一种基于高阶累积量的复杂调制样式识别方法

针对卫星数字化视频广播第二代标准（Digital Video Broadcasting-Satellite-Second Generation,DVB-S2）中多进制幅度移相键控（Multiple Amplitude and Phase-Shift Keying,MAPSK）和多进制正交幅度调制（Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM）信号的调制识别,提出了基于高阶累积量的识别方法。首先对16QAM、32QAM、16APSK、32APSK信号的高阶累积量及其特征进行分析,进而利用其高阶累积量的不同提取用于信号分类的特征参量进行调制识别。给出了算法的详细流程,并对算法进行了仿真分析,结果表明,当样本数越多时,算法信噪比适应能力越好,而与相位偏差无关;在信号样点数为2 048点且信噪比为10 dB时,算法可实现96%的正确识别率,完全满足实际系统对信号分类的需要。     

基于数值拟合的PCMA系统自干扰信号幅度估计算法

针对卫星成对载波复用（PCMA）系统中的自干扰信号,提出基于数值拟合方法的幅度 估计算法,并对其性能进行了分析。该算法适用于非对称和对称PCMA系统,可以有效抵消自 干扰信号与有用信号互相关项不为零引起的误差,并且不会引入相位噪声,更符合工程应用 实际。仿真结果表明,在干信比为12 dB的非对称PCMA系统中,该算法仍能获得较好的 幅度估计精度,信噪比损失始终在0.1 dB左右。     

一种基于平均周期图的频域信噪比估计算法

在信噪比估计算法中,频域估计法是一种经典算法。为了降低算法复杂度并在低信噪比条件下准确估计,在频域估计法的基础上,结合平均周期图的思想,通过分段运算、累加合并的方法,给出一种改进的频域信噪比估计法。仿真结果表明,在实际信噪比为\[-16 dB,-6 dB\]时,估计均方误差不超过0.4 dB;通过与最大似然法仿真对比可知,该算法不受多普勒频移影响,应用范围更广。同时,该算法运算量少,复杂度低,易于在工程中实现。     

一种基于经验模态分解的信噪比盲估计新算法

为了增强未知样式信号的信噪比估计性能,提出了一种基于经验模态分解（EMD） 的信号信噪比估计新算法,通过固有模态函数（IMF）分量平均周期判断信号与噪声界限。 给出了经验模态分解估计法的工作原理和流程图,分析了经验模态分解估计法的性能。仿真 结果表明,与信号空间分解法一样,经验模态分解估计法能够实现盲信号信噪比估计,后者 估计均方误差比前者要小,在0 dB信噪比下均方误差不超过0.3 dB。     

基于数据辅助的MPSK信号频域信噪比估计

为在载波频率精确恢复前提高多进制数字相位调制（MPSK）信号在低信噪比下的估计精度,提出了一种数据辅助的MPSK信号频域信噪比估计算法。算法在符号定时恢复和帧同步后提取同步段符号,相关运算后在频域进行信噪比估计。仿真结果表明,算法估计均值无偏,不受载波频率误差的影响,在符号长度为512、信噪比为-10 dB时,均方误差与克拉美罗界只有0.15 dB的偏差,特别适合于接收信号包含载波频率误差且要求低信噪比下具有较高信噪比估计性能的应用。     

一种新的正弦信号频率和初相估计方法

提出了一种新的正弦信号频率和初相估计方法——频谱遍历法。该方法通过改变理想 正弦信号频谱峰值实现对采样信号频谱峰值的遍历。分析了噪声对信号频谱幅度的影响,并 以此给出了谱线遍历范围的选取准则。先估计频率,采用移频操作达到了良好的频域稳定性 ;再估计相位,避免了相位测量模糊的问题。在信噪比为6 dB、采样点数为1 024 的情况下,频率估计均方根误差约为DFT频率分辨率的0.8%,初相估计均方根误差约为1.5 °。Monte Carlo仿真表明,在达到一定信噪比或采样长度时,该方法的频率估计精度可突 破CR下限,初相估计精度基本达到CR下限。     

一种单天线同频混合信号幅度的估计算法

针对非协作通信中平坦衰落条件下单天线接收两路MSK混合信号分量的幅度估计问 题,提出了一种基于max-min思想的幅度盲估计算法。该算法采用混合信号幅值序 列中多个极大极小幅值的估计值来进行混合信号分量的幅度估计,并采用加窗局部极值平均 的方法来获得多个极大极小幅值的估计值。仿真结果表明：在信噪比大于10 dB条件下 ,该 算法 对MSK混合信号幅度估计较为准确,并且该算法对混合信号分量功率比和相对时延差的变化 具有较强的鲁棒性,具有不需要数据辅助、计算量较小的优点,能够满足后续盲信号处理的 需要。     

相位编码信号码速率估计的最优小波尺度选择

研究了小波变换应用于相位编码信号码速率估计的尺度选择问题,提出了一种最优小波尺度选择方法。以相位跳变的最佳检测为依据建立了最优小波尺度选择函数,然后结合功率谱平滑载频估计和信号编码形式完成最优小波尺度的选取,最后通过叠加模值频谱完成信号码速率估计。仿真实验表明,所提出的尺度选择方法将二相编码信号和四相编码信号的码速率估计信噪比门限分别降低了1 dB和3 dB。     

叠加共轭对称训练序列的OFDM系统时频同步方法

针对正交频分复用（OFDM）系统对同步错误率和频率偏移敏感的问题,提出了一种叠加共轭对称训练序列的OFDM系统时间和频率同步方法。该同步方法将快速傅里叶逆变换（IFFT）调制后的序列构成具有共轭对称特性的训练序列,并叠加到OFDM数据符号上;在接收端,利用叠加训练序列和融合循环前缀信息来获取OFDM系统同步信息。理论分析和仿真表明：在信噪比为5 dB时,该同步算法定时同步正确概率已接近100%;在信噪比为4 dB时,频偏估计精度可以达到10-4;该同步算法不仅具有更好的同步性能,而且节省系统的有效带宽以及降低系统的计算法复杂度。     

非协同突发信号的检测与解调

根据典型的海事三代卫星通信帧格式,首先采用能量检测算法结合匹配滤波法进行有效的突发信号的检测,然后根据信号检测的结果进行了突发信号的频率估计和初相估计,再采用初相注入结合锁相环的方式实现突发信号的解调。理论推导和计算仿真表明,该方法能够适应较低信噪比、较大频偏和起伏动态的影响,当信噪比大于10 dB时,信号检测概率基本达到100%,解调误码率低于2×10-3。     

会计估计变更对盈余的影响分析

企业在融资、规避特别处理及经营管理等动机的驱使下,利用会计估计变更,进行盈余管理、报表粉饰甚至利润操纵,会产生严重的经济后果,损害相关者的利益。规范企业会计估计变更行为,减少企业利润操纵空间,对促进证券市场乃至整个市场经济的健康发展,具有一定的理论及现实意义。企业应从调整固定资产推销额,计提资产减值准备上消除会计估计变更对盈余的影响,从完善会计准则,加大披露责任与惩罚力度等方面入手,加强会计估计的规范化管理。     

Advances in random utility models report of the workshop on advances in random utility models duke invitational symposium on choice modeling behavior

In recent years, major advances have taken place in three areas of random utility modeling: (1) semiparametric estimation, (2) computational methods for multinomial probit models, and (3) computational methods for Bayesian estimation. This paper summarizes these developments and discusses their implications for practice.     

高斯白噪声下L阵二维波达方向快速估计

针对L型阵列,提出一种在高斯白噪声环境下的二维波达方向(DOA)快速估计方法。首先利用阵列结构特点构建两个互协方差矩阵,同时实现了噪声分量的有效抑制,再依据协方差矩阵的性质构造了波达方向矩阵。对该矩阵进行一次特征分解即可分别得到包含方位角和俯仰角信息的方向矢量和方向元素,实现二维DOA估计。该算法避免了传统算法的谱峰搜索或大矩阵构造及其特征分解过程,计算量小,且参数自动配对。仿真结果表明,该算法在低性噪比和少快拍下的估计精度与2D ESPRIT算法近似,但计算复杂度大幅降低,适用于实时性高的工程应用背景。     

一种新颖的Multi-h CPM信号符号速率盲估计算法

针对非合作条件下Multi-h连续相位调制（CPM）信号符号速率的盲估计问题,提出 了一种新颖的预滤波二次谱算法,通过对接收信号滤波然后搜索其二次谱的峰值实现Multi -h CPM信号符号速率的估计,并利用CPM信号的PAM展开表达式解释了算法的原理。仿真实 验结果表明,该算法是无偏的,与基于循环谱分析的算法相比具有运算量小的优点,并且适 用于各种类型的Multi-h CPM信号,同时不需要载波频率和调制指数的先验信息,具有很强 的鲁棒性。     

脉冲实时测向算法的改进设计与实现

针对敌我识别（IFF）信号及战术空中导航（TACAN）信号侦察的需求,在传统相关干 涉仪测向模型基础上,改进设计出一种适合IFF和TACAN脉冲的高精度实时测向模型,并使用 甚高速硬件描述语言（VHDL）在FPGA内部实现。该模型可针对不同长度脉冲进行单脉冲快速 实时测向,可在检测到脉冲前沿后的3 μs内得到测向结果。VHDL的优化编程设计实现以及 工程的实际应用表明了该测向模型的实用性和有效性。     

一种新的基于前导的定时和频偏联合估计方法

提出了一种基于前导的OFDM的定时和频偏的联合估计算法,该算法仅使用了一个具有共轭对称的特点的训练序列完成了定时恢复和频偏估计,通过仿真分析了提出方法的均值和标准方差,表明该方法是有效的.     

MIMO-OFDM系统的一种改进型LS信道估计算法

基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,研究了LS信道估计算法,提出了一种训练序列和块状导频联合LS信道估计算法,给出了权值的计算公式.理论推导和计算机仿真表明,这种改进型的LS信道估计方法提高了LS信道估计的误码率性能,并具有较高的灵活性和较低的复杂度增长.     

再议我国对美出口与美国GDP增长的相关性——基于协整分析和Granger因果检验

针对高运胜(2004)的病态计量模型,本文通过协整分析认为:我国对美出口与美国GDP增长率之间不存在长期均衡关系,但是我国对美出口与美国GDP之间存在一个正相关的长期均衡关系,美国经济发展有利于我国扩大出口。另一个结论是:美国GDP每增加1美元,我国对美出口增加量是减少的,我国对美出口收入弹性大于0小于1。后面的结论支持了高运胜的分析:我国对美出口产品中劳动密集型产品占有较大比重,需求弹性相对较低。Granger因果关系检验表明:美国GDP是我国对美出口的Granger原因,我国对美出口却不是美国GDP的Granger原因,我国对美出口对美国经济产生不了威胁。通过进一步分析,提出了几个政策建议。     

Integrating partitioned prices via computational estimation

This paper introduces computational estimation to the literature on consumers’ numerical cognition. Computational estimation involves simplifying an arithmetic problem via mathematical procedures to produce an approximate answer. Employing calculation knowledge and approximation together, consumers are likely to use computational estimation as it is relatively accurate while saving cognitive effort compared to calculating values. Three studies applied to partitioned prices in the form of a base price and a percentage discount, demonstrate that when faced with this numeric integration task, the strategy consumers undertake is dependent on the characteristics of the numerals with discounts that are round or close to round being associated with greater use of computational estimation. Further, when employing computational estimation, consumers arrive at more accurate, and lower, price estimates in which they place more confidence than when using alternative an integration strategy. As a result, discounts that are near a round value are preferred to those that are not; a result that is dependent upon the use of computational estimation.