一种基于循环谱的数字信号调制识别方法

文章基于循环平稳信号处理理论,利用数字通信信号的循环谱特征的不同提出四个特征参数,用于信号调制识别。提取的参数较少,计算量较高阶循环累积量小。给出了三类信号调制方式自动识别算法的实现流程,该识别算法以统计理论为基础,不要求实现载波同步。仿真结果表明,在信噪比RSN≥5 dB时,算法的平均识别成功率>96%。     

基于循环平稳特性的两步盲信号提取算法

盲提取算法作为信号处理和分析的重要手段,其利用信号的先验特性提取期望信号,从而降低算法计算量、节约系统资源。文章针对通信信号的盲提取问题,基于信号的循环平稳特性,提出了一种两步盲提取算法:第一步,利用信号的循环平稳先验特性粗提取信号;第二步利用信号的高阶统计特性精提取信号。理论分析与计算机仿真表明:与参考文献[5]中基于循环平稳特性的盲提取算法相比,提出算法具有更好的性能,平均信噪比可提高约10 dB。     

求最大数目不相交多约束QoS路由的一种新方法

针对多约束QoS路由问题中从资源点到目的点的最大数目的不相交路由,文章给出了一种基于罚函数与整数规划的求满足QoS约束的最大数目的互不相交路由算法。该算法利用了路由模型的结构特性,使整数规划问题转化为线性规划问题,初步的算例表明算法是有效的。     

良性循环带来“热效应”——某预备役师用科学发展观指导基层建设

师被总部被为“全国民兵预备役政治工作先进单位”,连续3年被沈阳军区评为“正规化建设先进单位”,圆满完成实弹学习、抗洪抢剑等多项重大任务,有44个营、连和197名基层军官受到省军区以上表彰……记者在黑龙江某预备役师近期召开的基层建设经验交流会上了解到,近年来,该师委自觉树立和落实科学发展观,扎扎实实做好抓基层打基础的工作,促进了部队建设的健康发展。     

MPEG-4视频编码器纹理填充模块的VLSI结构设计

研究了MPEG-4纹理填充算法的特点,设计了纹理填充硬件实现的VLSI结构.在Xilinx ISE6.1i集成开发环境下,采用VHDL对该结构进行了描述,并使用了电子设计自动化(EDA)工具进行了模拟和验证.仿真和综合结果表明,所设计的VLSI处理器,逻辑功能完全正确,而且可以满足MPEG-4 Core Profiles & Level2的实时编码要求,可用于MPEG-4的VLSI实现.     

中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

支持原位计算的高效三角矩阵乘法向量化方法

向量化算法映射是向量处理器的难点问题。提出一种高效的支持原位计算的三角矩阵乘法向量化方法:将L1D配置为SRAM模式,用双缓冲的乒乓方式平滑多级存储结构的数据传输,使得内核的计算与DMA数据搬移完全重叠,让内核始终以峰值速度运行,从而取得最佳的计算效率;将不规则的三角矩阵乘法计算均衡分布到各个向量处理单元,充分开发向量处理器的多级并行性;将结果矩阵保存在乘数矩阵中,实现原位计算,节省了存储空间。实验结果表明,提出的向量化方法使三角矩阵乘法性能达到1053.7GFLOPS,效率为91.47%。     

高维无穷时滞NFDE概周期解的存在性和稳定性

讨论高维的中立型泛函微分方程ddtx(t)-∫0-∞q(s)x(t+s)ds=A(t,x)x(t)+f(t,xt)的概周期解问题。利用Ch空间,矩阵测度和Krasnoselski不动点定理获得了其概周期解的存在性与惟一性定理。特别地,当q=0时给出了存在惟一且一致稳定概周期解的条件,推广了文献[1～5]的结果。     

边界扫描测试的数学描述模型

IEEE1149.1边界扫描机制是一种新型的VLSI电路测试及可测试性设计的有效方法,为了高效地应用边界扫描机制对电路系统进行测试,必须对其所涉及的理论方法进行深入探讨。本文应用布尔矩阵理论建立起边界扫描测试的数学描述模型,并基于所建立的模型导出了边界扫描测试中的故障检测条件和故障隔离条件。为边界扫描测试生成算法的深入研究奠定了理论基础。     

采用随机矩阵理论的水声阵列SMI-MVDR空间谱估计技术

对角加载MVDR技术是一种经典的空间谱估计技术,在水声阵列信号处理中有着广泛的应用。该技术之所以具有较好的性能是由于其通过对角加载使样本协方差矩阵的特征值分散度减小。提出了基于随机矩阵理论的MVDR空间谱估计技术,具体思路是利用随机矩阵特征值的极限性质实现样本协方差矩阵噪声的抑制,以达到类似对角加载能够实现的特征值分散度减小的效果。仿真表明所提出的方法与对角加载方法达到了同样的目的,且当快拍数一定,而信噪比由小变大时,该方法可以达到与对角加载MVDR技术相当的性能;当信噪比设为定值,快拍数由小变大时,其与对角加载技术具有相同的DOA估计成功概率变化趋势,且在小样本情况下,此方法优势较为明显。