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题名二元非线性等重码的构造与检错性能
被引量:3
- 1
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作者
曾凡鑫
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机构
重庆通信学院电子线路教研室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
1999年第S1期299-303,共5页
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基金
重庆市中青年科技专家基金资助项目
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文摘
本文讨论了在重传反馈(ARQ)通信系统中具有潜在应用价值的二元非线性等重码的检错性能,给出了一些二元非线性等重码是最佳检错码的充要条件或必要条件,同时,本文还讨论了应用m序列来构造二元非线性等重码的方法。
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关键词
非线性等重码
二元码
最佳检错码
最优码
ARQ通信系统
M序列
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Keywords
nonlinear constant weight code, binary code, optmal error-detecting code, optmal code,ARQ communication system,m sequence
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分类号
TN911.22
[电子电信—通信与信息系统]
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题名关于本原M序列的一些自相关函数取值
被引量:3
- 2
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作者
曾凡鑫
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机构
重庆通信学院电子线路教研室
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出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
1997年第9期26-30,共5页
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基金
重庆市中青年专家基金
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文摘
本文讨论了由m序列叠加小项x2…xn构成的M序列的自相关性能,获得了c(n+1)=-4或0或4,c(τ1)=-4,c(τ2-1)=0或4(τ1和τ2意义见定理1)的新结果,同时并给出了c(n+k)(k≥2)的可能取值范围。
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关键词
本原M序列
自相关函数
M序列
扩频通信
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Keywords
Primitive M sequences, self correlation functions,m sequences,spread spectrum communication
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分类号
TN914.4
[电子电信—通信与信息系统]
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题名本原de Bruijn序列的几个性质
被引量:2
- 3
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作者
曾凡鑫
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机构
重庆通信学院电子线路教研室
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出处
《电子科学学刊》
CSCD
2000年第3期439-443,共5页
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基金
重庆市中青年科技专家基金
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文摘
本文讨论了二元本原M序列,证明了二元互反本原M序列具有相等的自相关函数和相等的线性复杂度,并给出了二元互反本原M序列的结构。
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关键词
M序列
本原多项式
自相关函数
线性复杂度
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Keywords
M-sequence, Primitive polynomial, Auto-correlation function, Linear complexity
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分类号
TN911.1
[电子电信—通信与信息系统]
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题名一类M序列自相关函数的界
被引量:1
- 4
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作者
曾凡鑫
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机构
重庆通信学院电子线路教研室
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1996年第4期127-127,F003,共2页
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文摘
一类M序列自相关函数的界BoundsofAutocorrelationFunctionsonAFamilyofM-Sequence¥//曾凡鑫(重庆通信学院电子线路教研室,重庆630035)二元M序列的研究主要包括M序列的构造法[1~3]和M序列相关...
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关键词
自相关函数
M序列
界
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分类号
O212.1
[理学—概率论与数理统计]
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题名关于本原M序列的自相关函数
被引量:1
- 5
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作者
曾凡鑫
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机构
重庆通信学院电子线路教研室
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出处
《电子科学学刊》
CSCD
1998年第6期775-780,共6页
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基金
重庆市中青年科技专家基金
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文摘
本文研究了本原M序列的自相关性能,首次获得了部份自相关函数的通解。这些通解的作用在于无需给出序列,只要知道反馈函数就可以获得相应的自相关函数值,大大降低了自相关函数的计算量。此外,还给出了自相关函数C(i)(n<i≤2n-1)的取值范围。
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关键词
本原M序列
自相关函数
反馈函数
通解
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Keywords
Primitive M-sequence, Autocorrelation function, Feedback function, General solution
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分类号
TN911.1
[电子电信—通信与信息系统]
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题名用共轭梯度法改善AR谱估计性能
- 6
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作者
曾凡鑫
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机构
重庆通信学院电子线路教研室
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出处
《电子科学学刊》
CSCD
1993年第3期310-314,共5页
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文摘
本文基于AR模型前向预测误差最小,提出用共轭梯度法搜索AR模型参数,从而实现谱估计。计算机仿真表明,用这种方法进行谱估计,不会产生谱漂移现象,谱分裂得到明显减弱,而且还具有很高的频率分辨能力。用这种方法估计的信号频谱性能接近于Marple算法。
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关键词
谱估计
共轭梯度法
信号分析
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Keywords
Spectral estimation
Conjugate gradient method
Frequency bias
spectral line splitting
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分类号
TN911.6
[电子电信—通信与信息系统]
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