码域发送参考脉冲超宽带系统的多路并行传输方法

网络多媒体业务的不断发展迫使网络核心节点能够支持组播交换技术。分析了现有组播交换调度算法的优缺点,基于带缓存交叉开关交换结构探讨了组播调度的公平性问题,提出了一种能够为组播业务提供公平服务的分层混合调度算法—MSHF(Multicast Stratified and Hybrid Fair Scheduling)。MSHF采用分层和混合化的公平调度机制,通过输入调度和交叉节点调度确保组播业务的公平性问题。其算法复杂度为O(1),具有良好的可扩展性;同时依据组播业务流的权重进行分组和分级调度,减少了时延抖动,具有良好的公平性,能够适应实时业务的性能需求。理论分析和仿真结果表明:该算法具有良好的时延、吞吐量和公平性能。     

程控PCM基带信号传输系统

主要讨论了ＰＣＭ 基带信号的传输特性,并详细介绍了用微处理器实现ＰＣＭ 基带信号的编、译码及传输的工作原理     

虚拟传递函数测试仪的实现

本文介绍了以Lab Windows／CVI为软件开发平台,实现了虚拟传递函数测试仪,该虚拟仪器可通过数据采集卡对系统输入输出信号进行实测,以此获得系统的传递函数;也可通过仪器仿真实现一阶RC低通滤波器的传递函数测试以及转折频率的计算,特别给出了从时域和频域两个角度来进行测试。     

基于判决反馈前馈的RSDFF-PSP盲分离算法

针对信道记忆长度较大时,成对载波多址(Paired Carrier Multiple Access,PCMA)混合信号单通道盲分离复杂度高的问题,本文提出一种新型的减状态判决反馈前馈逐幸存路径处理(Reduced-State Decision Feedback-Feedforward Per-Survivor Processing,RSDFF-PSP)分离算法.该算法先利用截短逐幸存路径处理(Per-Survivor Processing,PSP)算法得到预判决,忽略掉前导和后尾干扰的影响,将复杂度控制在能够容忍的范围内;然后分别设计全局判决反馈滤波器和延时判决前馈滤波器,利用分支路径度量的预判决结果反馈以及延时前馈来补偿前导和后尾干扰带来的性能损失,并结合二次判决获得了更佳的分离性能.仿真实验结果表明,RSDFF-PSP算法在减少复杂度的同时能够最大限度地得到逐幸存路径处理最大似然序列估计(Per-Survivor Processing Maximum Likelihood Sequence Estimation,PSP-MLSE)的性能,实现复杂度和性能的良好折中.     

考虑寄生参数的LLC谐振倍压变换器优化设计

在LLC谐振倍压变换器的优化设计中,谐振参数对于变换器的性能具有重要影响。在高压电源中,由于其变压器升压比高,变压器寄生参数往往较大,给LLC谐振倍压变换器的谐振参数优化设计带来了困难。针对LLC谐振倍压变换器,建立了包含变压器寄生参数的电路模型,分析了变压器寄生参数对LLC谐振倍压变换器的影响,并带入参数优化设计过程,推导出了保证软开关条件下谐振电流最小的谐振参数优化设计方法,利用Matlab优化方法对LLC电路进行优化设计。最后通过仿真和实验验证了该方法的正确性和可行性。     

X CT投影数据硬化校正技术

从理论上探讨了广泛应用于各领域的CT系统中单能X光和多能X光与物质之间的作用机制,阐述了x射线能谱硬化的产生原因,而能谱硬化是造成图像伪影的重要因素,基于此结合现状分析讨论了消除射线硬化的几种关键技术。     

基于人工神经网络的DVB-S2数字信号调制模式识别

人工神经网络(ANN)是模仿生物神经网络的结构提出的模型,它所具有的并行分布处理等优点使其在模式识别领域有很大的应用潜力。本文针对新发布的DVB-S2标准,对应用人工神经网络进行数字信号调制模式自动识别进行了研究,设计并实现了对QPSK、8PSK、16APSK、32APSK四种调制模式的自动识别系统。     

基于HSP50110/210多制式通用解调器设计

文章在介绍HSP50110／210工作原理基础上给出了利用该芯片组和DSP处理器一起完成多制式数字化解调器的设计实例，并讨论了设计中所遇到问题的解决方法，试验表明该系统非常灵活，能实现可靠的解调。文中给出了实现参数配置、增益分配和克服假锁现象的关键技术。     

基于信赖域法的同频混合QPSK信号时延估计算法

提出了一种基于信赖域思想的混合信号最大似然时延估计算法。该算法利用信赖域算法的快速收敛性和准确性,弥补最大似然时延估计算法中网格搜索法的不足,从而实现同频混合信号时延的快速精确估计。仿真结果表明,对于两路同频混合QPSK信号,算法性能较最大似然时延估计算法提升约两个数量级,在信噪比≥20dB时该算法性能几乎不再提升,并且当初始迭代点越接近似然函数极值点时,算法的复杂度越低,时延估计的归一化均方误差也相对较小。