您的位置: 专家智库 > >

江苏省自然科学基金(BK2006235)

作品数:7 被引量:17H指数:2
相关作者:曹士坷张力军宋荣方周克张翠芳更多>>
相关机构:南京邮电大学更多>>
发文基金:江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:电子电信更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 7篇电子电信

主题

  • 3篇抗干扰
  • 2篇信道
  • 2篇盲均衡
  • 2篇仿真
  • 1篇单天线
  • 1篇调制
  • 1篇多用户
  • 1篇信道辨识
  • 1篇信号
  • 1篇信号降噪
  • 1篇用户
  • 1篇瑞利
  • 1篇瑞利信道
  • 1篇速率
  • 1篇速率自适应
  • 1篇天线
  • 1篇频偏
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应传输
  • 1篇无线

机构

  • 7篇南京邮电大学

作者

  • 6篇曹士坷
  • 3篇张力军
  • 2篇周克
  • 2篇宋荣方
  • 1篇程剑斋
  • 1篇张翠芳
  • 1篇姚美玲

传媒

  • 3篇南京邮电大学...
  • 1篇电子与信息学...
  • 1篇电波科学学报
  • 1篇信息技术
  • 1篇南通大学学报...

年份

  • 2篇2009
  • 3篇2008
  • 2篇2007
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
相关瑞利信道仿真方法的研究被引量:2
2009年
在无线通信系统的仿真中,相关瑞利衰落信道扮演着重要的作用。一种基于对一系列统计独立的标准高斯随机过程进行线性变换,得到具有一定相关特性的瑞利衰落信道的仿真模型被提出。仿真结果及复杂度分析表明,由于本文提出的仿真模型采用了迭代算法,因此相对于传统的相关瑞利信道仿真模型,该模型具有准确,复杂度低,易实现等优点。
周克张力军宋荣方曹士坷
一种新颖的抗干扰的多用户信道辨识方法
2008年
针对多用户信道,提出了一种新颖的辨识方法.该方法使用调制引入循环平稳,利用互不相同的循环频率,对各个用户的循环统计量进行分离,可以得到所需用户的循环相关.继而用简单的单信道方法可将信道辨识出来.并对算法进行了计算机仿真,反映信道的抗噪声和干扰的能力.
姚美玲曹士坷
关键词:多用户抗干扰
一种新颖的单天线抗干扰频偏半盲均衡器被引量:1
2008年
设计了一种频偏滤波(FRESH:FREquency-Shift)方案,接收机只需一个天线就可以对SISO FIR无线信道进行半盲均衡,具有很强的抗干扰能力。给出了一种批处理式的均衡器和两种自适应均衡器。所有这些均衡器都不要训练,但需知道信道状态信息(CSI:Channel Status Information),在这个意义上称为半盲均衡器。
曹士坷
关键词:单天线无线
调制引入循环平稳的盲信道辨识被引量:2
2007年
针对有限冲激响应(FIR)的单输入单输出(SISO)信道,提出了一种新颖的盲信道辨识方法,该方法利用了复序列调制产生的循环平稳特性。其特点是,系统的传输功率恒定,接收端只需要一根接收天线,在接收端根据各用户的循环统计量支撑的不同,将它们分离开来,每个用户形成自己的子空间,并进而对各子空间进行辨识。并给出了信道子空间可辨识性的证明,还对子空间辨识情况进行了模拟分析。
程剑斋曹士坷
关键词:信道辨识
MIMO-OFDM系统速率自适应传输方案被引量:4
2009年
在采用TDD工作方式的MIMO-OFDM实际通信系统中,由于收发两端环境的不同导致干扰对称的假设不再满足。为了弥补这一影响,准确地确定系统的最佳传输参数,提出了一种基于事件驱动机制的闭环自适应传输方案。该方案通过在收发双方建立一条闭环控制信息传输链路,实现了迅速准确地确定最佳传输参数的目的。实验仿真结果表明,当在MIMO-OFDM系统中采用该方案时,可以有效提高系统的吞吐量,减小系统的中断概率。
周克曹士坷宋荣方张力军
关键词:MIMO-OFDM系统自适应传输
联合利用两种不同性质循环平稳的盲辨识盲均衡被引量:1
2007年
针对SISO FIR信道,该文提出了一种盲辨识和盲均衡的方案,它可以联合利用调制引入循环平稳和过抽样引入循环平稳这两种不同性质的循环平稳。该方法的好处是发射端和接收端只需要一个天线,并且可以抑制较强的干扰。仿真结果验证了算法的有效性。
曹士坷张力军
关键词:盲辨识盲均衡抗干扰
小波降噪及其在MATLAB中的仿真与比较被引量:7
2008年
随着小波理论的日益完善,小波分析在信号降噪领域已经得到越来越广泛的应用。首先讨论了小波分析的基本特点;其次通过理论分析和MATLAB仿真实验,详细讨论了四种降噪方法:阈值降噪法、平移不变量小波阈值降噪法、模极大值降噪法、基于各尺度下小波系数相关性降噪法。最后,对这几种算法的降噪效果进行了比较。
张翠芳
关键词:小波分析信号降噪模极大值MATLAB仿真
共1页<1>
聚类工具0