1、“.....两个样本信号在时间上小于时则是相关，反之，不相关，即显然，相关序列具有低通特性，这可以被利用来平滑估计。在将变换到频域之前，将部分置零，如式所示ˆ,因此，得到平滑后空间协方差估计为ˆˆ与传统信号处理中可以平滑时间相关信号低通滤波器类似，上面处理过程可以视为采用时间低通滤波器来平滑谱相关信号。该方法最初在文献中描述。然而，在每个向量上独立采用上述低通滤波处理将破坏矩阵埃米对称性和正定性。下面，本文将采用分解来解决这个问题。分解在多元统计领域，将复杂协方差矩阵分解为简单部分作进步处理是种常见方法。对于矩阵分解有三个常几项财务评价指标项目名称税前税后项目投资财务内部收益率项目投资财务净现值万元项目投资回收期含建设期财务内部收益率均大于设定基准收益率，财务净现值均大于零，说明本项目盈利能力满足了预期最低要求......”。

2、“.....投资回收期小于预期投资回收期，表明项目投资能按时收回。二总投资收益率项目达到设计能力后正常年份的息税前利润与项目总投资的比率为总投资收益率，本项目总投资收益率为。三项目资本金利润率项目达到设计能力后正常年份的净利润与项目资本金的比率为项目资本金利润率，本项目资本金利润率为。四利润及利润分配利润总额营业收入营业税金及附加总成本增值税万元企业所得税利润总额万元净利润利润总额所得税用分解同时为几个协方差矩阵作估计，同时也表明，协方差矩阵估计相当于估计系列系数不同，阶数不同无约束回归模型。干扰下接收机设计增强协方差阵估计算法为异步同信道干扰空间协方差估计提供了更好估计效果。在本节中，我们将利用估计统计数据设计个干扰情况下接收机来抑制。首先,我们使用经典维纳滤波器，即基于准则。由于在每个子载波上接收机设计相似性，在下面几节中我们省略了上标。同信道干扰抑制下接收机记滤波矩阵为其中，......”。

3、“.....为了获得滤波器，我们需要估计期望用户信道和接收信号协方差阵。最简单估计方法是在段时间内对接收信号作平均，但这种方法并没有有效挖掘接收信号结果，尤其对于高阶调制，即使在长时间内对样本平均也很难得到准确协方差估计。我们仿真表明了这点，在或更高调制阶数上性能很差由于有限篇幅，仿真结果未显示。由于期望样做，在大多数情况下，接收机只运行次迭代。显然，相比于接收机，解调器提供了更多分集增益。出乎意料是，在没有采用矩阵分解时，采用平滑接收机性能比传统接收机性能还要差，这可以解释为，平滑过程低通滤波损坏了协方差阵结构，特别是对于较大矩阵维数问题是很鲁棒。参考文献,,,,,,,,,,,,,,,,,,方差阵估计算法。仿真结果表明，相对于同步消除，本文方法能有效降低误包率。本文余下部分安排如下第二部分描述系统模型和异步干扰影响第三部分提出个有效信号空间协方差阵估计方法第四部分提出基于异步抑制接收机......”。

4、“.....提出了最优检测来最小化误比特率第六部分通过仿真表明了本文算法性能最后，第七部分总结全文。在这篇文章中,正常字母表示标量，黑体字体表示矩阵和向量。对任意矩阵，分别为其转置和共轭转置。为共轭。上标代表第个子载波。系统模型为具有个发射天线和个接收天线系统。编码后数据包通过交织后分成个块，然后根据所选调制方式将二进制数据块映射到，其中，为子载波个数。我们将作为个符号。符号采用时空处理通过时空编码或空间复用，然后分成组。每个组通过个天线传输。由于多径效应，在传输之前，符号首先通过变换到时域，然后添加循环前缀来消除符号间干扰。最终传输序列为,。我们假设信道多径为，且在个数据包内保持不变。对期望用户和干扰干扰使用相同信道模型。同时，对异步干扰引入个随机延迟。最后，望用户第个天线上接收信号为其中......”。

5、“.....期望用户和第个干扰用户在第个多径上信道响应，为均值为，方差为加性高斯白噪声。上式第二部分代表同信道干扰。由于异步破坏循环结构，干扰不能再表示为数据符号和相应子载波信道乘积。所有多径上时域信道响应将影响每个子载波上干扰。现在，假定个干扰信号。为简单起见，我们假定只有个发送天线，相应扩展到信道是很直接。根据期望用户时刻，重新将干扰写成循环结构为其中，为循环卷积中点数表示对取余数，当时，指示函数为，反之为。基本上，干扰信号可以表示为个循环卷积加上个相关项。对式做变换得相应，和为和点变换。式第二项表明，同时估计期望用户信道和干扰用户信道，采用传统接收机，需要个自由度才务型政府的次全新尝试，也是提请报告可行性计划书管理手册项容......”。

6、“.....在升压型和降压升压型转换器情况下，当功率开关管处于导通时，交流输入电压直接给电抗器提供能量，上电压即为输入电压。但是在降压型转换器中，电抗器上电压为交流输入电压绝对值与直流输出电压差值。因此，在升压型和降压升压型转换器中可以直在电抗器中积累能量，而在降压型变换器中只有当交流输入电压绝对值低于输出电压是不可能在电抗器中积累能量。由于这个原因，降压型使我们有必要积累足够能量在电抗器中，以便在输入电压绝对值很低提供所需要能量。这意味着降压型相对于升压型或降压升压型需要更大电感为训练符号长度接收机天线。总结对于系统，本文提出了个有效空间协方差阵估计方法。所提出方法在每个子载波上采用分解和低通平滑过程。该算法可以显著改善干扰感知接收器性能，这可以从仿真图中增益看出。我们还根据估计干扰统计特性，提出了和接收机。与接收机相比，接收机具有更好性能，但同时存在更复杂度......”。

7、“.....我们考虑在高密度中应用该方法，但需要考虑部分干扰问题和设备俘获带来影响，换句话说，即个数据包中可能只有部分数据被干扰，因此采用相同方法将带来统计上。个有效解决方案是，在个数据包多个位置分别作零填充，或者将数据包分成更小块。如果采用较短码，这是种很自然解决方案。我们初步结果表明，该接收器对于统计框架实现集成架构模式，可以充分发挥三者在各自领域优势，并通过进行组件装配，可以很容易地实现个开发简单结构合理功能强大层次清晰应用程序。设计模式模型视图控制器是以模型视图控制器第个字母命名，根据模型视图控制器特点将应用程序输入业务逻辑和输出进行分离。应用程序可以被分为模型层视图层和控制层，结构如图所示。图设计模式结构图视图代表用户界面，是用户和应用程序之间接口。对于应用程序......”。

8、“.....项目综合评价结论经以上综合分析认为该项目各项行政审批手续齐全避免估计干扰信道响应，我们将干扰在每个子载波上模型为零均值，空间有色高斯平稳随机过程。因此，协方差完全比表征了干扰统计数据。我们提出了种统计方法来解决异步抑制问题。高斯并不准确，但它对干扰抑制提供了有效统计信息。更重要是，高斯近似使接收机设计变得简单容易。干扰结构被利用越多，则干扰抑制算法更有效。第个子载波上接收到基带信号表示为中文字,单词，英文字符出处,,,系统中异步同信道干扰抑制摘要本文提出种算法来抑制系统中异步同信道干扰。在高密度部署中，同信道干扰正逐渐成为影响系统性能主要因素，但由于是异步传输，即干扰信号循环前缀与用户信号循环前缀在时间上不致，这对干扰抑制带来了极大挑战。因此，由于干扰信号之间正交性被破坏，传统通过估计干扰信号信道响应，然后在频域采用基于最小均方误差干扰消除技术并不能很好工作。为了抑制异步干扰......”。

9、“.....基于估计干扰统计特性，分别采用了和最大后验接收机，仿真结果表明，本文提出解决方案能有效工作。前言当前，同信道干扰正成为影响高密度性能主要因素。随着越来越多访问节点部署在诸如办公区机场大学校园等地方以对逐渐增长移动用户提供网络接入，同信道干扰问题将变得更加严重。由于只有有限正交信道典型值为或是可用，使用相同信道小区不能有足够距离分开，当同时工作时就会互相干扰。下代技术，采用正交频分复用和多输入多输出技术，为实现更高链路容量和更好干扰抑制能力提供了可能。自从关于抑制问题开篇论文，科研人员已经在该问题上做了大量研究。采用多天线为抑制带来了更多自由度。文献提出在平坦衰落信道下，基于多用户检测来消除技术。考虑到调制和时变信道，文献采用分集接收机设计了自适应阵列处理技术。文献指出，在异步干扰抑制方面，以前频域处理方法存在困难，所以他们利用循环前缀结构......”。