自动变步长BLMS自适应均衡的优化实现

介绍了自动变步长分块最小均方(Block Least Mean Square,BLMS)自适应均衡算法。通过自动变更步长,改善了算法的收敛与稳态误差性能。针对改进后的快速BLMS算法硬件实现特点,对其中采用重叠保留法的快速傅里叶变换(Fast Fourier Transformation,FFT)模块,进行了优化,降低了该算法的计算复杂度。相关仿真表明,该算法能在典型多径高速传输环境下能快速收敛,并接近理想性能,且跟踪信道的性能较好,部分FFT计算过程还得到优化。故该算法在保证性能的基础上,还减少了计算资源,具有较大工程实践意义。     

基于随机共振的双门限协作频谱感知算法

针对现有频谱感知算法在低信噪比（SNR）环境中性能检测不佳的问题以及传统随机共振（SR）检测弱信号的方法在实际应用中存在的局限性,通过设置最优门限,计算出最优的协作用户数量,提出了一种基于随机共振的双门限协作频谱感知算法,并对提出的算法进行了性能分析。DCSSR算法通过将位于双门限不确定区域的统计数据经过随机共振系统,进一步提高频谱感知算法在低信噪比下的检测性能。仿真结果表明,在不同信噪比和虚警概率下,DCSSR算法相较于传统单门限能量协作算法、双门限能量协作算法以及单门限随机共振协作算法,检测性能都得到了提升。在信噪比为-20 dB时,提出的DCSSR算法相较于传统单门限能量检测协作算法,检测概率提高了80%。     

非正交多址接入无线能量采集协作系统

近年,非正交多址接入(non-orthogonal multiple access,NOMA)技术作为一种应用于5G无线网络的多址接入技术,引起了人们的广泛关注。为了提高NOMA技术的频谱效率、覆盖范围和抗噪性能,并降低系统的能耗,设计了一种基于正交索引调制多址接入(quadrature index modulation multiple access,QIMMA)技术的无线携能(simultaneous wireless information and power transfer,SWIPT)协作网络上行NOMA传输系统,记为协作QIMMA-SWIPT。具体来说,多个远端用户组成一个QIMMA系统,然后通过协作中继的译码转发拓展系统的覆盖范围,并在中继端采用SWIPT技术以便信息在译码的同时进行能量的采集,降低系统的能耗。详细推导了QIMMA-SWIPT系统平均误码率的理论上界,并在频谱效率一定的情况下通过模拟仿真对比分析,得出协作QIMMA-SWIPT系统的误码率性能优于协作IMMA-SWIPT和SCMA-SWIPT系统的结论。此外,深入研究了功率切割因子和信源到中继的距离对系统误码性能的影响。     

基于拉丁方阵的准循环LDPC码构造

针对环长分布对LDPC码性能的影响,该文提出了一种基于拉丁方阵的QC-LDPC码构造方法.该方法借鉴了Steiner三元系与拉丁方阵的性质,在消除短环的同时,还改进了原算法构造码字时码率不灵活的缺点.仿真结果表明,所提方法构造的短码性能优于PEG算法的短码;在构造中长码时,也有与PEG相近的性能,且具有QC-LDPC码...     

基于采样协方差矩阵的混合核SVM高效频谱感知

近年来随着盲检测算法的提出,越来越多的基于采样协方差矩阵的盲检测算法应用于频谱感知。针对其检测门限是近似值,检测性能会受到影响等问题,提出了基于采样协方差矩阵的混合核函数的支持向量机（support vector machine,SVM）高效频谱感知,通过感知信号采样协方差矩阵的最大最小特征值（maximum minimum eigenvalue,MME）和协方差绝对值（covariance absolute value,CAV）提取的统计量作为SVM的特征向量并训练其生成频谱感知的分类器,无需计算检测门限并且特征提取减少了样本集的大小。利用遗传算法（genetic algorithm,GA）优化混合核函数的SVM的参数。实验结果表明,该方法比MME算法和CAV算法的检测概率有所提高,并且比SVM减少了感知时间,具有良好的实用性。     

水声信道频域Turbo均衡的期望传播改进算法

针对水声信道带限,稀疏及长时延特性,并考虑水声实时高质量通信需求,提出了一种基于期望传播(Expectation Propagation,EP)的迭代信道估计和频域Turbo均衡(EP based Iterative Channel Estimation-Frequency of Do?main Turbo Equal...     

改进的基于拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知算法

贝叶斯压缩感知(Bayesian Compressed Sensing,BCS)通过稀疏贝叶斯回归模型中相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的学习来解决压缩感知(Compressed Sensing,CS)中的信号重构问题。本文通过修正基于拉普拉斯先验BCS的噪声模型,较好地实现了含噪CS信号的重构。它主要利用稳健型相关向量机(Robust RVM,RRVM),改进了基于拉普拉斯先验的BCS算法。它通过对每个观测噪声方差系数进行最优化估计,来消除内外部噪声对信号重构的影响。相关的仿真验证了在外部脉冲噪声以及内部高斯白噪声共同干扰条件下,相比原始BCS算法,改进算法具有更好的重构性能和稳定性。     

基于MPEGⅡ的机顶盒技术及其在视频点播中的应用

主要论述基于MPEG II 的数字机顶盒技术及其在视频点播系统中的应用,包括机顶盒的相关协议标准、关键软硬件技术、具体的实现方法及其在VOD系统中的应用,并给出机顶盒技术的发展前景.     

单载波频域均衡中独特字类型选择性能分析

该文介绍了单载波频域均衡的算法原理,独特字设计方法,并对选取不同类型及长度独特字的单载波频域均衡系统进行了性能仿真与比较;得出独特字选取类型和长度与均衡性能之间的关系的结论,有助于设计性能和复杂度折中的单载波频域均衡系统方案.