TH-UWB系统中基于自适应算法的接收机研究

提出了一种适用于跳时超宽带(TH-UWB)系统中的RAKE接收机方案。该方法利用基于梯度的可变遗忘因子的改进递推最小二乘(RLS)算法进行信道估计,并与基于经典RLS算法和基于最大似然概率(ML)算法的接收机方案进行对比。结果表明,这种新型RAKE接收机方案能够更有效地跟踪时变衰落信道的变化;在相同条件下,该方案能够提高系统性能,获得更小的误码率(BER)。     

半导体器件并联系统可靠性评估的经验Bayes方法

为了提高机载开关电源中半导体器件并联系统可靠性评估的准确性,运用经验 Bayes 法和经典的统计方法,研究了该系统的可靠性评估问题。分别给出了系统可靠性指标的经验 Bayes 估计,极大似然估计。利用 Monte-Carlo方法,对两种估计结果进行了比较,结果表明,经验 Bayes 估计的最大绝对误差为 0.07,它小于极大似然估计的最大绝对误差 0.368。     

瑞利衰落信道改进模型及性能分析

自回归(AR)模型和Clarke模型(CLARKE R H. A statistical theory of mobile-radio reception. Bell System Technology Journal, 1968, 47(6): 957-1000)常用于产生瑞利(Rayleigh)衰落信道。但是仿真结果显示自回归模型有其自身无法避免的数值缺陷,因此无法产生理想的Rayleigh衰落信道特性。在Clarke模型的基础上提出了改进模型。新模型合理地减少了入射波到达角的随机分布范围,在保证到达角随机分布特性的同时获得了信道模型更好的统计特性。仿真结果表明,改进模型比Clarke模型具有更好的统计性能,可以用于产生较理想的Rayleigh衰落信道。     

一种基于自适应算法的超宽带系统盲均衡技术

提出了一种适用于直接序列超宽带(DS-UWB)和跳时超宽带(TH-UWB)系统中的自适应盲均衡技术。该方法利用可变遗忘因子的自适应算法,快速有效地跟踪超宽带(UWB)时变信道的变化,从而有效地补偿由于信道特性引起的干扰。在接收过程中,不需要训练序列就可以修正均衡器系数,从而获得发送信号的估计量。此外,该算法收敛快,稳定性好。仿真结果表明,该方法可以有效地跟踪UWB衰落信道的变化,并获得较小的误码率。     

WSSUS衰落信道下的跟踪算法研究

无线WSSUS衰落信道是时变信道,其信道参数随着时间的变化而变化。通常采用的经典跟踪算法（RLS算法）中的重要参数遗忘因子是固定值,这使得算法跟踪时变信道时性能无法保障。对均方误差（MSE）进行了分析,并在此基础上得到基于MSE梯度控制的可变遗忘因子VFF-RLS算法。仿真结果表明MSE分析结果正确;与经典算法相比较,VFF-RLS具有较小的MSE,更适合跟踪WSSUS信道。     

基于小波变换与DSP的实时音频视频处理系统

介绍一种新型嵌入式网络音频视频实时处理系统的设计方案。该系统可以将采集到的音/视频信号,经过主要由ADV611,CT8021和DSP芯片TMS320C6201组成的系统实时处理后通过嵌入式微机控制器传送到互联网上。他可用于远程监控、视频会议、可视电话系统等低比特率通信系统。提出了该系统硬件结构以及软件设计方法。该系统具有硬件集成度高、语音图像传输实时性好、操作简便及适用面广等诸多优点。     

Ad hoc网络稳定路由协议

Ad hoc网络有着广泛的应用前景。选择高速稳定的路径进行通信十分重要。在常用位置辅助（LAR）路由算法的基础上,提出了一种新的路由算法（NSLAR）。该算法引入节点稳定度这一参数,并以此作为路径选择的依据,从而增强了所选择路径的稳定性,减少了因为路径失效带来的重新路由次数。仿真结果表明,与LAR和QR算法相比,NSLAR算法具有更好的性能。     

位置辅助的UWB网络路由协议

UWB无线通信网络是未来无线通信最具潜力的技术之一。选择高速稳定的路径进行通信十分重要。文章在常用位置辅助（LAR）路由算法的基础上,提出了一种新的位置辅助路由算法（LASSR）。该算法在利用UWB技术精确定位功能的基础上,引入信号稳定因子,并以此作为路径选择的依据,从而增强了所选择路径的稳定性,减少了因为路径失效带来的重新路由次数。仿真结果表明,LASSR算法比LAR算法具有更好的性能。     

逐次截尾样本下电子元件混联系统可靠性指标的EB估计

在逐次截尾样本下,研究电子元件混联系统可靠性指标的估计问题。将Bayes方法和极大似然法相结合,在平方损失下,获得部件失效率、系统可靠度和平均寿命的经验Bayes估计。最后给出随机模拟例子,说明该方法的正确性。结果表明可靠性指标的经验Bayes估计值精度较高。     

一种新的基于导频的MIMO-OFDM信道估计方法

提出了一种适用于时变衰落信道的MIMO-OFDM系统的组合信道估计方法。该方法利用优化导频和基于梯度的可变遗忘因子的改进RLS算法进行信道估计。此外,采用基于MMSE(minimum mean square error)的合并器对改进RLS算法的估计结果做了进一步修正。仿真结果表明,这种改进的RLS算法较传统的RLS算法能够更有效地跟踪时变衰落信道的变化;在相同条件下,该组合算法能够提高系统性能,获得更小的BER(bit error rate)。