OFDM System Channel Estimation with Hidden Pilot

Channel estimation using pilot is common used in OFDM system.The pilot is usually time division multiplexed with the informative sequence.One of the main drawbacks is bandwidth losing.In this paper,a new method was proposed to perform channel estimation in OFDM system.The pilot is arithmetically added to the output of OFDM modulator.Receiver uses the hidden pilot to get an accurate estimation of the channel.Then pilot is removed after channel estimation.The Cramer-Rao lower bound for this method was deprived.The performance of the algorithm is then shown.Compared with traditional methods,the proposed algorithm increases the bandwidth efficiency dramatically.     

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交通事件是引发快速路交通延误的主要因素,迅速、有效的检测事件是快速路交通管理与控制的重要组成部分。本文利用CUSUM理论提出了基于浮动车数据的城市快速路交通事件自动检测算法;通过采集北京市快速路上的真实事件信息以及浮动车探测数据,对不同采样间隔条件下的算法性能进行了实际验证,并与传统的基于浮动车数据的UCB算法验证结果进行了对比分析。结果表明：所提算法在采样间隔为1分钟条件下的检测性能要优于采样间隔为5分钟条件下的检测性能;相对于UCB算法而言,所提算法的检测性能大大提高,在同一误报率条件下检测率可提高10%左右。     

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针对航班延误难以预测的问题,采用支持向量机回归方法建立航班到港延误预测模型。首先,采用相空间重构理论计算到港延误的延迟时间、嵌入维数和最大Lyapunov指数,发现到港延误时间序列存在混沌特性;将航班到港延误时间序列进行相空间重构,并结合执飞该航班的航空器在上游机场的离港延误构建模型的输入向量;其次,将粒子群算法、差分进化算法和遗传算法进行比较,用于选择最优的模型参数,实验表明,差分进化算法能够以较高概率获得最优的预测模型;最后,比较该模型、单一因素预测模型和相关向量机预测模型的航班延误预测性能。结果表明,该模型的预测性能明显优于另外两种模型,能够有效预测航班延误。     

采用支持向量机回归的航班延误预测研究

针对航班延误难以预测的问题,采用支持向量机回归方法建立航班到港延误预测模型.首先,采用相空间重构理论计算到港延误的延迟时间、嵌入维数和最大 Lyapunov 指数,发现到港延误时间序列存在混沌特性;将航班到港延误时间序列进行相空间重构,并结合执飞该航班的航空器在上游机场的离港延误构建模型的输入向量;其次,将粒子群算法、差分进化算法和遗传算法进行比较,用于选择最优的模型参数,实验表明,差分进化算法能够以较高概率获得最优的预测模型;最后,比较该模型、单一因素预测模型和相关向量机预测模型的航班延误预测性能.结果表明,该模型的预测性能明显优于另外两种模型,能够有效预测航班延误.     

基于ICA的MIMO系统空时盲均衡算法

多输入多输出系统的MMSE均衡中,由于接收端采样大小的限制,对观测信号协方差矩阵的估计和信道的盲辨识误差会严重影响均衡性能,采用独立分量分析作为一种辅助手段改进传统的均衡器,并选择最佳均衡时延优化算法。仿真结果表明,该算法提高了传统算法的鲁棒性,在大大降低计算复杂度的同时改善了均衡性能。     

基于ICA的MIMO系统空时盲均衡算法

多输入多输出系统的MMSE均衡中,由于接收端采样大小的限制,对观测信号协方差矩阵的估计和信道的盲辨识误差会严重影响均衡性能,采用独立分量分析作为一种辅助手段改进传统的均衡器,并选择最佳均衡时延优化算法。仿真结果表明,该算法提高了传统算法的鲁棒性,在大大降低计算复杂度的同时改善了均衡性能。     

网络控制系统的时延估计和自适应预测控制

提出了基于最小二乘支持向量机（LS-SVM）的网络时延预估网络控制系统（NCS）的自适应预测控制方法．先将网络时延转化为非线性时间序列，再用径向基函数（RBF）作为LS-SVM的核函数，建立NCS的时延预测模型．用通过该模型预测的时延设计自适应控预测制器，补偿和控制NCS的时延．仿真结果表明，该时延预测方法对NCS的随机时变时延有较高的预测精度，根据预测的时延设计的控制器能使系统的输出很好地跟踪期望的输出．     

基于卡尔曼滤波的快时变稀疏信道估计新技术

针对高铁以及山区环境下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）通信系统的信道估计问题,提出一种基于卡尔曼滤波的快时变稀疏信道估计方法.该方法基于快时变信道的基扩展模型（basic expansion model,BEM）,应用压缩感知（compressed sensing,CS）理论进行稀疏时延估计,并应用卡尔曼滤波（Kalman filter,KF）技术对BEM系数进行估计,进而获得信道增益.仿真结果表明,在相同信噪比（signal to noise ratio,SNR）条件下,随着归一化多普勒频移（frequency-normalized Doppler shift,FND）增大,新方法的信道估计均方差（mean square error,MSE）性能优于传统方法,如当SNR为20 dB,FND为0.1时,新方法较传统方法性能提升了4 dB,表明对信道时变性具有更优的鲁棒性;在相同的多普勒频移条件下,随着SNR增加,各方法的均方差均有所改善,新方法改善更明显,如当FND为0.2时,在信道估计均方差为0.06的条件下,新方法较传统方法获得了6 dB的信噪比增益,表明对抗信道噪声能力更强.      

低频GPS数据和交叉口延误下的行程时间估计

为解决低频GPS数据条件下路段行程时间估计误差较大的问题,分析了车辆在道路交叉口影响区域的延误特征,根据两个相邻GPS点跨越一个或多个交叉口,以及跨越的交叉口影响区域內有无GPS点,划分了4种GPS分布类型,并设计了相应类型的基于交叉口延误计算的路段行程时间插值算法.以北京市八角地区实际GPS数据为例验证了本文算法,结果表明:在平峰和高峰时段,用本文算法计算的路段行程时间的平均绝对相对误差不超过14%;与改进插值法相比,平均估计精度提高了7.9%,在交叉口延误时间较大的路段效果更显著.      

Robust ergodic rate transmission for time division duplex beamforming systems

In time division duplex(TDD)beamforming systems,the base station estimates the channel state information(CSI)at transmitter based on uplink pilots and then uses it to generate the beamforming vector in the downlink transmission.Because of the constraints of the TDD frame structure and the uplink pilot overhead,there inevitably exists CSI delay and channel estimation error between CSI estimation and downlink transmission channel,which would degrade system ergodic rate.In this paper,we propose a robust ergodic rate transmission scheme,in which the uplink pilot time interval(UPTI)of an active user is adaptively adjusted according to the changing channel conditions such as Doppler frequency shift,uplink pilot signal to noise ratio(SNR),to minimize the impact of CSI delay and channel estimation error on the ergodic rate of TDD beamforming systems.In order to get the optimal UPTI,we first derive the average post-processing SNR for TDD beamforming systems with channel estimation error and CSI delay.We then obtain the optimal UPTI,which maximizes the average post-processing SNR,given the normalized pilot overhead(the number of pilot symbols per data symbol).The numerical simulation results validate that the the proposed robust ergodic rate transmission scheme not only maximizes the average post-processing SNR but also maximizes the system ergodic rate.Moreover,the scheme can adapt well to the changing channel environments compared with the current fixed UPTI scheme.Especially our research is valuable for the uplink sounding reference signal design in long term evolution advanced(LTEAdvanced)system.     

时变MIMO系统的联合符号检测与信道估计

针对MIMO系统时变多径信道,结舍分集舍并,提出一种带判决反馈的修正混和型MLSE（DF-MHMLSE）为基础的低复杂度联合符号检测与信道估计的递推算法．发送端仅需少量导频符号用于信道估计初始化,在此基础上,针对系统中各MISO子系统,分别采用修正混和型MLSE算法（MHMLSE）,形成临时判决符号矢量集合及对应的临时信道矢量集合,最终根据分集合并确定最佳判决符号矢量,同时实现信道矢量的自适应更新,该算法减小了传统MIMOMLSE的计算复杂度,实现了逐符号检测,并取得了较低的误比特率．     

最小化网络总时延启发式遗传算法

路由选择算法是用于决定计算机网络每个结点输入的信息包应当从哪一个输出线路发送出去,以便使得某种指定的费用最小。提出了一种新的有效启发式遗传路由算法,以使网络总时延最小。该算法采用了启发式遗传路由方案,从而获得近似最优解。采用遗传算法的方法可以减少网络路由算法的运算规模,实现逐步求解。与其他已知类似算法相比较,该算法具有较小的时间复杂性。     

参数自适应DAHLIN调节器

本文提出了一种新的数字控制算法,它是基于Dahlin数字控制算法和递推自适应策略,它能同时辨识和过程时滞,并具有自动整定调节器参数的功能。仿真结呆表明,它具有良好的鲁棒性,克服了由于模型失配时的DDahlin调节器性能的降低,该算法对于大时滞、慢时变的工业过程控制是可行的和有效的。     

一种无线多跳网络业务性能跨层优化方法

为满足无线Mesh网络和Ad Hoc网络业务不同性能的要求,提出了一种跨层优化算法,给出了保证业务平均误包率的自适应调制编码的实现方法,并结合信道、冲突、缓冲区和业务要求等分析了业务性能.在此基础上,提出了调节误包率、优化业务吞吐率,并通过加权以满足业务不同吞吐率和延迟要求的优化算法,优化综合了物理层、MAC层、链路层和业务要求的影响.为验证算法的正确性,进行了仿真分析.结果表明,在给定的参数下,与未优化相比,丢包率约减小35.3%,延迟约降低65.6%.     

Optimization of Demosaicing Algorithm for Autofluorescence Imaging System

Autofluorescence imaging(AFI) systems are widely used in the detection of precancerous lesions.Fluorescence images of precancerous tissue are usually red(R) or blue(B), so this kind of system has high requirement for colour recovery, especially in R and B channels. Besides, AFI system requires bulk data transmission with no time delay. Existing colour recovery algorithms focus more on green(G) channel, overlooking R and B channels. Although the state-of-art demosaicing algorithms can perform well in colour recovery, they often have high computational cost and high hardware requirements. We propose an efficient interpolation algorithm with low complexity to solve the problem. When calculating R and B channel values, we innovatively propose the diagonal direction to select the interpolation direction, and apply colour difference law to make full use of the correlation between colour channels. The experimental results show that the peak signal-to-noise ratios(PSNRs)of G, R and B channels reach 37.54, 37.40 and 38.22 dB, respectively, which shows good performance in recovery of R and B channels. In conclusion, the algorithm proposed in this paper can be used as an alternative to the existing demosaicing algorithms for AFI system.     

基于分组合并的多信道停等ARQ性能

从信道数、合并方式、分组丢失率、传输延迟等方面,分析了在Rayleigh衰落信道下具有分组合并的多信道停等ARQ性能.分析结果表明:对于多信道停等ARQ,需根据分组传输时间和往返延迟时间合理安排停等ARQ的信道数,以使ARQ系统性能达到最佳;根据信道质量,采用合适的分组合并方式可减少接收处理延迟;为获得恒定分组传输延迟和系统吞吐率,可根据分组丢失率要求和信道质量调整最大传输次数.     

Operation Modes and Control Schemes for Internet-Based Teleoperation System with Time Delay

Teleoperation system plays an important role in executing task under hazard environment. As the computer networks such as the Internet are being used as the communication channel of teleoperation system, varying time delay causes the overall system unstable and reduces the performance of transparency. This paper proposed twelve operation modes with different control schemes for teleoperation on the Internet with time delay. And an optimal operation mode with control scheme was specified for teleoperation with time delay, based on the tradeoff between passivity and transparency properties. It experimentally confirmed the validity of the proposed optimal mode and control scheme by using a simple one DOF master-slave manioulator system.     

自适应时间延迟估计方法的改进

研究了自适应时延估计方法的性能,提出了收敛因子的自动调节改进算法,改进了收敛速度和误差调整系数之间的矛盾,并进行了计算机模拟以验证方法的有效性。     

航班后效晚点传播时间的混沌现象及其定量分析

由于一些不确定的因素致使航班进入停机位晚点,而在两相邻航班中前行航班的晚点会不同程度的传播给后行航班计划进入停机位时间. 为了研究航班晚点传播时间的规律,本文提出了航班后效晚点传播时间的计算方法,并利用航班进入停机位晚点时间的分布规律,对航班进行随机延误得到航班后效晚点传播时间的时间序列;然后为了能使时间序列蕴藏的信息得以充分体现,采用Takens嵌入定理对相空间进行重构得到一系列相点,从而通过这些相点可以定量计算判别混沌现象的参数即关联维数和Lyapunov指数;最后通过G-P算法与小数据量法分别计算此混沌参数,验证了航班后效晚点传播时间的时间序列具有混沌效应.     

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由于一些不确定的因素致使航班进入停机位晚点,而在两相邻航班中前行航班的晚点会不同程度的传播给后行航班计划进入停机位时间. 为了研究航班晚点传播时间的规律,本文提出了航班后效晚点传播时间的计算方法,并利用航班进入停机位晚点时间的分布规律,对航班进行随机延误得到航班后效晚点传播时间的时间序列;然后为了能使时间序列蕴藏的信息得以充分体现,采用Takens嵌入定理对相空间进行重构得到一系列相点,从而通过这些相点可以定量计算判别混沌现象的参数即关联维数和Lyapunov指数;最后通过G-P算法与小数据量法分别计算此混沌参数,验证了航班后效晚点传播时间的时间序列具有混沌效应.