一种新型带宽自动校准有源低通滤波器

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为了消除工艺、电压、温度(Process,Voltage,Temperature,PVT)波动及老化对片上集成有源滤波器带宽的影响,提出了一种新型带宽自动校准有源低通滤波器。通过时域采样有源低通滤波器对输入的响应,并与参考电压进行比较,算法电路根据比较结果调整滤波器电容大小,自动搜索到最佳的滤波器带宽。为了消除带宽校准过程中电路响应延迟对校准精度的影响,在时钟及其二分频信号控制下分别执行一次校准,然后通过倍乘和减法运算得到最终对PVT波动、老化及电路响应延迟均不敏感的精确的滤波器带宽。在65 nm互补金属
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极化码的简化串行抵消列表(Simplified Successive Cancellation List,SSCL)译码提出了R1(Rate-1)、R0(Rate-0)等多种特殊节点的快速译码算法,一定程度改善了SCL译码复杂度高和时延大的问题,但当节点信息比特数量较大时仍存在大量的冗余计算。针对R1等信息比特较多的节点,提出了一种基于路径度量(Path Metric,PM)的自适应路径选择策略,无需先验信息设置阈值,在不降低SSCL译码性能的条件下能有效降低排序复杂度,减少所需时间步数,提升Polar码
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针对超密集组网中导频复用将产生导频干扰,严重影响移动用户下行链路信道估计准确性的问题,提出了一种使用短导频的幂函数稀疏度自适应匹配追踪(Power Sparsity Adaptive Matching Pursuit,PSAMP)算法。该算法由稀疏度预估计和追踪重构两部分构成。首先通过幂函数试探得到一个略小于真实稀疏度的预估值,再通过压缩采样匹配追踪重构信号,改善估计结果;若不能成功重构,则逐渐增加信号原子数量。仿真结果表明,相较于传统自适应压缩感知重建算法,所提的PSAMP算法在高信噪比区域具有更好的信
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荷电状态是电池的一个重要参数,为了精确地估计电池的SOC值,建立了Thevenin等效电路模型,将EKF与神经网络结合,利用EKF算法实时更新神经网络模型的权值和阈值.Matlab仿真结果证明,EKF神经网络比BP神经网络精度高,拟合效果好,可以更精确地估算锂电池SOC.最后通过实验验证,在HPPC工况下,二阶RC锂电池模型仿真结果和实验结果的误差在2%以内,在UDDS工况下仿真结果和实验结果的误差在4%以内,模型在两种工况下的精度均符合要求.
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