韩博

作品数：8被引量：15H指数：3
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供职机构：空军工程大学信息与导航学院更多>>
发文主题：信噪比估计信噪比估计算法平坦衰落信道盲信噪比估计维数估计更多>>
发文领域：电子电信更多>>
发文期刊：《中国科学院大学学报（中英文）》《数据采集与处理》《通信学报》《电视技术》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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一种平坦衰落信道下的盲信噪比估计算法被引量：4
《电视技术》2013年第11期139-143,共5页李鹏 吴杰 许华 韩博 朱丽莉 
国家自然科学基金项目(61001111)
针对基于子空间分解信噪比估计算法中信号子空间维数估计复杂度高、小样本条件下估计偏差大的问题,提出了一种改进的盲信噪比估计算法。该算法首先构造接收信号的自相关矩阵,然后从矩阵奇异值序列的尾部开始,间隔两项依次进行差分得到...
关键词：信噪比估计 平坦衰落信道 信号子空间 维数估计 
一种基于Otsu准则的盲信噪比估计算法被引量：1
《重庆邮电大学学报（自然科学版）》2013年第5期611-615,共5页李鹏 吴杰 许华 沈海鸥 韩博 
国家自然科学基金资助项目(61001111)~~
针对基于子空间分解信噪比估计算法中信号子空间维数估计不准确的问题，提出了一种基于Otsu准则的盲信噪比估计算法。该算法构造接收信号的自相关矩阵，利用图像分割中的Otsu准则将含噪信号空间精确分成信号子空间和噪声子空间，求得信...
关键词：盲信噪比估计 子空间分解 OTSU准则 维数估计 
一种降低复杂度的迭代载波同步算法
《中国科学院大学学报（中英文）》2013年第5期694-698,共5页沈海鸥 王永民 许华 韩博 李鹏 
国家自然科学基金(61001111);国防科技点实验室基金(9140C13030111DZ4604)资助
针对低信噪比环境下编码辅助载波同步算法存在复杂度高和实时性差的问题,本工作引入估计积分器不断补偿信号向量、减小待估偏移值.在此基础上,提出新的同步迭代停止准则;当LDPC码的各变量节点的对数似然比绝对值的均值趋于稳定时,提前...
关键词：低信噪比 编码辅助 载波同步 频率搜索 迭代停止 
基于相关向量机的信噪比估计算法被引量：4
《通信学报》2013年第4期201-206,共6页韩博 吴杰 许华 沈海鸥 李鹏 
国家自然科学基金资助项目(61001111)~~
为了使已有PSK信号信噪比估计算法在平坦衰落信道下,能够同时满足估计范围大、估计精度高的要求,提出了一种基于相关向量机(RVM,relevance vector machine)的信噪比估计新算法。该方法在建立起信噪比与二阶、四阶矩之间关系的基础上,应...
关键词：信噪比估计 平坦衰落信道 相关向量机 权值 
编码辅助信噪比估计算法的性能分析被引量：1
《电视技术》2013年第3期160-163,共4页杨晓宇 陈鸿昶 克兢 韩博 
国家自然科学基金项目(61001111)
研究了基于编码辅助的信噪比期望最大(EM)估计算法。在分析编码辅助算法模型的基础上,建立了无编码辅助算法与编码辅助算法的联系,将无编码辅助算法看作是编码辅助算法的一种特殊情况。此外,将同步估计中的嵌入估计算法运用到信噪比迭...
关键词：信噪比估计 编码辅助 期望最大算法 
一种新的QAM信号信噪比估计算法被引量：3
《电视技术》2012年第21期132-134,共3页韩博 吴杰 许华 李鹏 
国家自然科学基金项目(61001111)
针对现有QAM信号信噪比估计算法在平坦衰落信道下,估计精度不高、复杂度高、计算量大的问题,提出了一种简单、实用的新算法。该算法计算了采样信号的二阶、四阶矩,对不同阶的QAM信号建立起各自信噪比与高阶矩之间的线性关系,并利用最小...
关键词：信噪比估计 平坦衰落信道 统计量 数据拟合 线性关系 
一种基于高阶统计信息的信噪比估计改进算法被引量：2
《数据采集与处理》2012年第5期576-580,共5页韩博 吴杰 许华 
国家自然科学基金(61001111)资助项目
针对多进制正交幅度调制(Multiple quadrature amplitude modulation,MQAM)信号在低信噪比条件下估计精度不高的问题,提出了一种基于综合利用高阶统计信息的信噪比估计改进算法。根据所选高阶统计量最高阶数的不同,建立了3种信噪比与多...
关键词：信噪比估计 高阶统计量 线性关系 全回归 
一种新的MPSK信号信噪比估计算法
《科学技术与工程》2012年第24期6012-6015,共4页韩博 闫晓辉 郭耕 
针对现有PSK信号信噪比估计算法估计精度不高,估计范围小的问题,在高阶统计量的基础上,使用全回归线性分析方法,得到了一种新的MPSK信噪比估计算法。新算法首先建立信噪比与统计量之间的线性关系,再利用全回归方法拟合出各线性系数。经...
关键词：信噪比估计 高阶统计量 全回归 数据拟合 
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