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    灰建模下的OFDM窄帶慢衰落慢時(shí)變信道估計(jì)算法淺析

    2014-08-30 20:21:07邵永初
    無(wú)線互聯(lián)科技 2014年8期

    邵永初

    摘 要:OFMD即正交頻分復(fù)用技術(shù),將信道分成若干正交子信道,將高速數(shù)據(jù)信號(hào)轉(zhuǎn)換成并行的低速子數(shù)據(jù)流,調(diào)制到在每個(gè)子信道上進(jìn)行傳輸。正交信號(hào)可以通過(guò)在接收端采用相關(guān)技術(shù)來(lái)分開(kāi),這樣可以減少子信道之間的相互干擾ICI。對(duì)于OFMD窄帶信道而言,它在移動(dòng)傳輸?shù)沫h(huán)境之下表現(xiàn)出慢時(shí)變的特性。針對(duì)這一特性,我們提出了一種基于灰建模的信道估計(jì)算法。本文主要針對(duì)灰建模下的OFDM窄帶慢衰落慢時(shí)變信道估計(jì)算法進(jìn)行研究與分析。

    關(guān)鍵詞:灰建模;慢衰落時(shí)變;信道估計(jì);正交頻分復(fù)用

    1 算法分析

    對(duì)于這一算法而言,其機(jī)理主要是首先對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行一定程度上的分類,這種分類是具有目的性的,然后在這一基礎(chǔ)之上對(duì)一些有價(jià)值的、潛在的信息進(jìn)行有效的挖掘。在這一算法算法之中,最為基本的算法是貪心算法,運(yùn)用自頂向下的遞歸方式對(duì)這一算法進(jìn)行構(gòu)造。

    ⑴核心問(wèn)題。這一算法存在著兩個(gè)最為核心的問(wèn)題。第一個(gè)核心問(wèn)題是這一算法的構(gòu)建,這一問(wèn)題涉及到怎樣快速而有效的對(duì)這一算法進(jìn)行有效的創(chuàng)建,并在此基礎(chǔ)之上考慮到所建立的這一算法怎樣更加容易被理解;第二個(gè)問(wèn)題是這一算法的剪枝,就是對(duì)已經(jīng)建立的這一算法進(jìn)行有效的優(yōu)化處理,使得處理之后的這一算法。

    ⑵適用范圍。就適用范圍這一方面而言,這一算法算法并不能夠適用于現(xiàn)實(shí)世界之中的所有問(wèn)題,只有滿足了一定的條件,才能產(chǎn)生相對(duì)理想的效果。對(duì)于實(shí)例而言,需要用“屬性—值”的形式進(jìn)行一定程度上的描述。實(shí)質(zhì)上,實(shí)例主要是由兩部分共同組成的,分別是固定屬性以及值。一般情況下,當(dāng)屬性的取值范圍較小,那么這一算法的效果也相對(duì)較好。如果對(duì)基本算法進(jìn)行一定程度上的擴(kuò)展,也可以對(duì)數(shù)值屬性進(jìn)行有效的處理。同時(shí),對(duì)于目標(biāo)屬性而言,其可能的取值是具有離散性的。在這一算法算法的適用范圍之中,訓(xùn)練樣本是可以存在錯(cuò)誤的。

    2 結(jié)構(gòu)與設(shè)計(jì)

    ⑴算法實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)。在對(duì)本系統(tǒng)進(jìn)行開(kāi)發(fā)的過(guò)程中,主要對(duì)信道信號(hào)進(jìn)行了有效的使用,所采用的模式主要是b/c模式。這一系統(tǒng)主要分為兩個(gè)部分,分別是前臺(tái)網(wǎng)站以及后臺(tái)管理系統(tǒng)。前臺(tái)網(wǎng)站通過(guò)在服務(wù)器的數(shù)據(jù)庫(kù)當(dāng)中對(duì)相關(guān)的數(shù)據(jù)以及有效的信息進(jìn)行一定程度上的額調(diào)用,并且將之在瀏覽器中以網(wǎng)頁(yè)的形式展現(xiàn)出來(lái),在這一過(guò)程當(dāng)中,主要是對(duì)asp.net的動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)制作技術(shù)進(jìn)行了有效的利用;而對(duì)于后臺(tái)管理系統(tǒng)來(lái)說(shuō),它在計(jì)算機(jī)教學(xué)系統(tǒng)中的作用是十分關(guān)鍵的,通過(guò)后臺(tái)的管理系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)對(duì)前端數(shù)據(jù)的界面與其相對(duì)應(yīng)的顯示內(nèi)容進(jìn)行有效的控制。同時(shí),在對(duì)這一系統(tǒng)進(jìn)行設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)時(shí)主要建立在asp.net的三層結(jié)構(gòu)體系的基礎(chǔ)之上。這三層結(jié)構(gòu)結(jié)構(gòu)分別指的是數(shù)據(jù)訪問(wèn)層(database access layer)、業(yè)務(wù)邏輯層(business logic layer)以及用戶表面層(user interface layer)。對(duì)這種三層架構(gòu)的模式進(jìn)行有效的使用,可以使得結(jié)構(gòu)更為清晰,即使偶爾出現(xiàn)一定程度的異常,也可以及時(shí)對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確定位,并將問(wèn)題有效排除。除此之外,通過(guò)這種模式所開(kāi)發(fā)出來(lái)的代碼,具有較強(qiáng)的簡(jiǎn)潔性與美觀性,更容易理解。

    ⑵數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)。數(shù)據(jù)庫(kù)在一個(gè)系統(tǒng)之中發(fā)揮著十分關(guān)鍵的作用,只有設(shè)計(jì)出合理有效的數(shù)據(jù)庫(kù),才能促進(jìn)系統(tǒng)的合理、有效運(yùn)行,并滿足廣大用戶的需求。在進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)時(shí),首先需要對(duì)網(wǎng)站用戶需求進(jìn)行深層次的分析,然后在此基礎(chǔ)之上,充分了解與掌握相關(guān)的設(shè)計(jì)流程以及系統(tǒng)功能,并將之確定下來(lái),然后開(kāi)展設(shè)計(jì)工作。

    ⑶開(kāi)發(fā)技術(shù)以及運(yùn)行環(huán)境。在進(jìn)行本系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)時(shí),主要采用了asp.net的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境visual studio2005+access2007進(jìn)行開(kāi)發(fā)。對(duì)于asp.net來(lái)說(shuō),它有著十分重要的意義,首先,它是active server page(asp)的升級(jí)版本;其次,它又是程序架構(gòu),并且這一架構(gòu)主要是建立在通用語(yǔ)言之上的。對(duì)它進(jìn)行有效利用,可以通過(guò)一個(gè)web服務(wù)器建立起一個(gè)十分強(qiáng)大的web應(yīng)用程序。

    3 系統(tǒng)辨識(shí)和模型降價(jià)

    對(duì)于系統(tǒng)辨識(shí)而言,它在控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)之中具有十分重要的地位與作用,因?yàn)樗钦麄€(gè)控制系統(tǒng)設(shè)計(jì)的基礎(chǔ)。就目前狀況而言,已經(jīng)存在著諸多的有效方法,但是這些方法與技術(shù)所處理的主要對(duì)象是參數(shù)的線性模型,同時(shí),這些技術(shù)與方法必須進(jìn)行條件假設(shè),即搜索空間是連續(xù)的與可微的這一假設(shè)是成立的。具體而言,目前所存在的離線方法主要有最小二乘法。極大似自然法等,然而這些方法都是離線方法的遞歸實(shí)現(xiàn)。從本質(zhì)上來(lái)看,這些方法其實(shí)就是對(duì)梯度技術(shù)的局部搜索方法進(jìn)行了一定程度上的使用,因此,這一類方法往往會(huì)受到一定的限制,如果搜索空間不可微或者參數(shù)是非線性時(shí),通過(guò)對(duì)這些方法進(jìn)行使用,找到全局的最優(yōu)解存在著較大的難度。

    而在估計(jì)算法之中,并不需要進(jìn)行關(guān)于搜索空間是可微的與連續(xù)的假設(shè)。在每一代之中,在參數(shù)空間的不同區(qū)域位置之中,估計(jì)算法都能夠?qū)ζ溥M(jìn)行同時(shí)且有效的搜索。除此之外,估計(jì)算法還能夠?qū)⑺阉鞣较蛟俅沃敢?,將其指向具有較高概率的區(qū)域,以此來(lái)尋找出更優(yōu)解。其優(yōu)越性主要表現(xiàn)在它能夠同時(shí)對(duì)搜索空間中的多個(gè)點(diǎn)進(jìn)行一定程度的處理,這樣一來(lái),就對(duì)收斂到全局最優(yōu)解的可能性進(jìn)行了有效的增加。曾經(jīng)有學(xué)者將估計(jì)算法分別應(yīng)用于連續(xù)和離散時(shí)間的系統(tǒng)辨識(shí),得出相應(yīng)的辨識(shí)結(jié)果,然后在此基礎(chǔ)之上再將辨識(shí)結(jié)果運(yùn)用于極點(diǎn)配置自適應(yīng)控制器的設(shè)計(jì)當(dāng)中去。除此之外,這位學(xué)者還將遺傳辨識(shí)方法與傳統(tǒng)辨識(shí)方法進(jìn)行了一定程度上的比較分析,并根據(jù)比較分析結(jié)果給出具有未建模動(dòng)態(tài)特性的最小相位系統(tǒng)以及非最小相位自適應(yīng)控制系統(tǒng)的仿真結(jié)果,由此,便可以證明基于自適應(yīng)控制方法具有較大的優(yōu)越性。

    ⑴最優(yōu)控制。傳統(tǒng)的尋優(yōu)方法具有較為明顯的缺陷,主要表現(xiàn)為對(duì)輸入初值較為敏感、迭代收斂速度相對(duì)較慢、較為容易陷入局部極小,究其原因,主要是因?yàn)閭鹘y(tǒng)的尋優(yōu)方法大多都是沿著指標(biāo)函數(shù)的梯度方向進(jìn)行搜索。

    目前狀況下,估計(jì)算法在最優(yōu)控制方面也取得了一定程度上的運(yùn)用。著名學(xué)者Krishnakumar曾經(jīng)做過(guò)這樣一次研究:首先,他運(yùn)用估計(jì)算法對(duì)兩個(gè)反饋控制系統(tǒng)進(jìn)行了一定程度上設(shè)計(jì),然后他再將兩個(gè)控制系統(tǒng)與傳統(tǒng)設(shè)計(jì)方法的結(jié)果進(jìn)行了一定程度的比較,最終得出結(jié)論估計(jì)算法的結(jié)果是好的。而Potter則在高度交互動(dòng)力學(xué)多變量復(fù)雜系統(tǒng)方面做了研究,他提出了一種多變量數(shù)字PID的控制方案,然后在此基礎(chǔ)之上對(duì)估計(jì)算法進(jìn)行了一定程度上的使用,并以此來(lái)對(duì)方案之中的矩陣集合進(jìn)行調(diào)節(jié),經(jīng)過(guò)試驗(yàn)證明,這一方案具有較強(qiáng)的可行性,可以進(jìn)一步推廣。

    從這一編程中,我們發(fā)現(xiàn)一個(gè)對(duì)象會(huì)對(duì)應(yīng)一個(gè)與其存在著一定關(guān)聯(lián)的monitor對(duì)象。而對(duì)于monitor而言,其作用相當(dāng)于一個(gè)守門人,每次僅僅允許一個(gè)synchronized方法進(jìn)入,而如果其中的一個(gè)synchronized方法結(jié)束之后,monitor就會(huì)進(jìn)行一定程度上的解鎖,此時(shí)另外一個(gè)synchronized方法便可以開(kāi)始執(zhí)行。那么應(yīng)該如何采取有效措施對(duì)這一死鎖問(wèn)題進(jìn)行解決?其實(shí)只需要對(duì)正確線程程序進(jìn)行編制,主要策略如下:首先,需要對(duì)給定的任務(wù)目標(biāo)進(jìn)行有效的完成,在執(zhí)行目標(biāo)的過(guò)程中,需要注意一定的同步性,即與其他任務(wù)同時(shí)進(jìn)行,通過(guò)這樣的操作,可以對(duì)每個(gè)線程完成的功能進(jìn)行一定程度上的控制,并在此基礎(chǔ)之上,就沒(méi)有必要對(duì)兩個(gè)線程進(jìn)行使用,因?yàn)樵谶@一操作之后,兩者之間就存在著一定的依賴性,當(dāng)從一個(gè) synchronized方法中調(diào)用另一個(gè)synchronized方法時(shí),要謹(jǐn)慎方可。

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