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作者

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检索条件"机构=北京邮电大学信息工程学院"
8093 条 记 录,以下是151-160 订阅
排序:
OFDM系统定时与频率偏移估计
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北京邮电大学学报 2004年 第1期27卷 36-39页
作者: 李伟华 章蓓蕾 吴伟陵 北京邮电大学信息工程学院 北京100876
在分析现有算法的基础上,提出了一种新的算法,并对其进行了仿真.仿真结果表明,无论是在多径信道还是在AWGN信道,该算法的定时估计和频率偏移估计的均方差都要优于最大似然算法和"集相关"算法.
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使用SVMs进行汉语浅层分析
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北京邮电大学学报 2008年 第1期31卷 5-8,13页
作者: 谭咏梅 王小捷 周延泉 钟义信 北京邮电大学信息工程学院 北京100876
提出了基于support vector machines(SVMs)的汉语浅层分析方法,并且为描述整个层次短语结构定义了10种汉语组块类型.与其他机器学习方法相比,该方法能自动选择对浅层分析有用特征,并能选择出有效的特征组合,较以前的研究可反映识别方向... 详细信息
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基于列表的迭代分枝定界MIMO检测算法
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北京邮电大学学报 2006年 第5期29卷 50-53页
作者: 孙艳华 龚萍 梁鹏 吴伟陵 北京邮电大学信息工程学院 北京100876
提出了基于列表的迭代分枝定界算法,利用搜索到的候选列表计算比特软信息,降低了最大后验概率检测的计算复杂度,同时进一步提出了考虑先验信息的迭代分枝定界算法.仿真结果表明,列表迭代分枝定界算法通过在多入多出(MIMO)信道检测和信... 详细信息
来源: 评论
分层Mobile IP中的FA容错方案
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计算机工程 2003年 第7期29卷 31-32,139页
作者: 叶敏华 刘雨 张惠民 北京邮电大学信息工程学院 北京100876
介绍了Mobile IP和分层Mobile IP的原理,分析了分层Mobile IP中的FA容错问题。在介绍已有的几种容错方案的基础上,提出了一种有效的FA容错方案,它利用同一级的FA相互作备份,能够迅速将发生故障的FA旁路掉,减少数据包的丢失。
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时频重叠复用系统的低复杂度序列检测算法
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北京航空航天大学学报 2009年 第1期35卷 5-8页
作者: 莫勇 王竞 刘栋 李道本 北京邮电大学信息工程学院 北京100876
利用时频重叠信号(Overlapped Hybrid-Division Multiplexing,OVHDM)实现高频谱效率数据传输,性能优于多电平调制方案.介绍了OVHDM信号模型以及最佳检测算法.为了降低检测的复杂度,提出了联合软干扰消除的序列检测算法——SIC-SE:软干... 详细信息
来源: 评论
基于大规模网络的自适应入侵响应模型研究
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北京邮电大学学报 2004年 第1期27卷 79-83页
作者: 郭代飞 杨义先 胡正名 北京邮电大学信息工程学院 北京100876
分析了现有入侵响应的发展状况并给出了一种新的分类方法.采用XML语言描述异构网络中的复杂攻击,提出了基于证据理论的入侵数据融合技术和结合代价响应理论的自适应入侵响应模型.针对大规模网络中入侵响应系统存在的问题进行了讨论.
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WCDMA系统下行链路CPICH信道捕获性能分析
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北京邮电大学学报 2003年 第1期26卷 46-49页
作者: 牛凯 吴伟陵 北京邮电大学信息工程学院 北京100876
公共导频信道的捕获是WCDMA系统3步同步小区搜索算法的第3步,它给出对基站主扰码的判决信息.通过对公共导频信道的捕获过程进行理论建模,分析了在单径Rician衰落信道下,多址干扰环境中,该信道的检测概率、漏检概率、虚警概率的解析公式... 详细信息
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两类DBL码的性能比较
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北京航空航天大学学报 2008年 第4期34卷 478-482页
作者: 姜晖 李道本 北京邮电大学信息工程学院 北京100876
设计出扩展的Large area Synchronization地址码(LS码)——Daoben Lab地址码(DBL码).DBL码由基本LS码与矩阵左、右直积生成,分别称为DBL左乘码和DBL右乘码,两类DBL码各有特点.DBL右乘码特点是把码字分组,码组间码字存在更大的零相关窗,... 详细信息
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WCDMA系统中导频符号辅助的空时二维RAKE接收机
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电子学报 2003年 第7期31卷 994-997页
作者: 闫志刚 贺志强 吴伟陵 北京邮电大学信息工程学院 北京100876
针对WCDMA上行链路的时分导频和复扩频方式的特点 ,提出了一种适用于WCDMA系统的线性自适应空时二维RAKE接收机 .利用导频符号进行信道估计 ,并作为空间波束成型器的参考信号 .理论分析和在多用户时变频率选择性衰落信道下的仿真研究表... 详细信息
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支持向量机的若干新进展
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电子学报 2001年 第10期29卷 1397-1400页
作者: 王国胜 钟义信 北京邮电大学信息工程学院 北京100876
支持向量机是九十年代中期发展起来的机器学习技术 ,与传统的人工神经网络不同 ,前者基于结构风险最小化原理 ,后者基于经验风险最小化原理 .实验表明 ,支持向量机不仅结构简单 ,而且技术性能尤其是泛化能力明显提高 .本文是一篇综述 ,... 详细信息
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