CDMA系统中多用户检测技术的分析

多用户检测技术是第三代移动通信系统的关键技术,具备良好的抗多址干扰和远近效应性能。从移动通信系统抗干扰的角度出发,分析了CDMA系统中多址干扰(MAI)的产生原因,对多用户检测(MUD)技术的概念系统模型以及常用的MUD算法进行了阐述,并指出其局限性和研究方向。     

军事应急物流中多目标路径优化的研究

本文从军事应急物流的定义和特点出发建立了多目标的路径优化模型,并基于遗传算法总结归纳了解决多目标路径优化问题的三种方法。     

基于双线性反馈神经网络盲均衡算法的研究

将双线性反馈神经网络应用于盲均衡算法,提出了一种新的基于双线性反馈神经网络盲均衡算法,推导出算法迭代公式,计算机仿真表明,新算法具有较快的收敛速度和较小的误码率。     

浅析农村公路沥青路面推移的问题

简述了沥青路面的推移现象,结合近年来农村公路建设中出现的问题,从交通量大小、超载车辆情况、路线纵坡设计、基层材料等方面分析了沥青路面产生推移的原因,并提出了防治措施,以提高沥青路面施工质量,确保沥青混合料的均匀性及表面平整度。     

实数系统中三、二阶归一化累积量盲均衡算法的研究

本文采用对称--反对称变换原理,提出了一种三、二阶归一化累积量盲均衡算法,克服了对称信号三阶累积量为零而无法进行信道均衡的缺点.计算机仿真表明,该算法实现简单,收敛效果好,稳态剩余误差小,其性能优于已有的一些同类算法.     

基于遗传算法优化神经网络的多用户检测

利用遗传算法全局搜索能力强和反向传播(BP)算法局部搜索速度快的特点,采取两段式训练方法,既避免陷入局部最小,又加快收敛速度。提出基于遗传算法优化神经网络权值的多用户检测算法。采用实数编码方式,将传统神经网络的能量函数作为适应度函数,选择算子选用轮盘赌算子,交叉算子选用单点交叉算子,变异算子选用正态变异算子。仿真结果表明,该算法的误码率、信干比和信道跟踪能力等方面的性能与传统前馈神经网络多用户检测算法相比均有一定的改善。     

基于非局部自相似图像块字典学习的伪CT图像预测

随着PET/CT技术的日益发展,其被广泛应用于现代放射治疗。但在采集数据过程中,对人体放射时间较长,辐射当量较大,增加了患者的痛苦,因此人们希望减少CT扫描中X射线的辐射。为解决这一问题,本文提出基于非局部自相似图像块字典学习的伪CT图像预测方法。首先,对训练CT与MRI图像进行图像分块,通过块匹配算法聚类CT图像块,并提取CT与MRI图像块的多尺度特征。其次,通过字典学习,获得MRI图像与CT图像的映射关系矩阵,并对CT图像块进行预测。最后,通过重构算法,从目标MRI图像中得到预测CT图像。仿真实验证明了提出算法相对基于图谱集算法的有效性,以及在现代放射治疗中利用MRI图像替代CT图像的应用前景。      

BP和RBF神经网络的实现及其性能比较

本文介绍了2种应用颇为广泛的神经网络模型,BP及RBF神经网络的基本理论,并从数学角度阐述了2种算法的学习过程,其后简要地阐述了MATLAB神经网络工具箱设计BP和RBF网络的主要函数.为了比较2种网络的性能差异,最后在MATLAB环境下设计了具体的网络来对指定的非线性函数进行函数逼近.仿真结果表明,RBF的泛化能力在多个方面都优于BP网络,但是在解决具有相同精度要求的问题时,BP网络的结构要比RBF网络简单,因此在实际应用中可以此来指导神经网络的设计.     

卫星电视地面接收天线的选择

本文分析了卫星电视地面接收天线的选择、架设和站址的确定,针对选用不同噪声温度的高频头,计算出了满足3级电视图像时天线的尺寸,对实现卫星电视地面接收站小型化具有一定的参考价值。