我们在本文中提出了一种增强动态信道均衡的方法。 动态信道的特征和模型是发射机和接收机之间的相对速度较高,并且波传播的环境条件快速变化。 基于Jakes模型,开发了用于这种动态系统(即时变通道)的自回归模型(AR)[1]。 更具体地说,我们提出的增强均衡方法是将多级时域和频域均衡器与前馈环路结合在一起。 带下划线的炒锅为均衡方法提供了一种统一的方法,该方法同时使用时域和频域数据来增强均衡方案。 在OFDM系统中,在连续的块的时域中,每个抽头的信道系数是部分独立的,因此相关。 如果考虑到这种相关性,则可以改善信道估计。 本文中的方法通过基于多普勒频率动态选择先前的OFDM符号数量来增强均衡性能。 为了降低系统模型的复杂性,我们利用自相关和多普勒频率来动态选择将存储在存储器中的先前OFDM符号。 除了以统一的方式得出较早的结果外,提出的方法还可以提高性能,而不会对OFDM系统施加任何限制或限制,例如增加导频或循环前缀的数量。
2024-02-25 16:42:32 9.73MB 正交频分复用
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Automatic generation of natural language from images has attracted extensive attention. In this paper, we take one step further to investigate generation of poetic language (with multiple lines) to an image for automatic poetry creation.
2024-02-25 16:29:30 1.39MB 深度学习 诗歌生成 图像处理
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2024-02-25 15:41:43 308KB winpcap 网络
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2024-02-25 15:07:27 323KB 首发论文
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沈阳公交地铁网络数据,多层网络,可用于社团发现链路预测等研究
2024-02-25 14:26:17 179KB 数据集 复杂网络
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2024-02-25 12:15:05 30KB 网络
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2024-02-25 08:23:38 172KB
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2024-02-25 08:21:53 161KB
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2024-02-25 08:20:42 171KB
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2024-02-25 08:18:17 712KB
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