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正交频分复用系统非线性信道估计算法被引量：5: 2005年; 为了提高正交频分复用(OFDM)系统的传输质量和有效性,提出了一种基于最小二乘支持向量机的OFDM非线性信道估计算法.通过在OFDM符号中插入导频而获得训练数据,利用最小二乘支持向量机将训练数据映射到高维空间,并在此空间采用结构风险最小化准则对时变信道频率响应函数进行回归估计,把低维空间的非线性估计转化为高维空间的线性估计,提高了估计的精度.仿真结果表明,该算法能够有效地减小由多径引起的频率选择性衰落的影响,与传统算法相比,在同一误码率条件下的信噪比提高了3～7dB.; 缪科张太镒孙建成汤少杰; 关键词：正交频分复用信道估计最小二乘支持向量机时变信道

基于期望最大化加速算法的正交频分复用信道估计: 2006年; 针对基于期望最大化(EM)迭代算法的正交频分多路复用(OFDM)信道估计方法复杂度高、收敛慢,严重制约OFDM的传输速率的缺陷,提出了一种基于EM加速算法的OFDM信道估计方法.该方法基于拟牛顿加速算法,并结合一种带调整参数的Broyden对称秩1校正公式来实现,具有二次收敛性,提高了EM的计算速度,降低了计算复杂度.仿真结果表明,相比于空间选择期望最大算法,在性能损失只有0.1 dB的情况下,EM算法的复杂度得到很大的降低,且其计算速度可提高十几倍.; 刘海员张太镒张蕊萍; 关键词：期望最大化算法正交频分多路复用信道估计

基于支持向量机的多类数字调制方式自动识别算法被引量：20: 2004年; 为了解决软件无线电系统中多种调制方式之间切换的问题,提出了一种基于支持向量机的多类数字调制方式识别算法.该算法通过提取有效的特征向量以区分不同的调制方式,并基于支持向量机和判决树分类思想,将特征向量映射到高维空间中加以分类,解决了样本在低维空间中的非线性不可分问题,避免了判决门限的确定,与传统的神经网络方法相比,具有更好的泛化推广能力.仿真结果表明,在具有加性带限高斯噪声的环境下,信噪比大于等于10dB时,识别正确率大于90%.; 孙建成张太镒刘枫; 关键词：支持向量机调制方式识别软件无线电

一种全搜索块匹配算法的FPGA实现及其应用被引量：1: 2006年; 研究一种全搜索块匹配的脉动阵列结构,将该结构的全搜索块匹配算法在赛林思V irtex-ⅡPro系列现场可编程逻辑门电路(简称FPGA)上综合并实现,给出在FPGA上实现该算法的面积使用和最高工作频率等结果.该结构可用于低码率的实时压缩应用,如MPEG-2.其最大特点在于可以在运动距离的最大值范围内任意设定运动距离P值,同时搜索区域可以是长宽任意值的区域.; 田志东朱明程

基于重建相空间的衰落信道非线性预测算法被引量：3: 2005年; 基于多径快速衰落信道所具有的混沌行为,利用坐标延迟,重建系统的相空间和混沌吸引子,从而获得比标量时间序列更多的系统信息,另外从非线性动力学的角度讨论了快速衰落信道的可预测性,并根据混沌吸引子的稳定性和分形性,提出了非线性快速衰落信道的预测算法,通过引入加权函数,平衡了预测点的邻域对于预测所提供的信息。最后对65.9毫秒的数据进行了预测,仿真结果表明该算法适于进行较大时间范围的预测,预测性能高于无加权预测算法,在信噪比大于15dB时,预测结果可以接受。; 孙建成张太镒刘枫; 关键词：衰落信道相空间混沌吸引子

DLL的原理与实现被引量：3: 2005年; 随着FPGA的密度和规模越来越高,片内时钟分配的质量变得更为重要。那种传统的时钟树法不再能够满足发展要求,这就需要新的时钟管理方法。延迟锁相环(DLL)就是其中的一种。本文介绍了DLL的功能、原理和应用技巧,并给出了具体设计实例。; 李炎然朱明程; 关键词：DLL 延迟锁相环 FPGA 时钟分配时钟树

局部动态重构在SOPC中的应用被引量：10: 2006年; 提出一种在Xilinx平台上基于模块的局部重构设计方法,并将其应用在片上可编程系统SOPC中.在现有Xilinx软硬件平台上,以XC2VP40内嵌的PowerPC处理器内核为基础,通过XC2VP40内部配置访问通道(ICAP),对挂在OPB总路线上的DCTIP模块和IDCTIP模块进行动态重构.该方法实现了局部重构技术在SOPC中的应用,及FPGA硬件资源的高速时分复用,降低了系统功耗,提高了系统硬件资源的利用率.; 黄俊朱明程; 关键词：现场可编程逻辑阵列

Prediction of chaotic systems with multidimensional recurrent least squares support vector machines被引量：2: 2006年; In this paper, we propose a multidimensional version of recurrent least squares support vector machines （MDRLS- SVM） to solve the problem about the prediction of chaotic system. To acquire better prediction performance, the high-dimensional space, which provides more information on the system than the scalar time series, is first reconstructed utilizing Takens＇s embedding theorem. Then the MDRLS-SVM instead of traditional RLS-SVM is used in the high- dimensional space, and the prediction performance can be improved from the point of view of reconstructed embedding phase space. In addition, the MDRLS-SVM algorithm is analysed in the context of noise, and we also find that the MDRLS-SVM has lower sensitivity to noise than the RLS-SVM.; 孙建成周亚同罗建国

基于贝叶斯推理的决策树模型被引量：6: 2006年; 针对决策树（DT）模型缺乏概率背景这一问题，将贝叶斯推理引入DT模型，提出了一种基于贝叶斯推理的决策树（BDT）模型．在假定所含待定参量的先验与似然的前提下，借助贝叶斯推理获得参量的后验，然后运用逆跳马尔科夫链蒙特卡洛算法对后验抽样，最终求出样本属于某一类别的置信度，从而避免了武断判决．BDT模型以抽样代替拆分与剪枝操作，既直观又灵活，同时在抽样时考虑了不同的树结构与递归分割方案，使得分类准确率得以提高．仿真实验结果表明，BDT模型的平均分类准确率与DT模型相比提高了1．7％～3．5％．; 周亚同张太镒卢照敢; 关键词：决策树贝叶斯推理分类准确率递归分割

一种新的快速衰落信道非线性预测算法被引量：5: 2005年; 快速衰落信道预测是实现快速资源配置和快速自适应调制等容量提升技术的重要途径.为解决快速衰落信道参数预测问题,对系统输出的低维标量时间序列,利用坐标延迟理论,重建系统的高维相空间,从而获得比标量时间序列更多的系统信息,进而采用递归最小均方支持向量机在这一高维空间中进行回归预测.具有局部可预测性的高斯带限过程可对快速衰落信道特性进行准确的描述是该预测算法的前提,另外从非线性动力学的角度讨论了快速衰落信道的可预测性.仿真结果表明该算法适于进行较大时间范围的预测,是进行衰落信道非线性预测的有效途径.; 孙建成张太镒刘枫; 关键词：衰落信道支持向量机

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