正交频分复用系统非线性信道估计算法

为了提高正交频分复用(OFDM)系统的传输质量和有效性，提出了一种基于最小二乘支持向量机的OFDM非线性信道估计算法．通过在OFDM符号中插入导频而获得训练数据，利用最小二乘支持向量机将训练数据映射到高维空间，并在此空间采用结构风险最小化准则对时变信道频率响应函数进行回归估计，把低维空间的非线性估计转化为高维空间的线性估计，提高了估计的精度．仿真结果表明，该算法能够有效地减小由多径引起的频率选择性衰落的影响，与传统算法相比，在同一误码率条件下的信噪比提高了3～7dB。     

基于期望最大化加速算法的正交频分复用信道估计

针对基于期望最大化（EM）迭代算法的正更频分多路复用（OFDM）信道估计方法复杂度高、收敛慢，严重制约OFDM的传输速率的缺陷，提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法．该方法基于拟牛顿加速算法，并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现，具有二次收敛性，提高了EM的计算速度，降低了计算复杂度．仿真结果表明，相比于空间选择期望最大算法，在性能损失只有0．1dB的情况下，EM算法的复杂度得到很大的降低，且其计算速度可提高十几倍．     

基于贝叶斯推理的决策树模型

针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．     

正交频分复用系统的非对称调制星座频域信道盲估计方法

针对频域信道盲估计的相位模糊问题，提出了基于非对称调制星座的频域信道盲估计方法．根据正交频分复用系统子信道的衰落相位等于该子信道调制星座旋转的角度这一特性，通过独立地估计各子信道接收信号的平均功率及调制星座旋转的角度来估计信道的频率响应．相对于预编码频域信道盲估计方法，该方法的信道估计精度高且没有误差底限，具有实现简单、易并行处理等特点．系统的对比仿真实验表明，该方法与预编码频域信道盲估计方法相比，在信噪比超过18dB时可使信道估计误差随信噪比增加线性递减．     

机器视觉系统的设计

介绍了机器视觉系统的概念,提出了机器视觉系统的典型组成,在进行用户需求分析的基础上,详细讨论了如何利用光源、光学镜头、摄像机、图像采集卡以及图像处理软件等主要部件来设计开发一个焊缝机器视觉应用系统的关键技术.最后给出了一个焊缝检测应用实例.     

尺度核函数在最小二乘支持向量机信号逼近中的应用

针对目前常采用高斯核的最小二乘支持向量机(LS-SVM)不能对信号多尺度逼近的问题,提出一种采用尺度核的LS-SVM.首先,在再生核希尔伯特空间的框架下构建了一种点积型的尺度核函数,它满足Mercer条件,并具备平移和扩张的特性,是尺度子空间的一组完备的基.然后,利用拉格朗日乘子法求解LS-SVM逼近的约束规划问题.在结构风险最小化逼近准则下获得了逼近系数.与传统核函数相比,采用尺度核的LS-SVM可以实现多尺度逼近任意信号,且应用时仅需对尺度参数调节选优,简便、实用.实验结果表明:所提算法的逼近性能与小波核性能相当;与传统的高斯核函数相比,其均方根误差提高8.4%.     

译码转发系统中一种半分布式用户选择策略

针对译码转发系统中传统的用户选择策略复杂度过高的问题,提出一种半分布式用户选择策(SDUS策略).该策略以最大化系统瞬时互信息量为目标,引入中继选择的判决门限,并根据此门限生成协作集,目的节点从协作集及源节点(当协作集为空集时)中选择信道质量最好的用户作为协作节点.SDUS策略不仅能够显著降低系统的运算复杂度,还能够改善系统的中断性能.仿真实验表明,当信噪比为20 dB且系统中的中继节点数为120时,SDUS策略的运算开销仅约为机会中继策略和选择协作策略的39.5%和51.1%.     

基于软件无线电的短波中频数字化

详细介绍了一种短波电台中频数字化平台的硬件设计.该平台基于软件无线电思想.充分利用了 电台的射频前端.在二中频处进行低通采样.通过精心设计的数字信道和专用芯片进行数字变频.在基带 采用通用DSP对信号进行调制解调。经测试.该平台不仅提高了电台的收发性能.而且使电台部分具有了 软件无线电功能.通过在DSP中加载不同的软件模块可满足现代短波通信对语音、数据等多种通信业务的 需要,具有良好的兼容性和可扩展性。     

一种相关编码正交频分复用系统的载波频偏估计算法

基于相关编码正交频分复用(OFDM)系统，提出了一种新的数据辅助载波频偏估计技术，利用相关编码OFDM系统的频域幅度特性估计载波频率偏移，增大了频偏估计的跟踪范围，同时采用改进的迭代估计剩余频偏方法，消除载波间干扰对频偏估计的影响，提高了估计精度．仿真结果表明，与传统的基于数据辅助频偏估计技术相比，该技术的跟踪估计范围增大为(-1，1)，且在较高信噪比的估计均方误差明显降低。     

基于平稳小波和重构相空间的快衰落信道预测算法

为了解决快速衰落信道的预测问题,提出了一种非线性预测算法.该算法基于多径快速衰落信道所具有的混沌行为,将快速衰落信道系数分解为与原序列等长的尺度系数和小波系数,并利用坐标延迟理论,重建尺度系数和各级小波系数的相空间,再根据混沌吸引子的稳定性和分形性,在相空间中对尺度系数和小波系数进行预测,进而通过平稳小波重构算法,实现了快速衰落信道的非线性预测.与无小波算法相比,该算法更适于对噪声环境下的较大时间范围进行预测.对时间跨度为65 9ms的衰落系数进行了预测,仿真结果表明,在信噪比为10dB时,预测结果明显优于无小波变换算法.