一种自适应LMS滤波的改进算法

在传统的ＬＭＳ（Ｌｅａｓｔ Ｍｅａｎ Ｓｑｕａｒｅ）算法中,固定步长选取影响收敛速度与稳态误差,而且两者不可兼得。为此,本文提出了一种改进的ＬＭＳ算法。在计算机仿真知适应信道均衡中,该算法的性能显示优于传统的ＬＭＳ算法,布景一增加甚少。理论分析与计算机模拟证实了该算法的优越性。     

深圳轨道交通投融资模式回顾及再创新探索

深圳轨道交通已进入高质量发展时期,政府的财政压力加大,需要再次创新投融资模式.深圳轨道交通前四期经历了一元、多元化的投融资创新,五期将实施轨道与土地一体化发展的思路,而上盖物业开发是轨道交通投融资再创新的基石.基于深圳利用先行先试、引领示范政策的大好机遇,提出两种创新的投融资模式:"轨道交通PPP项目+上盖物业规划+浮动现金补贴"模式创新点为轨道项目公司基于TOD理念做好上盖物业规划,政府按规划方案招拍挂,全额收取地价,按照协议所定浮动比例补偿项目公司,项目公司通过上盖物业规划最大化获得浮动现金补贴;"轨道交通PPP项目与上盖物业开发捆绑招标"模式创新点为轨道交通PPP与上盖物业作为同一项目捆绑招标,地价款可以抵扣轨道建设成本,减少土地收入中央及地方计提等费用,实现轨道建设成本和地价的最优组合,项目公司通过上盖物业开发获得增值收益反哺轨道建设运营,物业开发又为轨道交通吸引了恒常客流,政府和企业实现双赢.     

船载无源无线散射通信信道噪声信号过滤方法

为提升船载无源无线散射通信系统的通信质量,设计一种船载无源无线散射通信信道噪声信号过滤方法。将无源无线散射通信信道噪声信号视为一个随机的平稳过程,利用AR模型即自回归模型描述船载无源无线散射通信信道的噪声信号模型。对尤勒沃克方程矩阵实施参数取值递推,获取参数求解的通用递推公式,完成参数的计算。根据参数计算结果对信道噪声信号实施编码处理,获取噪声信号单位幅度的对应解析信号,利用该解析信号实现噪声信号的过滤。测试设计方法的噪声信号过滤性能,测试结果表明该方法在过滤掉信道噪声信号后,也实现了信号的完美保留,具有良好的信道噪声信号过滤性能。     

无线衰落信道建模与仿真研究

介绍一种基于MATLAB方法的无线衰落信道的建模。对于不相关Rician信道和具有多普勒频移Rayleigh衰落信道的典型小尺度衰落信道进行了研究,分析了相移键控信号通过Rician衰落信道的性能估计,同时给出仿真波形。     

浅海水声多途信道建模与仿真

在进行水声信号恢复和增强、目标探测、跟踪、定位、水声通信等技术的研究过程中,对海洋信道的仿真研究是进行这些水声信号处理仿真的基础。简要分析了水声信道的传播特性,主要针对水声信道强烈的多径效应这一特点,研究了浅海水声多途信道的物理模型,并通过BELLHOP射线传播模型实现了声场环境模拟以及水声信道建模。通过比较不同深度声源的声场分布,以及不同收发条件下的水声信道冲激响应,验证了水声信道的多径效应、稀疏性、传播损失、时变空变以及随机性等特性。     

舰船通信网络信号动态变化特性数学模型

为提升复杂环境下网络信道特性的表征能力,设计描述舰船通信网络信号动态变化特性的数学模型。依据坎贝尔定理,通过节点之间的泊松点过程,构建舰船通信网络的信道模型。基于所构建的信道模型,依据Friis公式,引入直射路径的信道衰落、镜面反射路径的信道衰落,以及反射路径的信道衰落构建信道衰落模型。依据网络信号传输状态,考虑信道衰落情况,利用马尔科夫链构建信号传输距离、接收机接收功率、信号接收位置关联的二维传输模型,通过二维传输模型体现舰船通信网络信号的动态变化特性。实验结果表明,该模型能够精确表征复杂环境下的舰船通信网络信号动态变化特性,可以作为提升舰船通信网络质量的重要依据。     

舰载激光通信设备设计及试验研究

无线光通信因无电磁辐射、不易受电磁干扰等优点,是复杂电磁环境和无线电静默等场景下的重要通信保障手段。针对海面信道,采用Naboulsi模型进行参数设计及链路功率余量分析。介绍舰船长距离激光通信、动平台扫描捕获跟踪和高精度视轴稳定等关键技术及总体设计方案,将研制的舰载激光通信设备在海上进行长时间应用测试,实现了32 km,1 000 M以太网数据的稳定传输。试验表明,设备的各项性能参数符合设计要求。     

窄带干扰条件下水声OFDM系统LMMSE信道估计算法

因为正交频分复用（OFDM）系统中强窄带干扰引起水声信道估计性能退化,因此,提出了一种可实用的线性最小均方误差（LMMSE）信道估计方法.该方法结合最小二乘（LS）信道估计结果对受窄带干扰（NBJ）和加性高斯白噪声（AWGN）噪声干扰的导频子载波进行辨别,从而获得最有效信道抽头;根据导出的理论模型,给出了信道自相关、窄带干扰信号和噪声功率等参数的近似估计方法;并采用傅里叶变换以避免矩阵的求逆运算,减少了计算复杂度.仿真结果表明,在强干扰信号条件下,文中提出的方法接近理想状态的LMMSE方法.