EBPSK调制通信系统中非线性检测的研究

主要讨论扩展的二元相移键控（EBPSK）调制通信系统中的检测技术,以实现高频谱利用率的同时降低能耗。针对高效调制信号码元间差异性较小的特点,接收机利用特殊的冲击滤波器（SIF）将相位变化转化为寄生调幅,增加码元间的差异性,提高能量利用率。同时,引入了支持向量机（SVM）非线性检测方法,解决EBPSK系统中门限检测性能难以达到最优的问题,并给出了维数较少的统一特征向量选取方法。为了减少计算量,选择适用于EBPSK系统的SVM核函数并优化计算方法。仿真结果表明,SVM非线性检测在较少的特征向量维数和低采样率的条件下,可获得最多7 dB的信噪比增益。因而,在EBPSK调制通信系统中选择SVM方法不仅可以提升检测性能,而且抗干扰能力更强,对采样率的鲁棒性更好。     

LDPC编码的随机极性CP-EBPSK系统

随机极性的连续相位扩展二元相移键控（CP-EBPSK）是一种高频谱效率的调制技术,特殊的冲击滤波器使得门限判决解调成为可能,为了进一步改善其在低信噪比下的误码率性能,引入低密度奇偶校验（LDPC）码作为信道编码。精确的后验概率估计对于译码性能至关重要,但解调方式的特殊性给获取后验概率带来困难。本文引入并分析了贝叶斯方法和支持向量机（SVM）以及两种基于判决门限的后验概率估计法。仿真结果表明,基于SVM和贝叶斯方法较基于判决门限的后验概率估计法更加精确,解调性能可提升8dB-9dB,但在解调之前对需要对码元进行训练,因而复杂度也相对较高;而基于判决门限的后验概率估计法不需要这一过程,因而实现较为简单,性能也可提升7dB以上。所以,在随机极性的CP-EBPSK系统中利用后验概率估计法作为LDPC码译码初始化较为有效。      

考虑不确定性因素的综合能源系统协同规划研究

为提高新能源高比例接入的综合能源系统能源配置效率,对新能源不确定性建模和综合能源系统协同规划进行了深入研究.首先描述了风电出力和电动汽车充电负荷的不确定模型.然后提出一种基于随机模型的最大熵方法对风电出力和电动汽车充电负荷的边缘概率分布进行建模,并采用主成分分析方法提取典型运行场景集;考虑园区内供冷期、供暖期和过渡期三...     

用于多路MCP-EBPSK信号解调的冲击滤波器组设计

修正的随机极性连续相位扩展的二元相移键控调制（MCP-EBPSK）通过随机化调制指数的符号,并加入功率谱调节系数,进一步降低了连续相位扩展的二元相移键控(CP-EBPSK)调制信号功率谱中的线谱分量,使得功率谱占用带宽更窄,信息传输更加的高效高速。多载波作为高频谱利用率的复用调制方式,与MCP-EBPSK结合势必会带来更高的系统性能,因此本文对用于解调单路MCP-EBPSK信号的冲击滤波器进行初步改进,通过添加陷波零点来抑制旁路干扰,设计出带陷波的冲击滤波器组。引入量子粒子群优化算法对加入陷波的冲击滤波器组进行优化得到滤波器组系数,仿真显示即使时频混叠的子载波间不满足正交关系,利用各冲击滤波器中心频率处极陡峭的陷波选频特性依然可以实现各子载波的正确解调。因此, 设计的冲击滤波器组可以用于子载波无保护间隔的多路MCP-EBPSK信号解调。      

低密度奇偶校验码在EBPSK系统中的应用

扩展的二元相移键控(EBPSK)是一种高效调制,为了降低其在低信噪比下的误码率,引入了低密度奇偶校验码(LDPC)。用BP算法对LDPC码进行译码时,需要计算译码初始信息。根据所用EBPSK解调器的特点,本文定义了解调输出的近似似然比,不仅可以降低系统的复杂性,同时通过仿真发现,利用其作为译码初始消息可以得到较高的信噪比增益。因此,在EBPSK系统中应用LDPC码以抵抗噪声、降低误码率是一种较有效的方式。     

探析监管信息搜索系统的设计与实现

信息时代将信息技术应用到监管领域具有广阔前景。监管敏感信息搜索系统设计可以实现信息的检索、数据挖掘、信息采集以及定位。本文通过对敏感信息搜索系统的设计,应用搜索引擎技术、检索技术、数据挖掘技术等,实现基本功能。     

EBPSK解调器中利用SVM概率输出的LDPC译码

为了改善扩展的二元相移键控（EBPSK）系统在低信噪比下的误码率性能,引入了低密度奇偶校验码（LDPC）。EBPSK解调器借助特殊的冲击滤波器提高能量利用率,却增加了获得后验概率信息用于译码的困难。本文引入支持向量机（SVM）方法在滤波器输出信号中选取少量采样点进行概率输出并进行LDPC译码,仿真显示可得到较高的信噪比增益。同时,本文还仿真对比了不同采样频率及不同方式获得的后验概率信息对系统译码性能的影响,表明基于SVM的方法在低采样率和低信噪比条件下便可获得较为精确的后验概率,因此,在EBPSK系统中采用SVM方法获得后验概率信息用于LDPC译码是一种较为有效的方式。      

基于数据驱动的园区综合能源系统优化调控方法

针对目前园区综合能源系统管理中分布式本地可再生能源利用率低、用户侧购电成本高、源-储-荷协调不充分等现实问题,提出了数据驱动的实时调度决策方法和模型.该混合模型首先基于大量用能数据,应用K-means算法对其特性指标与时间序列特征进行聚类分析,得出具有代表性的用能模式.然后引入参数化模糊推理系统与启发式优化算法,依据代...