：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2016-01-25
上传用户：stvnash
：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2014-12-05
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：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2016-01-25
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：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2016-01-25
上传用户：youke111
：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2016-01-25
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：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2014-11-14
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：首先介绍了DS--UWB系统的的发射与接收模型，然后分析了利用滑动相关法对信道进行估讣，并巾此给出 了不同RAKE接收机RAKE合成权系数选取方案。对接收机采用最大比(MRC)、最小均方误差(MM SE)及带均衡 器的(MRC)合并系数选取的误码性能进行了仿真和对比。结果表明了带均衡器的MRC—RAKE只用较少的分支 就可以达到接收性能明显优于MMSE—RAKE的程度。尤其在信噪比比较大时。这种优势更加明显。
上传时间： 2013-12-18
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《SPSS 11统计分析教程》（高级篇）样章，第一章：征服一般线性模型――General Linear Model菜单详解（上）第一节：方差分析模型简介，PDF格式。
上传时间： 2016-02-04
上传用户：semi1981
本文的题目是改进的粒子滤波在组合导航中的应用研究。文档可用caj打开。 本课题首先研究了GPS/DR车载定位系统的组合模型，然后在分析了非线性滤波的基础上，引入了粒子滤波。粒子滤波是一种基于递推计算的序列蒙特卡罗算法，它采用一组从概率密度函数上随机抽取的并附带相关权值的粒子集来逼近后验概率密度，从而不受非线性、非高斯问题的限制。虽然粒子滤波存在诸多优点，然而它仍然存在诸如粒子数匿乏、滤波性能不高、实时性差等问题。
上传时间： 2013-12-19
上传用户：zhangliming420
跳变马尔可夫模型状态估计的粒子滤波算法研究，本文在系统分析传统粒子滤波理论与应用问题的基础上，重点研究了基于跳变马尔可夫状态空间模型的粒子滤波算法。针对混合系统在二维离散状态情形下的混合状态估计问题，给出了基于Rao-Blackwellised粒子滤波的二维离散状态与连续状态的同步估计算法，一定程度上缓解了传统粒子滤波算法在高维状态空间估计中的失效问题，有效提高了状态估计的精度。应用数值仿真计算，对相关粒子滤波算法的性能进行了比较分析。结果表明，本文研究的算法能够有效完成二维离散状态与连续状态的同步估计，其中，二维离散状态的估计准确率达到了 96％。
上传时间： 2013-12-12
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