基于正交小波变换的超指数迭代盲均衡器设计与仿真

针对常数模(Constant Modulus Algorithm,CMA)算法收敛速度慢、稳态误差大的特点,在分析超指数迭代(Super-Exponentia lIterative,SEI)算法的基础上,结合正交小波变换理论,提出了基于正交小波变换的超指数迭代盲均衡器设计方法。该方法充分利用SEI算法对数据白化作用和正交小波变换良好的去相关性能,加快了收敛速度、减小了稳态误差。时变信道盲均衡仿真结果,验证了该方法的有效性。

指数迭代的极限函数的性质(英文)

给出了指数迭代序列的极限函数的一些性质.

一种含软判决引导的超指数迭代盲均衡算法

超指数迭代盲均衡算法收敛速度快,但对于相位较为敏感,易造成算法的稳态均方误差大。针对这一不足,利用软判决引导思想对修正的超指数迭代盲均衡算法进行并行处理,在保持算法具有较快收敛速度的同时降低了稳态均方误差。计算机仿真结果验证了所提算法的有效性。

多径衰落信道MPSK信号超指数迭代盲解调算法

为了提高多径衰落信道下的盲解调性能,提出了一种结构简单的MPSK信号盲解调算法。首先利用超指数迭代分数间隔盲均衡器实现联合定时同步与均衡,然后对均衡器输出信号进行非线性变换实现载波频偏的估计,最后利用二阶数字判决锁相环跟踪相位变化纠正剩余频偏和相偏。仿真结果表明,在多径衰落信道条件下,与现有算法相比,基于超指数迭代分数间隔盲均衡器的盲解调算法实现简单,误码率低,而且具有收敛速度快、性能稳定等优点。

基于指数增益迭代学习的机械臂二阶滑模控制方法

机械臂系统具有非线性和不确定性,针对其精确跟踪控制问题,提出基于指数增益迭代学习的二阶滑模控制算法。首先,采用滑模控制增强系统对外界非重复干扰的鲁棒性,采用二阶滑模方法使控制器产生连续的控制信号,以减轻传统滑模控制的抖振问题;其次,结合指数增益迭代学习控制逼近由摩擦力等周期性扰动引起的有界重复性扰动,通过设置指数增益系数以提高迭代的收敛速度,该方法既能减小系统的跟踪误差又能保证系统的全局渐近稳定性,提高系统的动态性能;最后,分析算法收敛的充分条件,以二自由度机械臂为例对所提方法进行理论数值仿真。仿真结果表明:所提控制方法可以保证系统的稳定运行,输出跟踪误差收敛到接近零的邻域,提高了系统的控制精度,对干扰保持了良好的鲁棒性。

一次函数的迭代及其应用

迭代在求各类方程的根或解，微分动力体系的研究，以及电子计算机的程序设计等方面有着广泛的应用。在自然科学的其他领域，如气象预报，雷达指挥系统，生态学虫口模型等方面也有直接应用。本文主要讨论函数的迭代概念、性质及在一次函数迭代的应用。１函数迭代的有关概念...

有限迭代级整系数线性微分方程解的性质

研究了有限迭代级整系数的复线性微分方程,应用Nevalinna和Ahlfors的角域理论,得到了有关解的迭代级,零点迭代收敛指数以及角域中的零点分布的结果.

二阶齐次线性微分方程亚纯解的迭代级

研究了二阶齐次线性微分方程非零亚纯解的迭代级与零点迭代收敛指数,得到了它们的精确估计.

几类高阶线性微分方程亚纯解的迭代级

研究了几类具有迭代级亚纯函数系数的高阶线性微分方程亚纯解的增长性和零点分布问题,当系数a0或ad对其它系数起支配作用时,得到了方程满足一定条件的亚纯解的迭代级的一些结果,所得结果推广了前人已有结果.

系数为迭代级整函数的高阶线性微分方程的复振荡

研究具有迭代级整函数系数的高阶线性微分方程解的增长性和零点问题.当存在某一系数起主导作用时,得到方程解的迭代级和迭代零点收敛指数的估计,推广了已有的结论.

一类迭代级亚纯函数系数线性微分方程的复振荡

本文主要研究了具有亚纯函数系数,形式为f(k)+A(k-1)f(k-1)+…A1f′+A。f=0的线性微分方程和它对应的非齐次形式的线性微分方程的复振荡,考虑了在某个系数的迭代级处于支配地位时的解的复振荡,得到了方程解的迭代级和零点迭代收敛指数的精确估计。

几类微分方程解的迭代增长级数与零点迭代收敛指数

本文研究了几类微分方程解的迭代增长级及零点迭代收敛指数．

基于Windows Native API序列的异常检测模型

针对Windows操作系统受到的越来越多的严重攻击,提出一种基于Native API序列的多步一致模型和指数迭代检测算法,实现了从内核空间检测Windows操作系统中的异常入侵.通过设计内核虚拟设备来截获系统服务分配表,从而可实时地获取Native API信息.用被截获的正常Native API数据建立一步和二步一致模型,并以此描述进程的正常行为.在检测过程中,通过指数迭代检测算法,可对不断出现的Native API的正常指数进行度量.采用报警提取算法对正常指数进行分析可惟一地确定对应的攻击,为管理员及时掌握系统的安全状况提供了保证.在不同的Windows操作系统环境下的实验结果表明,该方法有较好的检测精度.

一种基于分数采样的混合盲均衡算法仿真研究

在数字通信中,盲均衡是克服多径衰落信道导致的码间干扰的一种有效方法。超指数盲均衡算法的迭代算法收敛速度快,且便于跟踪时变信道。同时由于实际信道往往为非最小相位系统,此时线性均衡器性能不佳。因此针对严重频率衰落和非线性相位失真信道,提出了一种分数采样的混合盲均衡算法,并获得了较快的收敛速度和较小的剩余均方误差。仿真结果证明了该算法的有效性。

水声信道并行软判决盲均衡算法

在水声通信系统中,为了抑制由多径效应产生的严重码间干扰,必须进行信道均衡。文章在超指数迭代算法(SEI)的基础上,引入软判决思想,提出了一种基于SEI算法的分数间隔并行软判决肓均衡算法(FSE-SEI-SDD)。计算机仿真结果表明,该算法相对于传统的常数模算法(CMA)和SEI算法,获得了较快的收敛速度和较小的剩余码间干扰,提高了通信系统的质量,具有一定的实用价值。

一种有效的水声信道盲均衡算法

针对超指数迭代判决反馈盲均衡(SEIDFE)算法在水声通信系统中表现出的收敛性差的问题,提出了一种稳健性好、收敛快的双模式超指数迭代判决反馈盲均衡算法.该算法对均衡器输出的实部和虚部分别进行非线性变换以修正误差控制信号,从而纠正载波相位旋转;在此基础上,将一种新的自适应变步长算法应用到前馈滤波器前向权值的迭代步长中,提高算法收敛速度;并采取判决误差切换准则,将上述改进算法与判决导引算法有机结合起来,提高算法稳健性和收敛性能.仿真结果证明了该算法的有效性.

坐标变换并行软切换盲均衡算法及其DSP实现

针对超指数迭代盲均衡算法(Super-exponential iteration,SEI)均衡高阶非常模QAM信号时均方误差较大甚至失效的缺陷,提出了一种坐标变换指数迭代并行软切换(Coordinate transformation SEI-decision directed,CTSEI-DD)盲均衡算法。该算法将坐标变换引入到超指数迭代盲均衡算法中,并与判决引导DD算法结合,以软切换方式并行运行,充分发挥了坐标变换、超指迭代数算法及DD算法的优点,收敛速度快、均方误差小,适合于对高阶非常模QAM信号进行有效均衡。在利用Matlab工具对该算法性能进行验证并获得该算法中各参数值的基础上,在集成开发环境(Code composer studio,CCS)中,编写C语言代码并进行调试,在TMS320VC5509芯片实现了该算法。

基于T/2分数间隔的SEI双模式盲均衡算法

针对超指数迭代(SEI)算法收敛后均方误差大、SEI算法和判决引导(DD)算法以硬切换方式存在性能不稳定的缺陷,通过分析分数间隔均衡器结构和性能,采用软切换方式将SEI算法和DD算法相结合,提出了一种分数间隔超指数迭代双模式盲均衡算法.该算法用SEI算法与DD算法同时对分数间隔盲均衡器的权向量进行调整,当由SEI算法调整前后均衡器判决输出一致时,DD算法参与系数调整,这种软切换方式充分利用了SEI算法能使眼图增开的良好性能和DD收敛速度快、稳态误差小的优点,避免了硬切换带来的不利影响;而采用分数间隔均衡器避免了因欠采样引起的频谱混叠,均衡器可以更有效地对信道失真进行补偿.水声信道的仿真结果,验证了算法的有效性.

一种适用于高阶QAM信号的均衡与载波恢复联合实现算法

针对高阶QAM信号接收解调中的均衡和载波恢复问题,提出了一种基于超指数迭代的均衡与载波恢复联合处理算法,在存在载波频偏情况下,联合实现盲均衡和载波恢复。利用超指数迭代算法对载波相位"盲"的性质及其快速收敛特性,与极性判决锁相环联合实现多径信道条件下的载波频偏捕获及初步均衡,之后切换到判决引导方式完成载波的相位跟踪和最终均衡。仿真结果证明了算法的有效性。

一类高阶线性微分方程解的复振荡性质

本文研究一类高阶线性齐次与非齐次迭代级整函数系数微分方程解的增长性问题.当存在某个系数或自由项对方程解的性质起主要支配作用时,得到了方程解的迭代级及其零点的迭代收敛指数的精确估计,推广了已有的结果.