欠采样在基带预失真功率放大器线性化的应用

从理论证实了欠采样在基带 预失真中的可行性,将欠采样用在基带预失真系统上,降低了功率放大器失真信号的采样率 而完整地保留了信号中的非线性信息。最后,利用欠采样理论构建了基带预失真功率放大器 系统,得到了19 dB三阶交调失真的改善,与正常采样下（5倍输入信号Nyquist采样率）的 三阶交调失真的改善度相比相当,从而降低了系统的复杂度及成本。     

一种低复杂度的自适应并行两箱预失真方法

自适应预失真方法能自适应调节阈值,仅对调制信号中大幅值分量进行预失真处理,有效降低了预失真算法复杂度,但由于该方法仍采用正交记忆多项式进行预失真处理,算法复杂度仍旧较高。围绕如何进一步降低预失真处理算法复杂度,引入信号并行处理思想和递推最小二乘算法,提出了一种低复杂度的自适应并行两箱预失真方法。结合调制信号的解析信号表达式,利用算法复杂度更低的递推最小二乘算法分支路对实部和虚部进行预失真处理,有效降低了预失真算法复杂度。理论分析和仿真结果表明,在保证系统误码性能正常的前提下,与并行两箱预失真方法和自适应预失真方法相比,所提算法复杂度分别降低约93%和27.62%。     

基于压缩感知的伪随机等效采样信号重构

伪随机等效采样利用采样周期数与采样点数间的互质关系使各采样点均匀复现于同一周期,从而达到较高的等效采样速率。然而为了精确重构出原始信号,需大量采样数据,因此导致采样时间过长,实时性能差。针对上述问题,提出了一种基于压缩感知理论的伪随机等效采样信号重构方法,通过构造伪随机等效采样观测矩阵并选择离散傅里叶变换基建立稀疏重构模型,然后利用压缩感知中的正交匹配追踪算法求解该模型,从而重构出原始信号。仿真实验表明,所提方法在采样点个数40时,重构成功率达99.73%。     

一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波算法

提出了一种简化的拟蒙特卡洛-高斯粒子滤波（QMC-GPF）算法（SQMC-GPF）,以解决将QMC方法应用于GPF时计算复杂度高、运算量大的问题。该算法中，在连续的迭代滤波过程开始之前，首先利用QMC采样产生单位拟高斯分布粒子集，然后用其线性变换产生GPF算法中需要的高斯分布粒子集，省去了重新进行QMC采样步骤。该算法简化了新粒子集的产生过程，减少了运算量和滤波时间，增强了算法的实时性。将粒子滤波算法（PF）、GPF 算法、QMC-GPF算法和SQMC-GPF算法用于单变量非静态增长模型（UNGM）和二维纯角度跟踪模型（BOT）的仿真结果表明，SQMC-GPF算法的滤波性能与QMC-GPF算法的滤波性能相近，但有更为明显的速度优势，具有重要的实际应用价值。     

一种改进并行两箱预失真方法

针对现有椭圆球面波调制信号预失真方法算法复杂度高、预失真器工作效率较低的问题,结合椭圆球面波调制信号的幅值特点和功率放大器对信号非线性失真特性,引入分段处理的思想,提出了一种改进并行两箱预失真方法。通过设置阈值门限,对调制信号进行分段处理,仅对信号中大幅值分量进行处理,算法复杂度低,更易于工程实现。理论分析和仿真结果表明,当阈值门限为0.5时,与并行两箱预失真方法相比,所提预失真方法算法复杂度降低为原算法10%以下;当误比特率为10-5时,相对于未经放大器失真的调制信号,所需信噪比仅增加约0.02 dB。     

基于过采样滤波器组的多尺度边缘检测

研究基于过采样滤波器组的多尺度边缘检测算法。图像经过过采样滤波器组分解，各个尺度下的子图像大小一致，有利于不用尺度下边缘信息的融合。提出了一种自适应双门限方法，消除了局部极大模检测中的伪边缘；同时，提出一种从大尺度边缘向小尺度边缘聚焦的方法，对不同尺度下的边缘信息进行融合，并讨论了滤波器长度对边缘检测性能的影响。仿真结果验证了所提出方法的有效性。     

一种时间交替采样的非均匀时延估计技术

给出了一种时间交替采集系统各通道非均匀采样时延偏差的估计方法，分析了非均匀采样信号的频谱特性，介绍了非均匀采样信号时延估计原理。仿真结果表明，该算法可显著提高数据采集系统的性能。     

离散采样偏差造成的信噪比损失分析与改善

分析了离散采样偏差造成的目标信噪比损失,提出采用幅度最大原则搜索获得采样位置偏差值,利用该偏差值在频域完成对采样偏差的补偿,从而改善信噪比的损失。讨论了该算法的应用条件,分别对强散射点目标和弱散射点目标情况进行了仿真,分析了随着信噪比变化该算法对信噪比损失改善的效果,验证了算法的有效性。算法具有较低的运算复杂度,因而在实际系统中易于实现。     

一种改进重采样的粒子滤波算法

粒子滤波算法中重采样是解决粒子退化的一种重要方法,但重采样会导致粒子多样 性的损失。针对这一问题,对基本重采样算法进行了改进。改进算法首先按基本重采样思想 找到权值大的粒子进行复制,然后借鉴遗传算法进行交叉和变异操作,其中变异由变异尺 度因子和粒子集的均值来实现。利用改进重采样的粒子滤波算法对经典纯方位目标跟踪问题 进行了仿真,仿真结果表明,改进算法具有更好的跟踪精度。     

200 MHz并行多通道实时采样系统的误差校正

本文介绍了作者对２００ＭＨｚ并行多通道实时采样系统中固有的误差：多通道非均匀时间采样误差和增益误差校正的方法。在频域对采样数据进行频谱重建，消除了由于非均匀时间采样引入的高次谐波，使得采样时间误差均值减小到原来的３．８４。同时还对增益误差进行了完全校正，取得了较好的效果。     

Recent advances in reinforcement learning in finance

The rapid changes in the finance industry due to the increasing amount of data have revolutionized the techniques on data processing and data analysis and brought new theoretical and computational challenges. In contrast to classical stochastic control theory and other analytical approaches for solving financial decision-making problems that heavily reply on model assumptions, new developments from reinforcement learning (RL) are able to make full use of the large amount of financial data with fewer model assumptions and to improve decisions in complex financial environments. This survey paper aims to review the recent developments and use of RL approaches in finance. We give an introduction to Markov decision processes, which is the setting for many of the commonly used RL approaches. Various algorithms are then introduced with a focus on value- and policy-based methods that do not require any model assumptions. Connections are made with neural networks to extend the framework to encompass deep RL algorithms. We then discuss in detail the application of these RL algorithms in a variety of decision-making problems in finance, including optimal execution, portfolio optimization, option pricing and hedging, market making, smart order routing, and robo-advising. Our survey concludes by pointing out a few possible future directions for research.     

特征选择验证方法：原理、应用及最新进展

随着电磁建模技术的发展,计算机电磁建模与仿真验证得到了国内外相关研究领域的广泛重视。近年来,定量评估电磁建模数据差异的特征选择验证（FSV）方法迅速成为研究热点,并被IEEE1597.1&1597.2标准确立为电磁建模与仿真验证的核心算法。介绍了FSV方法的基本原理和验证流程、在电磁建模与仿真验证中的典型应用以及最新的研究进展,深入剖析了FSV方法的研究热点与发展趋势,旨在为国内相关领域学者提供参考。     

基于新限速抽样的超宽带通信系统信道时延估计

提出了利用新限速抽样率理论解决信道估计问题,建立了既可用于宽带也可用于窄带信道估计的框架,此框架的抽样率低于奈奎斯特速率。通过实例展示了利用奈奎斯特速率抽样而工作在低于奈奎斯特抽样率的算法性能,减少了功耗,也降低了算法的复杂性。     

浅谈外贸企业如何开展出口代理业务

<正> 赵紫阳同志在党的十三大报告中指出:“为了更好地扩大对外贸易,必须按照有利于促进外贸企业自负盈亏、放开经营、工贸结合、推行代理制的方向,坚决地有步骤地改革外贸体制”。当前外贸企业经营改革的方向是逐步改为代理制,在出口方面,自觉地从以收购制为主逐步向以代理制为主的中心转移,出口经营体     

CBERS-2 CCD遥感图像辐射校正技术

在对CBERS-2卫星CCD遥感图像辐射校正技术进行深入研究的基础上,给出了图像的0级预处理、传感器标定、大气辐射校正、照度校正等技术方法。在0级图像预处理方面,提出了利用测试数据来解决拼接区的辐射失真问题,并提出一种新的条纹检测技术;传感器的标校方面,讨论了底电平和非均匀性的消除方法;大气辐射校正采用回归分析法和直方图法;给出了太阳高度和地形坡度的照度校正方法与技术。     

Integration of Self-Organizing Feature Maps and Genetic-Algorithm-Based Clustering Method for Market Segmentation

Clustering analysis has been widely applied in the area of market segmentation. Conventional research usually uses the multivariate analysis method. Recently, due to promising results of computational intelligence techniques in engineering, they are also considered for market segmentation. Among them, genetic algorithms (GAs) are theoretically and empirically found to provide globally near-optimal solutions for various complex optimization problems. Because GA is good at searching, it can cluster the data according to their similarities. In addition, artificial neural networks also have high performance in both engineering and management. Hence, this research proposes a novel 2-stage method, which first uses self-organizing feature maps (SOMs) to determine the number of clusters and then employs a GA-based clustering method to find the final solution (it is defined as S + G in this research). The results of simulated data via a Monte Carlo study show that the proposed method outperforms the other 2 methods: K means, which uses SOM to determine the number of clusters, and SOM followed by K means, based on both within-cluster variations (SSW) and the number of misclassifications. To further verify the proposed approach, a real-world problem, wireless telecommunications industry market segmentation, is employed. The results also show that the proposed method has the lowest SSW among the 3 methods.     

MAP算法在Turbo码译码中的应用和研究进展

对Turbo码译码算法进行了综述,包括SOVA、MAP、LOG-MAP、MAX-LOG-MAP等算法,并对这几种算法进行了比较。同时根据近年来对Turbo码译码算法的研究,对几种新的译码算法进行了介绍和讨论。     

从应收款会计处理看我国上市公司会计信息披露——基于沪市上市公司2004年年报分析

近年来,会计造假案时有发生,会计信息披露的真实性越来越为人们所质疑,我国上市公司年报披露的财务数据正面临着巨大的信任危机。本文选择由赊销行为产生的应收账款为检测点,对沪市A股上市公司2004年年报中披露的应收账款及其他应收款的静态财务数据和动态发展趋势进行分析,针对分析结果提出一些笔者的看法和建议。     

合作空间目标双基地ISAR图像畸变分析及校正方法

为了解决双基地逆合成孔径雷达（ISAR）二维图像的畸变问题,以平稳运动的合作空间目标 为研究对象 ,从双基地ISAR回波模型出发,研究了图像的畸变机理并提出了基于畸变角估计的图像畸变 校正方法。基于合作空间目标的精轨信息,算法首先估计出成像期间的双基地角,其次利用 图像畸变角与双基地角的关系对畸变角进行估计,然后利用畸变角计算横向畸变单元数,最 后对二维图像进行反向畸变补偿,完成畸变校正。仿真实验验证了算法的有效性。     

接收机畸变对辐射源指纹识别的影响

在辐射源个体识别技术应用中，接收机指纹和发射机指纹相互影响相互耦合，造成辐射源指纹库依赖于特定接收机，无法在不同接收机之间通用。针对此问题，对典型超外差接收机的滤波器、放大器畸变分量对接收信号指纹的影响进行了理论分析与实验验证。理论分析证明发射机和接收机的滤波器、放大器分量对于接收信号整体的畸变影响是等价的；实验中，利用两台超外差接收机对5台发射机进行个体识别测试验证，更换接收机前后，滤波器、放大器特征识别正确率分别从100%、95.5%降到20%，证明了接收机畸变分量对发射机指纹识别具有严重影响。该研究成果可为后续辐射源个体识别接收机设计以及接收机畸变校正提供理论依据。