一种基于矩阵三对角化分解的DOA估计算法

针对DOA（Direction of Arrival）估计在低信噪比的情况下估计性能下降的问题, 根据阵列协方差矩阵共轭对称的特点,采用基于Givens变换的三对角化分解方法对协方 差矩阵进行三对角化,同时利用盖氏(Gerschgorin)圆递推方法准确估计信号子空间的秩, 然后再对三对角 矩阵进行对角化,估计出噪声子空间,利用噪声子空间与导向矢量正交实现波达方向估计, 改善了低信噪比背景下估计的误差性能和稳健性。计算机仿真证明了算法的有效性 。     

高斯型混合双多模噪声模型分析

本文以一类高斯型混合非高斯噪声双模噪声为背景噪声,详细分析了二进制数字调制系统的抗噪声性能。为研究更一般的情形,本文提出了窄带多模过程的数学模型,进行了较详细的研究,给出了混合噪声中信号检测的一般方法,是对原建立在高斯噪声基础上通信与信号处理理论的完善和补充,有一定的普遍意义。在理论分析的基础上,最后给出了仿真结果并进行了分析。     

双模噪声背景下自适应小波阈值去噪

在分析双模噪声模型统计特性的基础上提出自适应小波阈值算法。新算法中设计改进的阈值函数和控制函数,克服了传统硬、软阈值法的不足,并且自适应得到最佳控制因子。该算法对加入双模噪声的信号进行闭环反馈处理：小波分解、阈值量化处理、小波逆变换重构信号、控制函数寻优。Matlab 2012a仿真结果表明,该算法相对于传统硬、软阈值法,去噪图形曲线清晰、光滑、连续性好,信噪比分别提高9 dB和4 dB。在双模噪声背景下,自适应小波阈值去噪有效、可行,拓展了小波阈值算法的应用。     

网上金融交易体系

一个新兴的电子金融市场正在迅速崛起.买方和卖方在高速网络的连接下聚集在虚拟化的市场环境中,从而带来了商业运作模式的革命性变革.作为率先积极使用IT的行业之一,金融服务行业在短短的几年间创造了一个完全崭新的网上证券交易系统.1996年,在线交易量仅为150万美元,而到1998年底约为530万美元,目前在线交易量占全部零售交易量的25%.未来的科技进步必将带来崭新的交易机制和其他新兴的电子市场.     

双模非高斯噪声背景下级联双稳态随机共振信号检测

针对随机共振(SR)以高斯噪声为研究背景的局限性,为了分析非高斯噪声对级联随机共振的影响且验证在双模非高斯噪声中级联随机共振的降噪及波形整形特性的可靠性,提出了级联双稳随机共振系统在双模非高斯情况下的微弱信号检测方法。输入信号在进行信号检测过程中,首先把概率密度函数作为随机共振现象的衡量指标,然后当系统处于最佳随机共振状态时,分析了非高斯参数、相关时间及噪声强度之间的关系。最后通过仿真证实,与一级SR相比,二级SR的噪声强度和相关时间的可用范围随着非高斯参数的减少不仅会得到增大,而且滤波特性、信号检测效果得到明显提高。     

正交空时分组码在OFDM系统中的性能估计

在宽带OFDM系统中对正交空时分组码方案进行了研究，根据Almouti方案的译码原理给出了在正交空时分组码传输的频率选择性衰落信道条件下接收机输出瞬时信噪比的一般表达式，同时分两种情况进一步分析了其最小距离球界的符号差错性能。结果表明，在系统发送天线数、接收天线数及多径数目乘积较小的情形下，系统可以达到最大的分集增益。