基于导频序列的OFDM信道估计性能分析

正交频分复用(OFDM)作为一种可以有效对抗符号间干扰(ISI)的高速传输技术,得到了广泛的应用,而信道估计技术作为其重要技术之一得到了很大的发展.信道估计分为盲信道估计、半盲信道估计和基于导频的信道估计.主要研究基于导频的最小平方(LS)信道估计和线性最小均方误差(LMMSE,Linear Minimum Mean Square Error)信道估计,在不同的信道环境和不同的循环前缀(CP)和导频子载波数下的性能比较并得出结论.     

OFDM系统中基于导频的信道估计算法分析

对OFDM系统中基于导频辅助的信道估计算法进行了研究,重点介绍了各种插值算法,并通过Matlab仿真对各种算法的性能进行比较,最后对基于FFT时域插值算法进行了改进。     

基于时域导频跟踪和频域插值的正交频分复用系统信道估计方法

针对下一代无线通信长期演进系统,提出了一种基于时域导频跟踪和频域迭代离散傅里叶变换插值的改进信道估计方法,首先利用导频符号进行信道估计,然后通过导频跟踪和迭代离散傅里叶变换插值获得时域和频域非导频位置的信道估计值。仿真结果表明,基于时域导频跟踪和频域迭代离散傅里叶变换插值的估计方法比传统的方法改善约2dB误比特率性能。     

基于中国剩余定理的测距算法仿真与性能分析

对目前已有的4种中国剩余定理的求解方法,即传统中国剩余定理算法、闭式解的中国剩余定理算法、高效中国剩余定理算法以及多频中国剩余定理算法,进行了较详细的理论分析与性能比较。将上述算法应用于无线传感与激励网络中对未知节点进行测距,设计了相应的测距算法,分析了各算法的性能特点,并通过仿真实验分析比较了各自在估计精度、计算复杂度以及鲁棒性等方面的差异,并讨论了各算法的适用场景。     

基于SCM模型的信道预测方法

信道信息对通信系统而言至关重要,但现有的信道估计技术往往存在估计开销大、估计精确度不够等问题。考虑到信道具有时域相关性这一特点,根据信道的时域相关性提出两种信道预测方法,并使用MATLAB仿真得到这两种信道预测算法,在各个OFDM时隙处预测所得信道信息与实际信道信息的MSE值,并用现有协议下系统所持信道信息与实际信道信息的MSE值进行对比分析。仿真结果表明,提出的两种信道预测方法在用户高速移动场景下能增加系统获取信道信息的准确性。     

一种高效的迭代OFDM频偏估计算法

提出了一种改进的正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）载波频率偏移估计算法并通过MATLAB进行仿真.仿真结果表明算法对小数载波频率偏移估计精度高并且其算法复杂度低.     

基于DLG精细化DEM的内插算法及其精度评价

由DLG内插生成DEM是目前DEM精细化的重要手段。为探求适用不同地形区的DEM精细化内插算法,本研究通过对比分析反距离权重法(IDW)、地形强化算法(ANUDEM)和不规则三角网(TIN)法在平地、丘陵地、山地和高山地生成DEM的点位高程误差和等高线回放效果,得出了各内插算法的优劣和在不同地形条件下的适用性。并设计了一种简易的消除"平三角"的改进TIN法。结果表明:ANUDEM法和改进TIN法对各地形区都有较好的适应性,满足精度要求,改进TIN法弥补了ANUDEM法和TIN法的不足,能够较好地反映真实地貌,IDW法和TIN法精度相对较差,对细节的描述能力较弱。本研究为精细化DEM内插算法的选择提供了一定参考。     

BDS/GPS差分系统间偏差估计算法及性能分析

基于BDS/GPS单频紧组合相对定位模型,提出联合卡尔曼滤波与粒子滤波估计差分系统间偏差(DISB)的算法,并利用实测短基线数据对比分析卡尔曼滤波算法与本文算法估计DISB的效果。实验表明,载波DISB的整数部分会影响参考卫星站间单差模糊度的估计,从而影响载波DISB小数部分的估计结果;利用本文算法估计并改正DISB后得到的模糊度解算的可靠性和固定解精度均优于卡尔曼滤波,固定解精度最大可提高10%～20%。     

格形编码的正交频分复用技术在时间色散信道中的应用

提出了一种格形编码的正交频分复用 (TC OFDM )方案 ,研究把正交频分复用(OFDM )和格形编码 (TCM )有机地结合 ,来克服时间色散信道中的频率选择性和多径衰落。对码率 2 / 3格形编码的 8DPSK OFDM在时间色散信道中的误码率性能进行了分析和模拟 ,讨论了不同正交载波数情况下格形编码的设计。结果表明 ,在比特误码率BER为 10 - 3时采用TC OFDM方案与未编码系统相比可以提供 6dB的编码增益。     

移动视频通信快速块匹配算法分析

先提出移动视频通信对运动估计搜索算法在运算时间和准确度上的要求.在对目前运动估计快速块匹配算法研究的基础上,简述了运动估计的原理;揭示了在视频质量、搜索速度和压缩码率等方面提高算法效率的3类主要问题：初始搜索点的选择、匹配准则和搜索策略;分别阐述了目前常用的解决这3类问题的方法和相应算法,并进行了比较和分析;提出运动估计算法的发展趋势.     

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最优插值校准法定量估测降水及效果分析

天气雷达可以监测大范围降水以及降水分布情况,但是由于雷达估测的是离地面某一高度处的降水,会造成降水估算的误差。地面雨量站测量的是地面上某个点累计的雨量,单点精度较高,但往往漏掉强降水,暴雨中心。结合两者的优点,研究了雷达和雨量计联合估测降水方法中的最优插值校准法,并和Z—I关系估测的降水结果进行了对比分析。在此基础上还比较了不同雷达初值场对降水精度的影响。结果表明,最优插值校准法定量估测降水可以提高雷达估算降水的精度,同时雷达初值场的代表性好坏直接关系到降水估测的效果。     

面向稀疏降水站点的套合各向异性贝叶斯地统计估计研究

由于形成过程中各种影响因素在不同尺度上的运行和相互作用,降水的空间变异普遍是发生在多尺度上地理过程叠加后的结果。建立较好地反映该动力学过程的多尺度复杂空间模型对于区域降水变量估计和空间分析是很有必要的,尤其是面向稀疏监测区域。贝叶斯地统计模型具有多尺度结构化建模的能力,提供了一种可以融合观测值(含有误差的外在实现)、未知变量、先验信息和复杂数据模型(隐藏的真实过程)的统计推断框架。鉴于降水现象在尺度和各向异性上的叠加特征,本研究将基于贝叶斯和地统计的理论和方法探讨二维随机场中存在的套合各向异性分解估计的可行性,并在对每个独立组分贡献定量计算的基础上,进一步分析和挖掘套合各向异性模型在降水插值中的应用潜力。结果表明:通过贝叶斯方法,稀疏数据中叠置的多尺度性和多方向性通过地统计套合模型可以得到有效的分解;复杂套合模型估计具有向下兼容简单套合模型的能力;套合各向异性协方差结构的使用对于区域降水插值的精度提升具有明显作用。     

基于DEM修正的MODIS地表温度产品空间插值

地表温度是资源环境、气候变化、陆地生态系统等科学研究的重要参数之一。MODIS LST（Land Surface Temperature, LST）产品是地表温度相关研究的重要数据源。而现有MODIS LST产品均存在云覆盖区域,因此云覆盖区域地表温度估计已成为热红外遥感的前沿性研究难题。为解决MODIS LST产品云遮挡区域地表温度信息缺失,以秦岭地区为研究区,选用2001-2017年的MOD11A2数据,在传统的反距离权重（IDW）、规则样条函数（SPLINE）、普通克里金（OK）、趋势面（TREND）空间插值方法中引入高程因子,通过反复试验形成基于DEM修正的MODIS LST空间插值方法。分析空间插值结果表明： ① 空间插值精度由高到低为：OK>SPLINE>IDW>TREND,基于DEM修正后精度分别提高了约0.38、0.31、0.32和0.78℃; ② 空间插值结果的精度呈现季节差异,夏季6、7、8月的精度较高,1月的精度最低;③ 插值精度与云区的范围存在一定的关系,当云覆盖区域<1.1 km²时,DEM+OK方法的插值误差<0.55 ℃,当云覆盖区域<3.1 km²,插值误差<1 ℃;DEM+SPLINE方法在云覆盖区域<2.7 km²时,插值误差<0.55 ℃,云覆盖区域<10.4 km²,插值误差<1℃;当云覆盖为1.1~2.7 km²时,DEM+SPLINE方法的插值精度高于DEM+OK方法。     

基于GPS高程时间序列粗差的抗差探测与插补研究

研究抗差估计和稳健估计粗差探测IQR准则的粗差剔除算法以及缺值点插值的正交多项式最小二乘拟合方法。以中国3个CORS基准站从1999-03-01—2009-12-31日的单天解GPS高程时间序列为对象进行粗差探测与插补的试验。结果表明：抗差估计比IQR准则能更有效地探测和剔除粗差;三次样条插值当连续缺失历元超过5~10个时插值结果易发生扭曲;低次正交多项式拟合的结果稳定,一般选择2~3次拟合即可获得理想的效果,当连续缺失历元达3个月时,正交多项式拟合后的曲线与序列趋势仍基本一致。     

稳健回归分析及其应用研究

以前在回归分析的研究中，往往只强调对回归方程及其系数进行显著性检验，而忽略对自变量和因变量的稳健性分析。事实上，如果自变量或因变量存在粗差，将对回归模型产生破坏性影响并直接导致预测的失败。考虑到自变量或因变量可能相关，将基于等价方差－协方差的稳健最小二乘估计理论引入回归分析中，并将稳健最小二乘估计理论方法用于GPS高程拟合，取得了明显效果。     

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一种基于神经网络的确知信号检测技术

建立在统计信号处理理论基础上的相关检测器和匹配滤波器取得了广泛的应用,但两种模型都是建立在对实际通信信道线性化近似基础上的,在适应信道的非线性变化方面有所不足.利用神经网络自适应、非线性和高速并行运算的特点,在此提出了一种结构简单有效的神经网络接收机,并可推广到其他确知信号.