高阶统计量分析在大牛地气田煤层识别中的应用

大牛地气田煤系地层发育多套煤层,横向上较为稳定,但是纵向上煤层厚度以及层数各不相同,由于煤层低阻抗特性所造成的强反射,对层间以及上覆下伏储层有着极强的遮蔽性。因此,如何从连续强反射中识别煤层分布并将其有效剥离,使储层反射特征显露是煤系地层储层预测的一个难点所在。通过理论及实验结果说明,对于地震资料的低分辨率,应用高阶统计量分析技术在强同相轴中进行高分辨率煤层定位是可行的,可以为进一步去除煤层干扰及储层预测提供依据。

CDMA系统中智能天线阵的高阶统计量分析

分析了CDMA系统中智能天线阵的输出信号特性 ,介绍了利用高阶统计量方法抑制高斯噪声和非高斯噪声的原理 ,通过公式推导 ,引出适合于NMP(非最小相位 )系统的HOS(高阶统计量 )算法。

无线信道下Turbo码的信噪比估值新算法

该文基于高阶统计量的分析提出了用于Nakagami-m衰落信道下信噪比估值的新算法,它比已有算法更加简单有效,同时通过进行信噪比估值对Turbo码译码精度的灵敏性仿真测试证明了新算法的有效性。

新的信噪比估值方法及其在Turbo译码中的应用

Turbo码的MAP(最大后验概率)译码算法需要估值信噪比,否则会有一定的信噪比损失.本文基于高阶统计量的分析提出了Turbo码信噪比估值的新算法,它比已有算法更加简单有效,并且能从高斯信道推广到瑞利信道的一般情况,同时通过进行信噪比估值对Turbo码译码精度的灵敏性仿真测试证明了新算法的有效性.

一种无线信道状态估计新算法

在实践中,Nakagami衰落信道下的信道状态的估值算法在很多最优化的信号处理技术中都是必需的。该文根据高阶统计量的分析提出一种简单有效的信噪比估值算法,而且首次提出了Nakagami衰落信道下的全盲信道状态估值算法,同时通过进行信道状态估值对turbo码译码精度的灵敏性仿真测试证明了新算法的有效性。

A New Approach for on-Line Blind Equalization and Channel Identification

A new approach for blind equalization and channel identification is proposed in this paper. The equalization scheme is based on over sampling technique and an independent component analysis network. The equalized sequence and its higher order statistics are used to identify the channel parameters. Compared to traditional equalization methods, the proposed approach is with a simple architecture, and does not need learning sequences. Computer simulations show the validity of the proposed method.