一种在OFDM系统中提高同步估计性能的方法

正交频分复用（OFDM）作为未来移动通信的主导技术,其同步仍是需要研究的重要课题．针对Schmidl＆Cox同步算法在符号定时同步估计中的不准确性,提出对训练序列作符号同步相关运算的滑动窗口进行改进,仿真表明所提方法的有效性．     

一种在OFDM系统中同步训练序列结构优化方法

同步对于正交频分复用（OFDM）性能至关重要,由于经典Schmidl＆Cox同步算法在符号定时同步估计中,存在同步估计不准确性问题,故对训练序列的结构进行优化,以提高系统性能.     

多径衰落信道下OFDM系统定时同步优化

在多径环境下,正交频分复用（OFDM）系统对第1径的寻找是解决定时同步的关键,多数算法将最强径当作第1径,使得定时同步向后延迟,造成严重的ISI.本文在PN训练定时同步的基础上,通过寻找滑动求和值的第1个下降沿来确定第1径的位置.仿真结果证明了本算法的优越性,同时在第1径不为最强径的情况下算法也能得到较好效果.     

圆形窗口直线段裁剪算法

提出了一种具有普遍适用意义的圆形窗口的直线段裁剪算法.利用圆外切正方形先排除大部分位于圆形窗口外的线段,再将位于圆内接16边形中的线段接受为完全位于圆形窗口内的线段,然后,通过平移、旋转几何变换二次排除位于圆形窗口外的线段,从而使参与求交的直线段减少,提高算法效率.试验结果表明,该算法高效、稳定.     

一种改进的多传感器伪序贯滤波算法

传统的多传感器数据融合算法假定传感器之间的测量噪声是不相关的,但实际上测量噪声存在着一定的相关性,因而会引起滤波精度的损失．针对该问题,文中研究了测量噪声相关情况下的同步多传感器跟踪系统的测量融合技术．在测量噪声相关的条件下,根据线性无偏最小方差估计理论,提出了一种改进的同步多传感器伪序贯滤波算法,该算法不但适用于噪声不相关情况,而且也适用于噪声相关情况．经仿真研究表明,该算法明显提高了航迹的融合精度：在测量噪声相关时,融合精度比传统算法有明显提高;而测量噪声不相关时,性能与传统的数据融合算法相同．仿真结果表明了该算法的正确性和有效性．     

FPGA软件无线电平台实现OFDM关键问题的研究

在软件无线电平台上快速实现原型样机,已成为评价通信新技术的重要方法．本文以基于FPGA的软件无线电平台实现OFDM收发信机为例,分析了浮点数与定点数仿真的基本方法及原型样机的设计流程,针对802．11a突发分组OFDM收发信机中的帧同步、符号定时和信道估计等在FPGA中的实现问题,提出了适合于硬件实现的优化算法,节省了硬件资源．最后,在验证平台上实现了全数字OFDM收发信机．测试结果表明,新方法设计合理,收发信机在中频能稳定的无误帧传输．     

不等保护喷泉码用于应答器报文编码的可行性研究

提出将具有不等差错保护特性数字喷泉码作为欧标高速铁路应答器报文编码方案.由于其不依赖重传、译码过程与编码符号到达译码端次序无关等特性非常适于应答器报文传输场景.针对欧标应答器报文长度特征,本文在不同码长条件下对基于权重的不等差错保护算法、拓展窗口喷泉码及复制窗口不等保护算法的性能进行对比分析,通过Matlab仿真得到3种算法在不同码长条件下的性能.验证采用基于喷泉码的不等差错保护方法作为铁路应答器长报文编码方案的可行性.     

多径信道下基于最小平均峰度准则的盲多用户检测算法

基于最小平均峰度(LMK)准则，提出了一种适用于同步直扩码分多(DS／CDMA)系统多径慢衰落信道中的盲自适应多用户检测算法．这种算法基于高阶统计量特性，算法复杂度相对较低．仿真结果表明，该算法的稳态性能与子空间自适应多用户检测算法相当，是一种较好的多用户检测算法，有一定的实际应用价值．     

基于同步多样性的公交时刻优化方法

分析了现有公交调度方法中大间隔发车、局部收敛与时间不协调等问题,以最大同时到站次数和最大同时到站车辆数量为优化目标,以末车定时、站点允许排队长度、服务质量、线路服务时间跨度为约束条件,建立了公交时刻优化方法,设计了基于网络选点规则和网络同步规则的求解算法。计算结果表明:当公交网络中存在2条线路与2个站点且发车时间在30min内时,应用提出的方法,在2个站点共产生3次同步,线路1的发车时刻分别为第5、15、20、30min,线路2的发车时刻分别为第0、10、30min;与现有方法相比,同步次数减少1次,发车时刻完全分布于规定时间内,消除了剩余时间,获得了非均匀化的发车间隔,体现了同步的多样性。     

非线性系统同步的反向设计

反向设计是将Lyapunov函数的选取与控制的设计相结合的一种回归设计方法。将该方法用于同步系统的设计,给出了一个具体可行的同步设计过程。在同步设计中,不管是几阶系统均只需一个控制项。不仅适用于一般的非线性系统的同步,还适用于一些混沌系统（如有外激励的van der pol系统、Duffing系统、Chua电路、Bossler系统等）的同步。控制项中不出现求导项,便于该方法的实施。作为算例,给出了van der pol系统及Chua电路的同步设计。     

FINE-GRAINED DISTRIBUTED MULTIMEDIA SYNCHRONIZA-TION MODEL——ENHANCED FUZZY-TIMING PETRI NET

IntroductionDistributed multimedia systems integrate a va-riety of media,including time dependent media,such as audio and video,and time independent me-dia,such as text,graphics,and images.Multime-dia synchronization refers to the temporal composi-tion of the data streams. Strams can be composedof temporal series of information units called Logi-cal Data Units (LDU) (e.g.,a video stream is atemporal series of video frames) .Multimedia synchronization can be modeledaccording to different gra…     

网联环境下基于多驾驶人风险评价的不良行为主动干预研究

依托智能网联技术背景，本文提出基于多驾驶人综合风险评价的不良行为主动干预框架。选取驾驶场景中多驾驶人行为表征参数，基于行车数据定义并辨识驾驶人的各类不良行为； 利用面积法实现对不良驾驶行为发生频次、持续时间以及幅值的综合计算，并以可变权重构建其与事故风险的关联关系；借鉴数据包络分析思想，提出考虑可变权重的不良驾驶行为综合评价方法；利用Simulation of Urban Mobility(SUMO)搭建智能网联环境下驾驶仿真平台，以时间窗方式抽取场景中多驾驶人的历史行车数据，利用不良驾驶行为综合评价方法辨识风险驾驶人，提出基于累加窗口与滑动窗口的主动干预方法，每种方法均实现干预单车与干预多车两种策略；分析不 同干预手段的效果，探究窗体大小、驾驶人接受率、干预车辆数等对干预结果的影响。研究表明， 干预多车策略取得较好的效果，基于累加窗口与滑动窗口的驾驶人不良行为总得分分别下降 22.80%和10.50%；与无干预情况相比，当干预接受率为50%时，驾驶人不良行为总得分仍有所降 低；与基于累加窗口方法相比，基于滑动窗口的干预方法更适合实际应用。本文提出的框架可为驾驶行为监测等提供技术支持。     

ACCURATE SPEECH SEGMENTATION VIA the IMPROVED SHORT-TIME FRACTAL DIMENSION

Thefractalmodeliseffectiveondescribingthenonlinearphenomenainspeechsignalsduetothefactthatthedynamicsofspeechproductionmaycre atesomedegreeofchaos[1 ] .Ithasbeenprovedthatwithinanutterance,thenoise likeconsonantshavehigherfractaldimensionsthanthemoreregularvowels.Thus,speechsignalscanbesegmentedac cordingtothechangesinthefractaldimensiontra jectories[2 ] .Windowsizeandslidingwindowstepareveryimportanttocalculatethefractaldimensiontrajecto ry .Ifthewindowsizeistoolarge ,therelativelyweakerfract…     

面向车路协同孪生仿真测试的多尺度滤波同步方法

为提升车路协同孪生仿真测试系统的同步性能，明确了孪生主体的运行机理，分析了影响系统同步性能的干扰因素，建立了孪生状态同步映射模型; 针对孪生状态采样的时钟异步问题，设计了时钟误差估计策略，修正了孪生仿真测试系统的量测时间偏差; 在此基础上，结合卡尔曼滤波原理，引入多尺度滤波器更新机制，建立了考虑同步采样误差的量测噪声模型，提出了多尺度滤波同步优化方法; 最后，在搭建的孪生仿真测试原型系统中，选取NGSIM数据集的车辆轨迹开展试验。研究结果表明:在不同车辆速度条件下，提出的多尺度滤波同步优化方法能够保持良好的同步性能; 在横向坐标同步方面，平均绝对误差小于1 mm，99.5%的绝对误差控制在8 mm以内; 在纵向坐标同步方面，平均绝对误差小于9 mm，99.5%的绝对误差控制在38 mm以内; 在速度同步方面，平均绝对误差小于2.8 cm·s-1，99.5%的绝对误差控制在24 cm·s-1以内; 在偏航角同步方面，平均绝对误差小于1.1×10-3 rad，99.5%的绝对误差控制在1.1×10-2 rad以内; 与航迹推算方法相比，提出的方法能够在横向坐标、纵向坐标、速度和偏航角方面平均提升30.0%的同步精度，能够有效解决孪生主体的状态异步问题，可保障车路协同孪生仿真测试系统的实时同步与精准运行。      

一类超混沌系统的追踪控制与同步

针对一类新的超混沌系统,提出了一种追踪控制方案,利用Lyapunov方法证明了受控系统可使其状态输出指数收敛到任意给定的参考信号,实现同步．讨论了一个四阶超混沌系统的自同步及与Lorenz—Stenflo系统的异结构同步问题,数值仿真进一步验证该方法的有效性．     

滑动加窗LMS自适应时间延迟估计的性能分析

分析了作提出的一种滑动加窗ＬＭＳ自适应时间延迟估计方法的性能。结果表明，这种方法计算量较小，且具有较高的估计精度和较好的收敛性能。     

基于蒙特卡罗模拟的交通状态辨识

提出了一种基于蒙特卡罗模拟的利用交通流参数实现交通状态辨识的方法.采 用 FANNY 算法实现了四种交通状态的聚类分析;利用蒙特卡罗模拟方法建立了 SVC 交 通状态辨识模型;分别构建了固定窗口模型和滑动窗口模型对交通状态进行辨识并综合 评价.分析结果表明：该方法能够对实时交通流参数进行准确辨识,尤其是构建的滑动窗 口模型,对交通状态辨识平均精度、召回率和 F 度量分别为 97.98%、94.64%和 96.21%.本方 法可为分析高速公路交通状态演化规律和发展趋势,建立预测预警、应急处置和信息发 布等应急运行机制提供科学方法和数据支撑.     

基于浮动车速度波动特征的交通状态识别

为实现路段交通状态的准确判别,解决单参数无法直接识别道路交通状态问题,本文利用高频浮动车速度数据,使用灰度共生矩阵特征值对比度和逆方差表示车辆行驶的波动特征。基于城市道路交通状态变化的动态性与连续性,围绕固定时间窗口内车辆的平均车速、对比度和逆方差,采用FCM (Fuzzy c-means)算法进行聚类分析,得到畅通、平稳、拥挤和阻塞这4种状态阈值。提出基于多维高斯隐马尔可夫模型的交通状态识别方法,分别以3,5,6 min固定时间窗口训练模型。模型状态转移矩阵表明,时间窗口越小其保持原有交通状态的可能性越大,时间窗口越大交通状态突变的可能性越大。使用不同序列长度对比3种时间窗口在测试集中的识别精度,结果表明,随着序列长度的变化,精度显示出先升高后降低的趋势,且固定时间窗口越大,不同序列长度的识别精度变化越均匀。最后利用5 min固定时间窗口划分数据使用本文方法和支持向量机以及随机森林分别进行道路交通状态识别,综合精度分别为92.00%、84.89%、88.48%,同时本文方法在查准率、召回率和F1度量(F1-score)指标均优于其他两个模型,说明道路车速的波动特征可以很好地反映道路交...     

基于神经元的电液伺服系统同步控制

为探讨电液伺服系统的同步控制方法,以一个四液压缸大型平台电液伺服同步控制系统为对象,采用实验数据辨识4个液压缸的数学模型,对神经元自适应控制器用于同步控制进行了研究和改进,提出了虚拟主动缸和混合同步神经元控制结构.仿真结果表明:采用虚拟主动缸的同步效果好,最大同步误差为0.261 mm,但需要建立1个液压缸的数学模型;采用混合同步神经元控制结构,不需要建立数学模型,可通过调节参数控制同步误差,较好地实现同步控制,3和8 Hz正弦信号输入时最大同步误差分别为0.431和0.383 mm.