基于压缩感知理论的超宽带信道估计

针对超宽带通信系统的信道估计中需要对极窄脉冲采样,要求模数转换器的采样速率极高,但目前的硬件制作水平达到采样速率要求较为困难.为降低超宽带信道估计对采样速率的要求,提出一种基于压缩感知理论的信道估计新方法.利用超宽带信道在时域上的稀疏性,通过准Toeplitz测量矩阵将信道估计模型转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构模型,在接受端只需对输出样值进行较低速率的采样,即可准确重构信道抽头系数并进行仿真.仿真结果表明,方法仅需1/5-1/10奈奎斯特采样速率即可准确估计信道,且同等信噪比条件下估计的均方误差较传统信道估计算法下降约6-8dB,可以为设计提供可靠的依据.     

雄安新区超低能耗绿色建筑示范项目实践

超低能耗建筑与装配式建筑技术结合存在风险和难点。河北省雄安新区某项目将超低能耗、钢结构、装配式及幕墙等体系融为一体。阐述该项目建筑围护结构技术,通过性能化设计对保温、断热桥、门窗、新风、气密性及可再生能源等技术进行优化,以建筑能耗值为导向,运用建筑能耗模拟软件对该项目进行能耗计算,并对该项目进行技术经济分析。该项目满足国内外绿色建筑和超低能耗被动式示范项目认证指标要求。这些成果对超低能耗钢结构装配式建筑有一定参考价值。     

压缩感知在传感器网络中的应用研究

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)被应用在诸多领域,如在工业自动化、环境检测、网络控制、生物及能量管理等方面。主要讨论了压缩感知在传感器网络中的应用,研究了压缩感知在传感器网络中应用所需的数学基础,以及重要参数的描述。     

准Toeplitz测量矩阵的有限等距性质分析*

Toeplitz测量矩阵的卷积特性使压缩感知理论在线性时不变系统辨识问题中得到广泛应用。但在信号频率较高的场合往往需要对测量结果进行欠采样以利用压缩感知理论降低系统对采样频率的要求,这导致测量模型中的测量矩阵变为由Toeplitz矩阵中等间隔抽取若干行组成的子矩阵（准Toeplitz矩阵）。为此文章讨论了准Toeplitz矩阵作为测量矩阵的可行性。首先通过理论推导证明了准Toeplitz矩阵的有限等距性质,而后在仿真中比较了使用准Toeplitz矩阵与其他测量矩阵的重构效果。结果表明,准Toeplitz满足有限等距性质,使用准Toeplitz矩阵的重构效果与其他测量矩阵相近,可以作为压缩感知测量矩阵。     

从Cramer法则到Mason规则的推演

本文基于行列式的性质，依据求解线性方程组的Cramer法则，推证了Mason规则。     

理想互感线圈的变量器等效模型

本文根据等效概念，借助于互感线圈的互感消除法和理想变量器的ＶＡＲ方程阻抗变换性质，导出了理想互感线圈的变量器等效模型。     

关于非平衡电桥电路的计算问题

本文运用替代定理，迭加原理，互易定理，等效电源定理和理想电源转移等概念，对非平衡电桥电路提出了四种计算方法。     

一种基于匹配追踪的OFDM稀疏信道估计算法

针对OFDM系统,利用信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种新的OFDM信道估计算法.首先利用匹配追踪思想确定出非零抽头系数的位置,然后再采用最小二乘算法完成对非零系数值的二次估计,从而通过减少信道估计参数的个数降低算法复杂度.在低信噪比和导频数较少情况下,该算法具有良好的归一化均方误差性能,特别是当因信噪比低而引起GAIC算法性能恶化的时候,新算法具有更好的稳健性.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于OBE算法的超宽带信道估计方法

针对采用码片率采样的直接序列扩频BPSK超宽带系统离散信道,利用集合论的知识.对UWB信道估计问题进行建模.提出一种基于OBE算法的超宽带信道估计算法.并分析了采用不同的扩频码对估计出的信道均方误差的影响.仿真表明,即使在信道的长度未知的情况下.在给定的维数空间中,仍然能很好的估计出信道抽头值.     

卷积混合语音的联合块对角化盲源分离算法

针对语音卷积混合模型,提出了一种新的时域盲源分离算法。首先对观测信号进行重新排列,将卷积混合盲分离问题转化为瞬时混合盲分离问题,然后对联合近似对角化算法进行了推广,利用语音的非平稳和短时平稳特征定义联合差分相关矩阵和联合块对角化代价函数,通过鲁棒的白化过程和求解最优化问题实现卷积语音的盲分离。由于避免了时域卷积运算和变换域处理,使算法更加简单,复杂度更低。仿真结果验证了该算法的有效性,同时,就数据长度参数变化对信干比的影响,以及通过与基于线性预测的卷积盲分离算法和自然梯度卷积盲分离算法的比较对该算法的性能做了进一步的分析。