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相似文献
 共查询到10条相似文献,搜索用时 46 毫秒
1.
线性卷积与循环卷积的等价关系是"数字信号处理"课程的重点内容之一.在计算循环卷积时,通常利用线性卷积的周期延拓来计算周期卷积,再对周期卷积取主值区间得到循环卷积.本文结合水声通信这一海洋信号处理领域的研究热点之一,针对水声通信中最新使用的零填充正交频分复用系统,介绍基于线性卷积的循环卷积计算方法及其具体应用,并通过实例对该方法进行演示.  相似文献   

2.
针对正交频分复用定时同步实际应用问题,利用循环前缀的统计能量差和统计相关特性,提出了一种改进的TD-LTE下行定时同步算法,减小了计算复杂度,同时能检测循环前缀类型.仿真结果表明,算法在多径衰落信道下,特别是小信噪比条件下,定时同步性能优越,并对归一化频偏和多普勒频移变化具有较强的适应能力.  相似文献   

3.
给出了应用中国余数定理和CSD乘法实现线性卷积的算法.将一维循环卷积映射为多维循环卷积,缩减算法强度,使乘法数量降到最少;通过移位相加实现常系数乘法,系数采用正则符号数编码使加法数量最小.利用循环卷积和线性卷积的关系,计算线性卷积,使线性卷积的功耗和面积最小.最后采用modelsim仿真和quartus7.2综合,并将仿真结果与理论计算结果进行了比较.表明该线性卷积器工作可靠、精度高,具有较好的实用价值.  相似文献   

4.
为了充分利用含噪语音特征来提高语音增强网络的性能,基于含噪语音在时间和频率两个维度上的相关性,本文结合卷积神经网络的局部特征提取能力和门控循环单元的长期依赖建模能力,设计了一种适用于语音增强的卷积门控循环网络.该网络采用卷积网络结构代替全连接网络结构来改进门控循环单元中的特征计算过程,从而能够更好地保留含噪语音特征中的时频结构信息.实验结果表明,与其它语音增强网络相比,本文网络在语音成分的保留和噪声成分的抑制上具有明显优势,增强后语音具有更好的语音质量和可懂度.  相似文献   

5.
一种循环保护前缀不足的OFDM信道估计算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)通信系统中,信道估计占有很重要的地位。论文提出了一种在OFDM信号循环保护前缀不足情况下也可应用的盲信道估计算法,它利用循环前缀信号结构采用子空间分解,计算简单。计算机仿真显示其有良好的性能。  相似文献   

6.
在无线通信领域,现在可利用的频谱资源是有限的,正交频分复用技术(OFDM)是提高频谱资源利用率的途径,得到了广泛的研究和使用。多普勒频移会破坏OFDM信号子载波之间的正交性,从而导致载波间干扰(ICI),使系统的性能大大降低,所以对多普勒频移进行估计和补偿是十分重要的。分析了一种基于循环前缀的多普勒频移估计算法,并且对算法进行了仿真和性能分析。最后,提出了一种算法的改进方案,并且进行了仿真及性能比较,证明了改进方案的可行性。  相似文献   

7.
近年来,正交频分复用(OFDM)技术已被越来越多的人所关注,并且在IEEE 802.11无线局域网中得到实际应用.在经典的OFDM系统中,接收端恢复信号时,只是对去掉循环前缀(CP)的信号进行处理,而没有考虑循环前缀中的部分有用信息.文章提出了一种基于LS(Least Squares)准则,利用循环前缀恢复发送信号的方法,并给出这种方法的仿真结果.结果表明,当循环前缀长度较大时,文章方法得到的误码率明显低于传统方法.  相似文献   

8.
该文对多输入多输出正交频分复用系统中的信道估计进行研究,提出了一种链式加权LS信道估计算法。该算法基于频域正交循环导频序列,首先采用LS算法获得信道响应初始估值,然后对不同时刻的信道初值进行链式加权改善信道估值。由于循环导频结构保证了任何发射天线在训练周期内所有载波位置都有导频符号可供参考,该算法能够有效地抑制载波边界效应,提高信道估计的精度;同时它不需要信道先验信息以及矩阵求逆运算,因而实现简单。  相似文献   

9.
为了减小正交频分复用系统受频率偏差的影响,本文提出了基于循环前缀的频偏自适应跟踪算法,该算法利用循环前缀,对载波频偏进行跟踪.文中用最陡下降法和变步长自适应算法进行了计算机仿真,给出了频偏跟踪曲线和BPSK的星座图.理论分析和仿真结果表明,本文提出的方法运算复杂度低,并具有较好的收敛性,能够改善解调性能.  相似文献   

10.
正交频分复用作为一种高效的数据传输方式,能够提供较高的频谱效率,在移动通信中得到了广泛的应用。针对高速飞行器通信系统中信道快速变化的特点,采用OFDM传输体制,在利用训练序列的基础上根据循环前缀包含的频偏信息,提出一种联合频偏估计算法。该算法不仅能够接近实时频偏估计,而且估计性能较好,克服了传统频偏估计算法的滞后性。  相似文献   

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