一种快衰落下正交空时分组码的译码

准静态衰落信道下正交空时分组码MIMO系统的一种简单最大似然检测算法性能接近于最大似然检测算法．但在实际时变信道干扰下，性能表现较差。本文分析提出了在多个发送和接收天线下能有效消除时变信道对简单最大似然检测算法产生干扰的算法改进。计算机仿真表明，针对时变信道下的正交空时分组码MIMO系统，该译码算法性能实现简单、计算复杂度低，性能接近最大似然检测算法。     

改进遗传算法应用于静态MDR问题

简述静态MDR问题的研究现状,提出一种新的改进遗传算法.针对静态MDR问题的特点,考虑基因位的影响力及跟踪进化过程的遗传参数调整策略,采用各种变异操作,提高算法的收敛能力.仿真结果表明,改进遗传算法相对于SGA解决MDR问题在收敛速度上有明显提高,算法稳定性也有所改善.新算法的优化质量较高,具有更好的实际应用效果.     

基于曲线拟合的OFDM系统帧同步算法

提出了一种利用帧同步度量的几何特性进行统计判决的高性能帧同步算法。传统算法的帧同步位置通过同步度量的最大值判决获得,既没有极限运算也没有期望运算,缺少了统计平均且产生了方差。该文提出的算法对帧同步度量进行梯形曲线拟合,加入了极限运算和数学期望,并针对工程实现给出了低复杂度简化算法和复杂度分析。经过大量仿真实验证明,该算法的性能比Schmidl算法有明显改善,且复杂度要比其他同类算法低很多。     

混合噪声中非线性RLS算法的性能分析

本文给出了在混合噪声中非线性递归最小均方误差算法的性能分析.该算法即是非线性RLS(NRLS).对残差的饱和处理使用了广义限幅函数.提出了改进的NRLS均方分析.计算机数值模拟表明理论分析与模拟结果符合得很好.根据该分析,可以将NRLS的收敛和均方误差表示为非线性函数的斜率和限幅水平的函数.基于归一化的均方误差(mse),引入了一个辅助变量,导出了时变限幅函数,加速了收敛并且得到了更小的均方误差.     

结合重叠子帧的KLT和MMCE的说话人辨认

KLT已经成功用于与文本无关的说话人辨认的特征提取,但是对于特征矢量分解,它需要巨大的计算负担。为了减轻计算负担,把KLT和重叠子帧合并起来用于噪声环境下的说话人辨认。基于重叠子帧的分离方法,文中提出了一种有效技术去建立特征矢量矩阵以便取得KLT的优点。在传统的MCE方法中,对于有K个说话人的系统而言,每一类别的分类错误都需要计算K-1类的判别函数,随着K的增加,使得计算量大量增加,文中提出改进的MCE模型以减少计算量,提高运算速度。实验结果显示:所提出的方法不仅减少了计算量,而且提高了系统辨认率。