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該文針對WCMA系統(tǒng)上行鏈路幀結構的特征,將Z.Rong(1997)提出的LS-DRMTA改進為利用WCDMA上行鏈路幀結構中的導頻位(pilot bit)作為訓練序列的LMS-DRMTA算法。這種新的陣列接收CDMA解調算法相對于LS-DRMTA算法大大降低了基站處理的運算量,提高了算法的實用性,仿真實驗還表明該算法比原算法具有更低的誤碼率。

目前基于標簽的Grbner基算法大多是Buchberger型的，涉及矩陣型算法的文獻往往是為了進行復雜度分析，而不考慮實際的效率。該文從實際應用出發(fā)，給出矩陣型Gao-Volny-Wang(GVW)算法的一個實例，提出算法層次的優(yōu)化設計方法。同時，該文還給出一個高效的約化準則。通過實驗，該文比較了算法可用的各項準則及策略。實驗結果表明，該文的矩陣型GVW實例在準則和策略的選取上是最優(yōu)的。并且，矩陣型GVW在某些多項式系統(tǒng)(例如，Cyclic系列和Katsura系列多項式系統(tǒng))下比Buchberger型GVW要快2~6倍。

為了解決虛擬光網絡映射中帶寬阻塞率較高以及底層資源消耗不均勻問題，論文提出一種基于時間域-頻譜域碎片感知的虛擬網絡映射(FA-VNM)算法。該文綜合考慮頻隙在時間域和頻譜域上的碎片問題，設計時頻聯合碎片公式最小化分配過程中的頻譜碎片。進一步，為了均衡網絡中的資源消耗，在FA-VNM算法基礎上提出基于節(jié)點度數的負載均衡感知虛擬網絡映射(LB-VNM)算法，設計物理節(jié)點平均資源承載能力的公式，優(yōu)先映射物理節(jié)點平均資源承載能力大的節(jié)點；為了均衡路徑上資源使用，考慮路徑權重值，并根據每條路徑的權重值對虛擬鏈路進行映射，從而降低阻塞率。仿真結果表明，所提算法能有效降低阻塞率，提高資源利用率。

參數估計對雷達的目標檢測和識別有著重要的意義。該文提出了一種基于期望最大化(EM)算法的捷變頻聯合正交頻分復用(FA-OFDM)雷達高速多目標參數估計方法。首先，將窄帶正交頻分復用(OFDM)信號與傳統(tǒng)捷變頻雷達相結合，在每個脈沖寬度內同時發(fā)射多個載頻隨機跳變的子載波。然后，對單個脈沖內所有子載波的回波進行脈沖壓縮和稀疏重構處理，得到1維高分辨距離。進一步地，將多個目標在不同脈沖時刻的高分辨距離信息構成觀測數據，建立混合高斯模型。采用EM算法對模型參數和多個目標的距離、速度進行估計，并同時擬合多條時間-距離直線。直線斜率對應目標速度，直線縱軸截距對應目標初始距離。最終，分別分析了信噪比(SNR)對檢測概率以及目標速度對相對估計誤差的影響。仿真實驗驗證了所提算法的有效性。

在現代雷達電子戰(zhàn)場中，目標檢測與其參數估計有著非常重要的意義。因此，該文提出了一種基于隨機抽樣一致算法(Ransac)的捷變頻聯合正交頻分復用(FA-OFDM)雷達高速多目標參數估計的方法。首先，在傳統(tǒng)捷變頻雷達的每個脈沖內同時發(fā)射多個頻率隨機跳變的窄帶OFDM子載波。將單個脈沖內所有子載波的回波信號進行脈沖壓縮后，采用迭代自適應譜估計(IAA)算法合成目標的高分辨距離。然后，分別對各個脈沖的回波進行脈沖壓縮和迭代自適應譜估計，得到不同脈沖時刻的高分辨距離，構成觀測數據集。再根據Ransac算法估計信號參數模型的步驟，擬合多條時間-距離直線，進而對高速運動的多個目標同時進行參數估計。最后，分別分析了信噪比(SNR)對檢測概率以及目標自身速度對其相對估計誤差的影響。仿真實驗驗證了所提算法的有效性。

保證無線異構網絡端到端QoS需求，同時兼容現有網絡業(yè)務和未來需求，是下一代網絡的一個研究熱點。QoS映射是保證異構網絡端到端QoS的有效方法。該文提出一種基于聚集流的QoS映射方法(QoS Mapping Technology based on Flow Aggregate, QMT-FA)，該方法在現有物理網絡上建立虛擬的流處理層，在流處理層，原網絡中的QoS參數被映射執(zhí)行器透明封裝，映射執(zhí)行器根據網絡情況決定是原樣轉發(fā)還是解聚集。通過建立基于高維的聚集流映射空間，屏蔽了多級網絡間映射累積誤差影響終端網絡QoS指標，保證了異構網絡端到端QoS；基于聚集流的QoS映射方法具有較好的可擴展性和伸縮性，能應用于現有的各種異構網絡系統(tǒng)和應用業(yè)務。最后，通過數值和仿真分析驗證了該方法的有效性。