道估计结果进行修正,使其尽量逼近真实信道。仿真结果表明该算法在信噪比较大时可以获得较高的估计性能,具有计算量小和实现简单的优点。适当增加块长具有更强的抑制噪声的能力,但却减弱了信道的时变跟踪能力,因此块长的选择必须权衡考虑。     

一种改进的递归神经网络盲均衡算法

提出了一种新的基于递归神经网络的快速收敛盲均衡算法。设计中采用观测信号的四阶统计量构造代价函数,简化了系统的复杂度;利用实时递归学习算法对系统参数进行动态调节。该算法具有镇定性,其收敛性能不会受到失真信道的影响,适用于均衡衰落性严重的信道。实验仿真结果表明对具有频率选择性衰落的非线性信道,该算法在收敛速度和对抗码间串扰方面都具有良好的性能。     

一种混和型盲均衡算法

盲均衡器在通信系统中有着重要的作用，但一般的盲均衡器存在收敛速度慢的缺点。文中以广泛使用的ＣＭＡ（ＣｏｎｓｔａｎｔＭｏｄｕｌｕｓＡｌｇｏｒｉｔｈｍ）为基础，提出了一种混和型盲均衡算法，不仅提高了收敛速度，而且减小了收敛后的剩余干扰，使均衡器收敛后不必切换到普通均衡方式。     

频率选择性衰落信道中的RAKE合并接收方案

针对非扩频系统很难实现多径分集接收的问题,通过判决反馈IIR(DF-IIR)均衡器得到对发送数据的估计,并根据该初始估计重构所有多径信号,再将接收信号中的主径和各多径分量区分开,最后将各分量按照最大比的方式合并以及解调判决,从而实现RAKE合并接收。DF-IIR均衡器可以完全消除噪声累积的现象,然而判决反馈同时会产生误差传播的问题,多径合并可以显著提高信噪比,从而抑制误差传播问题。仿真结果表明新算法可以取得明显的效果。     

双衰信道下基于SDF-LMMSE检测和PIC的空频OFDM接收机

为了在双衰信道下有效地接收空频OFDM,提出了一种结合内环串行判决反馈线性最小均方误差(SDF-LMMSE)检测和外环并行干扰消除(PIC)的空频OFDM迭代接收机.仿真和分析表明,所提的算法极大地改善了空频OFDM在双衰信道下的性能.     

修正FTF算法用于高速数传快衰落信道自适应均衡的研究

短波高速数传是当前通信领域研究的一个重要方面,克服这类信道快衰落时变特性给数传带来的障碍是研究的中心课题.近些年提出和探讨的最小平方自适应均衡新技术,人们认为是解决这一问题的有效途径,普遍为人关注.本文对作者已提出的计算复杂度低、稳定性良好的修正 FTF 自适应均衡算法作了进一步研究.考查了其硬件实现方面的问题并模拟分析了均衡性能,初值选取,最佳级数和启动时训练与否的影响等,得出了许多有益的结论.这些分析与讨论对于硬件实现是十分必要的.     

OFDM在高速移动下的载波间干扰消除

针对正交频分复用系统的信道时变会破坏载波间的正交性而导致载波间干扰,提出了一种分段均衡有效的载波间干扰消除方法,其优点是:当采用两段和四段均衡时,在M1225信道模型下,可分别提高接收信噪比6 dB和12 dB,且与标准的均衡方法具有相同的频谱效率。性能分析与仿真验证表明,分段均衡方法能有效地消除频率偏移与信道时变而产生的载波间干扰。     

确定需求下两层供应链协调的量折扣模型研究

在由单一供应商和单一销售商组成的两层供应链系统之下,研究确定需求下销售商信息不对称供应链的协调定价问题。根据供应商主导的Stackelberg对策结构,在信息不对称下对供应链成员间的定价协调问题进行了一定的分析,为供应商提供一个改善整个渠道效率的量折扣策略,并给出了算例。     

一种Android移动终端图像增强算法

针对Android移动终端和低照度图像的特点,提出了一种改进的直方图均衡化的图像增强算法.首先将采集到的RGB图像转换到HSV彩色空间,对V通道的像素进行区分,对需要处理的像素进行直方图均衡化,之后重新转回RGB空间,对整幅图像进行Gamma校正.最后在Android平台上进行试验.结果表明,该方法能够增强低照度图像,也能够满足实时性要求.     

CP不足情况下OFDM系统信道估计与均衡

正交频分复用(OFDM)系统中的循环前缀具有一定的抗码间干扰(ISI)和子载波间干扰(ICI)的能力,但是当多径衰落信道的最大信道脉冲响应(CIR)长度超过了循环前缀(CP)长度时,OFDM系统的性能将会严重下降。传统的信道估计和均衡方案面对循环前缀长度不够的情况无法避免性能的严重衰落。由此提出了一种可以估计出大于CP长度CIR的信道估计方法,并且给出了一种基于逼零(ZF)准则的低复杂度均衡器,以抵消ISI和ICI的影响。仿真结果表明所提方案与传统方案相比在复杂度上和性能上有明显的优势。     

论地方基层政府公共服务均等化

我国的理论界对公共服务均等化论述比较多，但是对地方基层政府公共服务均等化的研究比较少，现有的公共服务均等化研究主要是局限在从城乡角度来研究，不能全面反映地方基层公共服务均等化的现状。正是基于这样一个背景对地方基层公共服务非均等化地从理论和实践两个方面进行探讨：首先从公共服务均等化定义着手，分析公共服务均等化的内涵以及它的意义，然后在此基础上从宏观和微观角度对地方基层公共服务均等化的现状进行分析，通过对比法、历史分析法、举例法，数据归纳分析等方法，提出一系列实现提高地方基层政府公共服务均等化的措施。