【摘 要】
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针对MIMO-OFDM系统中的脉冲噪声问题，提出了一种基于多测量向量压缩感知理论的信道与脉冲噪声联合估计方法。该方法将信道冲激响应和脉冲噪声联合组成一个具有行稀疏性的待估计矩阵，构建了一个基于全部子载波的多测量向量压缩感知模型。由于数据子载波中未知的发射符号导致观察矩阵的部分元素不确定，为此将发射符号视作未知参数，利用稀疏贝叶斯学习理论和期望最大值算法实现了一种能联合估计信道、脉冲噪声和发射符号的
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针对MIMO-OFDM系统中的脉冲噪声问题，提出了一种基于多测量向量压缩感知理论的信道与脉冲噪声联合估计方法。该方法将信道冲激响应和脉冲噪声联合组成一个具有行稀疏性的待估计矩阵，构建了一个基于全部子载波的多测量向量压缩感知模型。由于数据子载波中未知的发射符号导致观察矩阵的部分元素不确定，为此将发射符号视作未知参数，利用稀疏贝叶斯学习理论和期望最大值算法实现了一种能联合估计信道、脉冲噪声和发射符号的迭代方法。与现有方法相比，该方法不仅能够充分利用全部子载波信息，而且不需要信道和脉冲噪声的先验统计信息。
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空中廊道作为一种新型航空流组织与空域资源分配方式,是一种复杂的航空流网络,解析其结构特征并评估其结构性能是实现空域资源动态配置的前提。该文通过构建网格时空图方法,以京一成空中廊道为例进行航空流网络解构研究,包括基于航迹簇的网络构型、流量时空波动与航空流聚合分化三方面,据此提出空域资源动态配置方案。研究结论如下:1)以多种邻近阈值指示航迹交叉角度持续增大,检测出航空流网络存在平行流、交叉流、全覆盖流
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北斗卫星导航系统（BDS）已于2020年6月完成全球组网，为我国独立自主地开展卫星定位工作提供了坚实的基础。目前在铁路勘测及建设领域，仍普遍使用美国的全球定位系统（GPS）。为了探索BDS在铁路工程测量应用中的可行性，需要对比分析其实测精度。为此，2020年在高海拔地区的西藏昌都某控制测量实验场和低海拔地区的安徽宣城既有宣杭铁路，使用国产多星多频测量型接收机，进行了基础平面控制网（CPI）、线路平
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针对传统伽马通频率倒谱系数（GFCC）存在频谱泄漏和单一语音特征增强性能不佳的问题，提出了一种基于改进伽马通频率倒谱系数（IGFCC）的多目标学习语音增强算法。首先，根据机载噪声非平稳特性提出一种结合改进加权平滑的多窗谱估计和幂函数压缩的GFCC新特征；然后，构建一种基于IGFCC的多目标学习深度神经网络模型，联合带噪语音的IGFCC、对数功率谱（LPS）、Mel频率倒谱系数（MFCC）以及静态噪
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