一种有效的水声信道盲均衡算法

针对超指数迭代判决反馈盲均衡（SEIDFE）算法在水声通信系统中表现出的收敛性差的问题,提出了一种稳健性好、收敛快的双模式超指数迭代判决反馈盲均衡算法.该算法对均衡器输出的实部和虚部分别进行非线性变换以修正误差控制信号,从而纠正载波相位旋转;在此基础上,将一种新的自适应变步长算法应用到前馈滤波器前向权值的迭代步长中,提高算法收敛速度;并采取判决误差切换准则,将上述改进算法与判决导引算法有机结合起来,提高算法稳健性和收敛性能.仿真结果证明了该算法的有效性.     

基于多参数特征的OFDM信号盲识别

为区分多载波调制OFDM(正交频分复用)信号和数字单载波调制信号,提出了Rayleigh衰落信道条件下一种多载波调制盲识别算法.该算法对传统算法进行了改进,用信号的高阶累积量和信号的三角矩构造的特征参数对单载波信号和多载波OFDM信号进行分类,无需预先知道信号的载波频率和波特率,只需直接对中频信号进行识别处理.仿真结果表明,提出的算法抗多径能力强,识别率高,信噪比大于0 dB时识别率可达100%.     

GPS接收机C/A码跟踪算法及环路控制策略

高动态GPS接收机指在接收信号有较大的多普勒频率偏移及其一阶、二阶导数存在时仍能正常工作的GPS接收机。针对高动态环境下伪码跟踪所遇到的问题,重点研究了与高动态载波跟踪算法相匹配的、基于载波辅助技术的归一化非相干点积功率伪码跟踪算法,以及预检积分时间可变的伪码跟踪环路控制策略。采用MATLAB建立了系统模型,仿真结果表明:采用伪码跟踪算法以及结合相应的高动态载波跟踪算法的伪码跟踪控制策略的GPS接收机能在加速度为80 g,加速度为10 g.s-1的指标下正常工作。     

基于直接序列扩频技术列车定位接收机的实现

提出了一种基于直接序列扩频技术的列车定位接收机的实现方案．使用数字匹配滤波器对信号进行同步解扩,并用Costas环对信号进行解调,通过低通滤波器恢复传输的信息．基于无线扩频原理的列车定位接收机,具有信号接收质量高、抗干扰能力强、保密性好、系统容量大等优点,适用于安全性要求较高的轨道交通列车定位．     

基于QoS的LTE下行链路调度算法

针对LTE下行资源调度算法中速率自适应优化问题,提出了一种基于服务质量(QoS)的下行链路调度算法,该算法由子载波调度和功率分配两部分构成.为了提高性能和降低算法复杂度,将子载波调度算法和功率分配算法分开讨论,对于基于QoS的子载波分配算法,根据用户的信道质量,合理地分配子载波.在功率分配算法中,根据用户当前时刻的信道状态信息设计各用户的注水线,也即注水因子,使基站动态地为各用户分配功率.最后,通过仿真分析对比改进算法在传输速率、公平性、小区吞吐量以及用户SINR方面的性能,结果表明:改进算法可以很好地降低复杂度,改善用户公平性,降低误码率.     

OFDM通信PAPR性能改善的概率类算法研究

OFDM通信系统是正交多载波系统,很容易造成较高峰均功率比PAPR,从而严重降低OFDM系统的通信质量.文中分析了PAPR~]"OFDM通信性能的不利影响,探讨了改善PAPR性能的SLM.PTS概率类算法原理.基于Matlab软件构造了嵌入SLM,PTS算法模块的OFDM仿真验证系统,并提出了一种PTS改进算法.理论分析与仿真结果表明:SLM,PTS算法可有效减小PAPR OFDM通信性能的不利影响;PTS改进算法可在有效减小PAPR不利影响的前提下,减小OFDM发射机的复杂性.     

基于全星座信号点的16-QAM载波恢复

为提高16-QAM载波恢复的性能,探讨了16-QAM信号的相位与其传送信息之间的关系,并提出了一种基于全星座信号点的16-QAM载波恢复方法,该方法通过对信号的处理,使所有信号都能被载波恢复环利用,分析和仿真结果表明,与传统方法相比,基于全星座信号点的载波恢复方法的捕获带宽更大,而相位跟踪误差更小。     

神经Chebyshev正交多项式均衡器及自适应算法

提出一种全新结构的非线性均衡器———神经Chebyshev正交多项式自适应均衡器.该均衡器由1个非线性神经自适应滤波器和1个Chebyshev正交多项式滤波器级联而成.基于最陡下降方法,推导出了相应的自适应算法.仿真结果表明,在线性信道中,该均衡器的均方误差(MSE)比神经自适应均衡器和二阶Volterra均衡器小;在非线性信道中,以更为简单的结构达到了和BP算法训练的三层神经网络相似的性能.     

电力变压器微机差动保护改进算法及其保护系统研究

本文提出用微机实现电力变压器差动保护的改进算法和保护系统方案,研究设计了一种高精度综合优化数字滤波器用作差动保护涌流检测与判别的元件,并提出一系列提高保护灵敏度、速动性和减小计算量的方法,本算法与保护方案经模拟和仿真试验验证,取得了满意的效果。     

基于Matlab的自适应滤波器设计

滤波器在电子设备中已得到广泛的应用,而自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数,从而实现最优滤波。介绍了自适应滤波器原理,并对LMS自适应算法进行了分析,最后用Matlab对自适应低通滤波器进行了仿真和实现,并分析了该自适应滤波器的性能。