TD-SCDMA系统基于MUSIC算法的DOA估计研究

针对传统DOA估计方法存在分辨率低,且现有多重信号分类算法不适用于TD-SCDMA系统等问题,研究了TD-SCDMA系统中基于MUSIC算法的DOA估计、基于TD-SCDMA系统均匀圆阵阵列模型,通过对其采用预处理技术,推导了TD-SCDMA系统中用于DOA估计的基本MUSIC算法和求根MUSIC算法,并通过仿真分析了影响DOA估计分辨率的因素。仿真分析表明,求根MUSIC算法具有更高的分辨率。

TD-SCDMA系统U-TDOA定位方法

对TD-SCDMA系统中的多基站定位方法进行了研究,提出了一种利用TD-SCDMA物理层中的上行同步序列(SYNC-UL)进行定位的上行到达时间差(U-TDOA)定位方法。该方法无需对移动终端增加任何功能即可实现定位。TD-SCDMA系统采用上行同步技术,上行同步序列的长度是下行同步序列的两倍,有利于实现相关峰测距,从而建立双曲线定位模型计算终端位置。通过仿真说明,U-TDOA定位方法的定位性能在一定条件下优于利用下行同步序列定位的性能。

关于管制工作效率量化分析的一点思考

经常看NBA比赛的都会对联盟全面细致的数据统计所震撼,尤以PER值为最。PER值(The Player Efficiency Rating)即NBA球员效率值,通过对各种球员数据统计的加权集成,反应NBA球员在赛场上的比赛效率。虽然数字并不能完美体现出一个人的行为效率,但PER高的球员确实都是NBA联盟中的超级巨星,一定程度上证明了PER值的可靠性。与篮球比赛相比,管制工作更大程度上表现为脑力劳动,受客观条件影响的因素更多,随机性、可变性更大,进行工作效率量化分析是否有意义?又应从何做起?