0 引 言

近年来，偏移正交幅度调制的正交频分复用(offset quadrature amplitude modulation/orthogonal frequency division multiplexing，OQAM/OFDM)技术由于其高频谱利用率和低带外辐射受到广泛的关注[1～3]。相比于OFDM技术，其不需要插入循环前缀(cyclic prefix，CP)或其他保护间隔，有效提高系统的频谱利用率；同时其引入具有良好时频聚焦特性的滤波器，可以有效降低带外辐射和抵抗信道造成的符号间干扰(inter-symbol interference,ISI)和载波间干扰(inter-carrier interference,ICI)。但同时，原型滤波器的使用放宽了正交条件，OQAM/OFDM系统仅在实数域满足正交，使系统在传输符号时不可避免地引入虚部干扰，信道估计成为其面临的困难。大量文献对OQAM/OFDM系统信道估计进行研究[4～9]。但所有方法均在信道的延迟扩展远小于系统的符号时间间隔的假设之下开展，当信道为高频率选择性信道时，这个假设将不成立。此时，在高信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)情况下系统将存在严重的“误码平层”现象，系统的信道估计性能出现严重下降。针对这种情况，文献[10]提出一种基于时域的信道估计方法，通过使用频域的导频符号在时域估计信道的脉冲响应。在时域信道估计模型中，不需要假设信道的延迟小于符号时间间隔，可以有效消除“误码平层”现象。文献[11]提出了基于多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)和最小二乘(least squares,LS)算法的时域信道估计方法,但其必须要求导频符号在奇数和偶数子载波上相等。文献[12]提出了在时域信道的加权最小二乘(weighted least squares,WLS)估计和线性最小均方误差(linear minimum mean square error,LMMSE)估计方法，前者将信道噪声协方差矩阵加入LS中提高信道估计性能；后者需要信道协方差信息，得到更好的信道估计性能，但在现实中信道协方差信息很难得到。

乌龙矶水库除险加固设计方案为拦河坝上游实施贴面混凝土，防渗效果较好，主体工程加固措施本身已经起到了一定的水土保持作用。另外在主体工程区设计了完善的施工导流方案，选用了合理的建筑材料、规划了明确的施工总布置，这些措施均起到了较为明显的水土保持作用，保证了在施工结束后也不会对当地水土产生不利的影响。

Can you tell me the reason？You were absent from class for the reason.

通过建立时域信道模型，本文提出一种不需要了解信道协方差矩阵信息的时域LMMSE信道估计方法。通过设置初始信道协方差，利用迭代的方法对信道协方差矩阵进行估计。仿真结果表明，该方法有效地克服了频域信道估计存在的“误码平层”现象，比文献[12]提出的WLS信道估计方法有更好的性能，接近于其提出的LMMSE信道估计性能。

1 OQAM/OFDM系统时域信道估计模型

OQAM/OFDM系统模型如图1所示，发送端发送的符号为

(1)

式中 g(t)为成型滤波器的基函数； gm,n(t)为在时频坐标点(m,n)的滤波器；am,n为第m个子载波上发送的第n个符号； v0和τ0分别为OQAM/OFDM系统子载波间隔和发送符号间隔，且v0=1/2τ0。

图1 OQAM/OFDM系统模型

假设信道为无失真信道，当满足如下正交条件时可以完美地重构信号am,n

〈gm,n,gp,q〉R=δm,pδn,q

(2)

当m=p时，δm,p=1；当m≠p时，δm,p=0。

cov[

定义

(3)

当(m,n)=(p,q)时，否则，为虚数。

发送信号经过信道脉冲响应为h(t,l)的多径信道后，在接收端收到的信号为

r(t)=h(t,l)*s(t)+η(t)

(4)

η(t)为均值为0方差为σ2的高斯白噪声。在时频格点(p,q)处解调信号可得

就赛努奇本人来说，对道教神仙为主的道释人物画的喜爱，既受大的环境影响，也反映了其个人的收藏倾向。这与他的意大利文化背景息息相关。整个欧洲的基督教宗教信仰普遍存在，使得他们很自然地在对中国画的欣赏中寻找同体同构的表达方式与精神资源。加之当时的欧洲思想背景之复杂与遭遇的问题之特殊，都促使其从哲学、精神性等角度对道家思想追捧崇奉。在这样的文化语境中，我们可以解读赛努奇博物馆收藏的道教题材作品与19世纪末20世纪初欧洲思想精神探索的深层联系，探得一种具有代表性的欧洲人欣赏中国画的文化原因和审美角度。

2)通过LMMSE信道估计方法求信道脉冲响应。

加入保护间隔后，假设符号间干扰为0，则在接收端导频符号可以表示为

(5)

将式(1)，式(4)代入式(5)可得

g(t-qτ0)ej2π(m-p)v0tej2π(m+n-p-q)

(6)

在帧结构的数据传输过程中，考虑在第一列加入导频符号，为了消除ISI，在导频符号右侧加入保护间隔。文献[12]指出，在时频聚焦特性良好的滤波器中，加入的保护间隔越多，ISI的影响越小。当加入三列保护符号后，ISI的影响可以忽略不计。

海氏肠球菌WEHI01和屎肠球菌WEFA23是源自健康婴儿粪便的、安全性较好的菌株[10]，其中屎肠球菌WEFA23能显著降低胆固醇作用[15]，其降胆固醇机制与胆固醇合成、转运和分解密切相关。荷叶属于药食两用的食材，具有清暑化湿，升发清阳，凉血止血。对暑热烦渴，暑湿泄泻，脾虚泄泻，血热吐衄，便血崩漏、化瘀止血等均有治疗作用[16]。荷叶具有抗氧化、降脂减肥、抑制致病菌等的功效，主要是与其富含的生物碱(如单苄基异喹啉类、双苄基异喹啉类生物碱)和黄酮类有关[17]。

(7)

令

e-j2πmv0l

选取我院2016年1月~2017年12月期间收治的糖尿病肾病患者30例,均符合2型糖尿病的诊断标准,其中男17例,女13例,年龄35~76岁,平均年龄58±3.5岁;病程3~20年,平均10±2.5年。其中早期肾病14例,临床肾病13例,肾功能不全2例,尿毒症1例。

(8)

(9)

则式(6)表示为矩阵形式

a0=Θh+η0

(10)

式中为导频符号向量；h=[h(0),h(1),…,h(l)]T为多径信道向量；η0=[η0,0,η1,0,…,ηM-1,0]T为噪声向量；Θ为由导频符号和滤波器决定的M×L矩阵。

对均值为0，方差为σ2服从正态分布的高斯白噪声ηp,0，(p1,p2)两处导频的协方差为

现金流的管理控制对房地产企业生存和发展具有重大意义，在获得金融机构贷款后，如果房产公司内部流动资金短缺，客户的回款不及时或受到阻碍，无外来投资的介入，地产公司的现金链很容易形成断裂，以至于公司处于破产的风险中。房地产企业现金流管理重点就是抓好现金预算管理，由于资金流出是必然的，而资金的流入又存在不确定性，这种流入与流出的失衡，导致房产公司的资金紧张，甚至威胁公司的安危，因此在资金的管理过程中，要对现金的流入与支出与成本费用的预算进行核对与管控，做好收支的平衡，才能努力保持资金链的良性运转。

由式(13)可以看出，传统的LS信道估计方法忽略了噪声的影响，信道估计的性能较差。文献[12]中提出一种WLS信道估计和LMMSE信道估计，前者加入信道噪声协方差矩阵，但并不知道信道信息，后者通过加入噪声协方差矩阵和信道协方差矩阵进行准确的信道估计，但在实际的信道中，信道协方差矩阵很难预先了解，因此,本文提出一种不需要信道协方差矩阵的LMMSE信道估计方法。

玉环市国土资源局掀起业务报件内审复核“大革命”（王亿宁）...................................................................6-32

(11)

可以看出，与OFDM系统信道噪声不相关不同,在任意两处导频处噪声具有相关性，这是由于OQAM/OFDM系统存在虚部干扰,因此,导频列的协方差矩阵可以表示为

磐安县位于浙江省中部,是一个典型的山区县，素有 “九山半水半分田”之称，为纯山区地质特征，“中间高四周低”地形地貌，相对落后的经济状况。全县1～10万m3重要山塘131座，其中53座为屋顶山塘。近几年随着对水库、河道加固改造，有效保障了工程的安全运行。目前水利工程防汛压力主要集中在山塘安全运行上。山塘一旦出现安全问题，将严重威胁到下游人民生命财产安全。全县山塘总蓄水量315.13万m3，是30个小型灌区近5万亩 （1 hm2=15亩）农田的主要水源。此外，山塘还承担着农民饮水、农村环境、农居消防等综合功能，是山区农民赖以生存的基础，为磐安县工农业生产和发展发挥了巨大作用。

(12)

因此OQAM/OFDM系统的时域信道模型为扩展线性模型，由传统的LS信道估计方法可得信道脉冲响应为

LS=(ΘHΘ)-1ΘHa0

(13)

2 时域LMMSE信道估计方法

=

传统的LMMSE信道估计方法为

(14)

式中 Rhh为信道协方差矩阵。在实际信道中，Rhh很难知道，因此,本文提出一种迭代的方法估计信道协方差矩阵。

初始时，通过LS信道估计方法得到初始信道脉冲响应LS，则信道协方差矩阵为

(15)

将LS信道估计得到的信道协方差矩阵作为迭代的初始值，则式(14)可以改写为

(16)

将代替初始LS信道估计得到的脉冲响应可得

(17)

重复上述步骤，当时停止迭代。具体的迭代步骤为:

1)计算设置初值

根据各因素对山塘水资源承载能力影响的大小的不同，通过层次分析法和熵权法确定了各因素的权重，其中主观权重占0.4，客观权重占0.6。求得九江市山塘水资源承载力各因素的综合权重，W=(0.0567，0.0456，0.0612，0.2121，0.1797，0.0944，0.0535，0.0628，0.0488，0.0532，0.0361，0.0942)。对V1，V2，V3进行0～1之间划分，取α1=0.95，α2=0.5，α3=0.05。

此外，低温等离子技术还可以用于制作人工血管壁、血液透析薄膜等医用材料，对于现有医疗技术的提升和医治效果的改善具有积极的推动作用。

3)计算信道协方差矩阵。

4)若则结束输出LMMSE信道估计结果；否则，进入步骤(5)

5)更新信道协方差矩阵，返回步骤(2)。

3 仿真结果及分析

为验证本文所提方法的性能，对所提方法与文献[12，15]中所提方法进行对比分析。仿真参数设置如下：OQAM/OFDM系统子载波数为256，采用4-QAM方法调制，滤波器使用IOTA滤波器，抽头数为4，导频结构如图1所示。信道采用多径功率服从负指数分布的瑞利多径衰落信道γ(l)=e-0.5l，l=1,2,…lh，本文选用lh=6和lh=202种多径数分别代表低频率选择性衰落信道和高频率选择性衰落信道。采用归一化均方误差(normalized mean square error，NMSE)反映信道估计性能

NMSE=E{‖H-‖2/‖H‖2}

(18)

图2为lh=20和lh=6 2种多径情况下时域和频域信道估计NMSE性能。F-LS和F-LMMSE为文献[15]的OQAM/OFDM系统频域信道估计方法，T-LS和T-LMMSE分别为文献[12]提到的时域信道估计方法。可以看出，在高频率选择性衰落信道下，频域信道估计方法存在严重的误码平层现象。图2(a)中误码平层比图2(b)所示的低频率选择性衰落信道严重，这是由于信道延迟扩展小于符号间隔的假设不再成立。从图中可以看出，时域信道估计的方法不存在误码平层的现象，且信道估计性能远好于频域信道估计方法。

汽柴油切缝机多用于渠道衬砌施工，配重后尽量使重心偏向坡顶一侧10cm，因汽柴油切缝机震动较大，重心较高，偏绑配重块可使在斜坡上原本偏向渠底的重心向渠顶一侧偏。配重材料可选择废置的混凝土试块绑挂在切缝机单侧为宜。切缝机重量越轻，重心越好调整，在柴汽油动力中汽油切缝机因轻便优先选择，如DC-500E型汽油切缝机即可满足10cm深度要求的切缝施工。

图2 2种情况下信道估计

图3为本文方法与文献[12]中所提的时域信道估计方法在不同的衰落信道下性能比较。图中T-LMMSE-n为第n次迭代得到的LMMSE信道估计方法NMSE性能，T-WLS为文献[12]提出的加权LS时域信道估计方法。n=1时为本文所提方法即为LS信道估计方法;当n=2时本文所提的方法已经优于WLS信道估计方法;当n=3时本文所提方法与文献[12]的已经预先知道信道协方差矩阵信息的LMMSE信道估计方法有相近的信道估计性能，比WLS信道估计方法有5 dB的性能提升。

图3 2种情况下本文方法信道估计

从图中可以看出，本文所提方法在2次迭代后就能得到由WLS信道估计方法的性能，在3次迭代后能够得到与已知信道协方差矩阵的LMMSE信道估计方法相近的性能。因此，在了解信道协方差矩阵的情况下本文所提方法比WLS方法具有更好的信道估计性能。

4 结 论

本文提出了一种时域的迭代LMMSE信道估计方法。通过仿真分析可以看出，本文所提的方法可以消除频域信道估计方法存在的误码平层现象，同时能够得到与已知信道协方差矩阵的LMMSE信道估计方法相近的信道估计性能。

之前，网上也有“孕妇吃火锅可致胎儿畸形”的传言。“孕妇吃火锅可致胎儿畸形”的说法建立在“火锅→生肉→弓形虫→孕妇→胎儿畸形”逻辑链条基础之上。吃火锅有生肉，而生肉会被弓形虫污染，弓形虫进入孕妇体内会引起流产、死胎、脑积水或无脑儿等畸形。这个推理过程可谓漏洞百出。

参考文献:

[1] Farhang-Boroujeny B.Filter bank spectrum sensing for cognitive radios[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2008,56(5):1801-1811.

[2] Saeedi-Sourck H,Wu Y,Bergmans J W M,et al.Complexity and performance comparison of filter bank multicarrier and OFDM in uplink of multicarrier multiple access networks[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2011,59(4):1907-1921.

[3] Baig S,Mughal M J.Multirate signal processing techniques for high-speed communication over power lines[J].IEEE Communications Magazine,2009,47(1):70-79.

[4] Lélé C.Iterative scattered-based channel estimation method for OFDM/OQAM[J].EURASIP Journal on Advances in Signal Processing,2012,2012(1):1-14.

[5] Fuhrwerk M,Moghaddamnia S,Peissig J.Scattered pilot based channel estimation for channel adaptive FBMC-OQAM systems[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2017,16(3):1687-1702.

[6] Cui W,Qu D,Jiang T,et al.Coded auxiliary pilots for channel estimation in FBMC-OQAM systems[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2016,65(5):2936-2946.

[7] Kofidis E,Katselis D,Rontogiannis A,et al.Preamble-based channel estimation in OFDMOQAM systems:A review[J].Signal Processing,2013,93(7):2038-2054.

[8] Guobing C,Yue X,Su H,et al.Interference cancellation aided channel estimation for OFDM/OQAM system[J].Science China,2013,56(12):1-8.

[9] Hu S,Wu G,Yang G,et al.Effectiveness of preamble based channel estimation for OFDM/OQAM System[C]∥International Conference on Networks Security,Wireless Communications and Trusted Computing,IEEE Computer Society,2009:34-37.

[10] Kofidis E,Katselis D,Rontogiannis A,et al.Preamble-based channel estimation in OFDM/OQAM systems:A review[J].Signal Processing,2013,93(7):2038-2054.

[11] Garbo G,Mangione S,Maniscalco V.MUSIC-LS modal channel estimation for an OFDM-OQAM system[C]∥International Conference on Signal Processing and Communication Systems,IEEE,2009:1-8.

[12] Kong D,Qu D,Jiang T.Time domain channel estimation for OQAM-OFDM systems:Algorithms and performance bounds[J].IEEE Transactions on Signal Processing,2014,62(2):322-330.

[13] Savaux V,Bader F,Louet Y.A joint MMSE channel and noise variance estimation for OFDM-OQAM modulation[J].IEEE Transactions on Communications,2015,63(11):4254-4266.

[14] Savaux V,Louet Y,Bader F.Low-complexity approximations for LMMSE channel estimation in OFDM/OQAM[C]∥International Conference on Tele-communications,IEEE,2016:1-5.

[15] Savaux V,Bader F.Mean square error analysis and linear minimum mean square error application for preamble-based channel estimation in orthogonal frequency division multiplexing/offset quadrature amplitude modulation systems[J].IET Communications,2015,9(14):1763-1773.