检索结果-内蒙古大学图书馆

电讯技术 2012年第12期52卷 1881-1886页

作者：曹金坤孙涛李琨盲信号处理重点实验室成都610041 西南电子电信技术研究所成都610041

分析了收发分置数字阵列相控阵雷达中直达波问题,研究了收发分置数字阵列相控阵雷达中直达波抑制方法,根据收发分置数字阵列相控阵雷达的工作方式、信号处理流程等特点以及雷达的实际应用,可采用收发隔离、数字波束形成零点抑制、异频... 详细信息

分析了收发分置数字阵列相控阵雷达中直达波问题,研究了收发分置数字阵列相控阵雷达中直达波抑制方法,根据收发分置数字阵列相控阵雷达的工作方式、信号处理流程等特点以及雷达的实际应用,可采用收发隔离、数字波束形成零点抑制、异频滤波、自适应对消及脉冲压缩增益6个环节进行直达波抑制,理论分析和仿真结果表明所给出的直达波抑制方法能有效解决收发分置数字阵列相控阵雷达直达波干扰问题。

关键词：数字阵列相控阵雷达收发分置直达波抑制自适应数字滤波器

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同步轨道卫星四站时差统计定轨精度分析

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电讯技术 2012年第5期52卷 624-628页

作者：彭华峰郑超张韬盲信号处理重点实验室成都610041 西南电子电信技术研究所成都610041

基于卫星通信信号的多站时差测轨是一种重要的新型无源测轨方法,分析其定轨精度对系统应用具有重要意义。介绍了四站时差测轨原理与系统组成,提出了基于四站时差测量数据的自校准统计定轨策略,采用计算机仿真了同步轨道卫星的统计定轨... 详细信息

基于卫星通信信号的多站时差测轨是一种重要的新型无源测轨方法,分析其定轨精度对系统应用具有重要意义。介绍了四站时差测轨原理与系统组成,提出了基于四站时差测量数据的自校准统计定轨策略,采用计算机仿真了同步轨道卫星的统计定轨精度。仿真结果表明:当无系统误差时,24 h观测数据统计定轨位置误差约为11 m,预报1周位置误差约100m;当存在系统误差时,可用自校准方法同步估计系统误差,系统误差估计精度约为4m,位置误差约为120m,预报1周的位置误差约为200m。

关键词：同步卫星四站时差无源测轨统计定轨定轨精度

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一种基于相关序列的OFDM频偏估计算法

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北京理工大学学报 2011年第4期31卷 461-466页

作者：刘春国李立忠安建平西南电子电信技术研究所信号盲处理国家重点实验室四川成都610041 北京理工大学信息与电子学院北京100081

提出了一种改进的整数倍频偏估计算法,此算法基于已知频域前导序列及其共轭移位序列的Hadamard积构建一个具有良好自相关性能的相关序列,再利用相关运算估计频偏.利用蒙特卡洛仿真方法,分析了新算法的测度函数在高斯白噪声信道条件下的... 详细信息

提出了一种改进的整数倍频偏估计算法,此算法基于已知频域前导序列及其共轭移位序列的Hadamard积构建一个具有良好自相关性能的相关序列,再利用相关运算估计频偏.利用蒙特卡洛仿真方法,分析了新算法的测度函数在高斯白噪声信道条件下的均值和方差分布特性.将新算法应用于IEEE 802.16d系统中进行仿真,结果表明,该算法能够克服大定时偏移带来的影响,在信噪比大于10 dB时具有精确的整数倍频偏检测概率,且算法复杂度没有明显提高.

关键词：正交频分复用频偏估计定时偏移相关序列

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少数类的集成学习

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南京航空航天大学学报 2009年第4期41卷 520-526页

作者：潘志松燕继坤解放军理工大学指挥自动化学院南京210007 西南电子电信技术研究所现代信号处理国家重点实验室成都610041

传统机器学习中研究的分类问题通常假定各类别是平衡的,但在很多场合各类别的出现概率相差很大,而且很多应用中需要区分重要而稀少的少数类。本文比较了3种基于AdaBoost集成学习方法,并推导出他们的精度几何平均(GMA)的下界。分析表明:... 详细信息

传统机器学习中研究的分类问题通常假定各类别是平衡的,但在很多场合各类别的出现概率相差很大,而且很多应用中需要区分重要而稀少的少数类。本文比较了3种基于AdaBoost集成学习方法,并推导出他们的精度几何平均(GMA)的下界。分析表明:类别越不平衡,这3种方法越难以通过提高基分类器准确率来提高GMA。在此结论的基础上,以Bagging为基础提出了单边Bagging算法,该算法只对多数类抽样,而保留所有少数类,因而每轮的训练集是类别平衡的,并通过UC I数据集验证了其有效性。

关键词：集成学习不平衡类别单边Bagging

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基于“数据重用”的常模盲均衡算法分析

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通信学报 2009年第7期30卷 73-77页

作者：许华郑辉张冬梅空军工程大学电讯工程学院陕西西安710077 西南电子电信技术研究所信号盲处理国防科技重点实验室四川成都610041 空军工程大学理学院陕西西安710051

基于"数据重用"的常模均衡算法可以用于解决短时突发信号的盲均衡问题,但是对于这类算法应用中重要特性的研究还需要进一步深入。首先对数据重复导致的误收敛特性进行了分析并给出了产生这种误收敛的约束条件;然后对短数据重... 详细信息

基于"数据重用"的常模均衡算法可以用于解决短时突发信号的盲均衡问题,但是对于这类算法应用中重要特性的研究还需要进一步深入。首先对数据重复导致的误收敛特性进行了分析并给出了产生这种误收敛的约束条件;然后对短数据重用常模算法能够达到和无重复使用的长数据常模均衡相同稳态误差的条件进行了详细分析并给出了相应的结论。这些分析和结论对于该类盲均衡方法的应用非常重要,计算机仿真验证了这些分析和结论的有效性。

关键词：常模算法数据重用误收敛

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基于MDL准则的独特码检测方法

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电子科技大学学报 2007年第3期36卷 636-639页

作者：唐刚冯章伟朱中梁西南电子电信技术研究所信号盲处理国防科技重点实验室成都610041

通过应用MDL准则在信号检测中的特性,引入检测统计量和设定最佳判决门限,得到了一种新的UW检测方法,它与常用的检测方法不同之处在于可在调制数据上进行。通过对该检测方法的分析和计算机仿真,表明该检测方法能适应大频偏条件,并具有较... 详细信息

通过应用MDL准则在信号检测中的特性,引入检测统计量和设定最佳判决门限,得到了一种新的UW检测方法,它与常用的检测方法不同之处在于可在调制数据上进行。通过对该检测方法的分析和计算机仿真,表明该检测方法能适应大频偏条件,并具有较好的检测性能。

关键词：独特码检测最小描述长度准则独特码

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联合结构下的快速符号同步和载波同步

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数据采集与处理 2007年第2期22卷 201-205页

作者：杨琳吴勋森代巧莲信号盲处理国防科技重点实验室成都610041 西南电子电信技术研究所成都610041

为了实现解调中的快速同步,本文给出了一种联合结构下无数据辅助载波同步和符号同步的方法。首先利用前向估测方法对参数进行预估计,在此基础上结合后向反馈方法完成同步。该方法既有较快收敛速度,又有较高估计精度。计算机仿真和实际... 详细信息

为了实现解调中的快速同步,本文给出了一种联合结构下无数据辅助载波同步和符号同步的方法。首先利用前向估测方法对参数进行预估计,在此基础上结合后向反馈方法完成同步。该方法既有较快收敛速度,又有较高估计精度。计算机仿真和实际信号试验结果证实了该方法的有效性。

关键词：符号同步载波同步联合结构无数据辅助

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天基光电望远镜空间多目标成像模拟技术研究

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光学技术 2007年第2期33卷 219-222页

作者：彭华峰陈鲸张彬四川大学电子信息学院成都610064 西南电子电信技术研究所信号盲处理国防科技重点实验室成都610041

提出了一种天基光电望远镜对空间多目标成像的模拟方法。首先由卫星轨道参数向量和三维矩阵变换得到卫星在地心赤道坐标系中的坐标矩阵,然后再通过平移、旋转和比例等变换得到卫星及恒星在望远镜中的坐标矩阵,最后即可得到总模拟图。设... 详细信息

提出了一种天基光电望远镜对空间多目标成像的模拟方法。首先由卫星轨道参数向量和三维矩阵变换得到卫星在地心赤道坐标系中的坐标矩阵,然后再通过平移、旋转和比例等变换得到卫星及恒星在望远镜中的坐标矩阵,最后即可得到总模拟图。设计了一种应用在天基光电望远镜上的空间多目标成像模拟数据库,并为数据库提供了几种基本的维护管理功能。给出了该数据库的基本设计方法和目标数据实例,提供了1000余颗卫星的相关轨道参数。计算机模拟了天基光电望远镜对空间多目标的成像。仿真结果表明,该方法可有效地模拟天基光电望远镜对空间多目标的成像。

关键词：成像光学多目标成像天基光电望远镜星图模拟空间目标

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初相注入式快速符号同步的一种实现方法

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电讯技术 2007年第2期47卷 137-139页

作者：杨琳吴勋森信号盲处理国防科技重点实验室成都610041 西南电子电信技术研究所成都610041

通过平方滤波算法对时钟初相进行预估计,实现了Gardner算法下初相注入式符号同步。该方法具有快速、高精度的特点,尤其是较好地解决了初始点为过零点的极端情况下,Gardner算法收敛方向不确定、收敛时间较长的问题。计算机仿真和实际应... 详细信息

通过平方滤波算法对时钟初相进行预估计,实现了Gardner算法下初相注入式符号同步。该方法具有快速、高精度的特点,尤其是较好地解决了初始点为过零点的极端情况下,Gardner算法收敛方向不确定、收敛时间较长的问题。计算机仿真和实际应用证实了该方法的有效性。

关键词：数字调制信号初相注入无数据辅助符号同步 Gardner算法

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基于单边抽样的LPU

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计算机工程 2006年第23期32卷 216-217,223页

作者：沈蕾石盛平燕继坤西南电子电信技术研究所信号盲处理国家重点实验室成都610041

提出结合单边抽样Bagging与LPU的基本思想对不平衡数据进行分类。主要步骤是:将未标注实例全标为反类,和正例一起训练单边抽样Bagging学习器,将得到的学习器对未标注实例分类得到可靠的反例(RN),再用正例和RN训练SSBagging学习器。使用R... 详细信息

提出结合单边抽样Bagging与LPU的基本思想对不平衡数据进行分类。主要步骤是:将未标注实例全标为反类,和正例一起训练单边抽样Bagging学习器,将得到的学习器对未标注实例分类得到可靠的反例(RN),再用正例和RN训练SSBagging学习器。使用Rocchio和EM进行分类是Liu等提出的一种有代表性的LPU。比较了这种LPU和该文提出的方法,发现当数据的不平衡性很明显时,后者要优于前者。

关键词：不平衡分类未标注数据 Bagging EM

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