简介:信号的载频估计在无线电频谱资源的使用和管理中起到了至关重要的作用。现有的载频估计算法载估计精度,计算复杂度等方面均存在严重不足,不利于仪表应用。结合典型的谱重心法和最小均方误差算法的特点,提出了一种新的载频盲估计算法。该算法无须知道信号的体制类型,即可对信号直接进行载频估计。该算法以谱重心法得到的载频估计值为粗估计,并利用平滑后的功率谱中间段对称性更好的特性,根据最小均方误差算法计算粗估计误差范围内的局部对称性大小,求取对称性最好的位置作为载频精估计值。在高斯信道下的仿真实验结果表明:相比谱重心法,新算法的估计精度在不同信噪比下均有较大的提高。特别是在低信噪比的情况下,载频估计的精度提升更明显。因此,新算法在无线频谱监测中有着很好的应用前景。
简介:短波战术数据链在现代战争中发挥着重要作用.针对短波时变多径信道特性,提出了一种基于信道估计的Turbo均衡算法.该算法在初次迭代时根据训练序列的自相关特性,采用快速相关信道估计算法估计信道初始状态,并进行基于线性最小均方误差(MMSE)的Turbo均衡;然后利用译码器反馈的软信息,采用最小均方(LMS)迭代信道估计算法优化信道估计值,并进行迭代均衡.仿真结果表明,该算法的误码率性能逼近于假定信道状态已知的Turbo均衡算法,对Turbo均衡在数据链中实际应用具有借鉴意义.
简介:SaaS环境下的租户共用软硬件基础设施,负载均衡是实现可扩展、高性能SaaS系统的关键技术之一。本文关注SaaS环境下的工作流管理系统,研究其SaaS使能技术。首先,提出一种SaaS使能的工作流管理系统集成架构WfMS4SaaS;然后,重点研究工作流引擎的负载均衡方法,提出一种主动式的工作流引擎负载预测算法,根据引擎的当前负载和预测的执行开销调度流程执行请求。实验表明,本文的方法考虑了流程多样性带来的负载影响,可以更加公平地利用工作流引擎资源,更适合面向多租户使用的SaaS环境。