一种适用于DVB-S2X系统的低复杂度APSK软解映射方法.pdf
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(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117880047A
(43)申请公布日2024.04.12
(21)申请号202410087588.2
(22)申请日2024.01.22
(71)申请人重庆邮电大学
地址400065
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DVB-S2X接收机系统同步技术：算法、实现与应用
一、引言
1.1研究背景与意义
随着科技的飞速发展，卫星通信作为现代通信的重要组成部分，在广播电视、移动通信、数据通信等众多领域发挥着不可或缺的作用。其利用地球同步轨道卫星，打破了地理界限的束缚，实现了信息的广泛传播，为偏远地区如海上、沙漠等难以铺设地面通信设施的区域提供了稳定的通信服务。
早期的卫星通信技术，如DVB-S，在一定时期内满足了基本的通信需求，但随着互联网的迅猛发展，数据流量呈爆发式增长，用户对于数据传输速度和质量的期望日益提高。传统的DVB-S技术在频谱效率、传输速率等方面逐渐暴露出局限性，难以适应新兴的通信需求。在此
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系统集成复杂度评估方法
系统集成复杂度评估方法
一、系统集成复杂度评估的理论基础与框架构建
系统集成复杂度评估是确保大型工程项目顺利实施的关键环节，其理论基础涵盖系统工程学、信息论及复杂性科学等多学科交叉领域。构建科学的评估框架需从系统层级、交互关系、动态演化等维度展开。
（一）系统层级划分与模块化分析
系统集成涉及硬件、软件、网络、数据等多个层级，需通过模块化分解降低评估难度。例如，硬件层可细分为传感器、执行器、控制单元等模块；软件层需区分操作系统、中间件、应用软件等组件。模块间的耦合度与内聚性是评估重点：高内聚低耦合的模块设计能显著降低集成复杂度。量化指标包括接口数量、数据流频率、依赖关系
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一种低复杂度的恒包络相位调制信号采样偏差估计和补偿方法及系统.pdf
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(10)申请公布号 CN 114465691 A
(43)申请公布日 2022.05.10
(21)申请号 202210136305.X
(22)申请日 2022.02.15
(71)申请人 上海兆煊微电子有限公司
地址 20
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一种降低复杂度的压缩感知水声信道估计方法.docx
1 引言
水声（underwater acoustic，UWA）通信技术与水下机器人、无人驾驶船舶或水下传感器网络相结合，在海洋探测、军事监视等方面发挥着重要作用，因此发展水声通信技术具有重要的现实意义[1]。然而，由于水声信道多径干扰强烈、信道响应稳定性差[2,3,4]，水声通信系统存在剧烈的码间干扰，给水声通信带来了极大的困难和挑战。在水声通信系统中，接收机无法准确获取信道响应值，需要对其进行估计，信道估计在时变UWA信道中起着重要的作用。
海洋声信道，尤其是在中短距离的高速水声通信中，水声信道呈很长的时延扩展，信号能量集中在几个显著的抽头上，信道响应具有明显的稀疏特性，这种现象经常发生在
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MassiveMIMO系统低复杂度混合预编码方法研究
一、引言
随着无线通信技术的快速发展，MassiveMIMO（多输入多输出）系统因其能够显著提高频谱效率和系统容量而备受关注。然而，在MassiveMIMO系统中，由于天线数量的增加，传统的预编码方法面临着计算复杂度高、实时性差等问题。因此，研究低复杂度的混合预编码方法对于提升MassiveMIMO系统的性能具有重要意义。
二、MassiveMIMO系统概述
MassiveMIMO系统利用大量天线的同时发送和接收信号，可以显著提升频谱效率和系统容量。其主要特点包括大规模天线阵列、高维度信号处理以及高效的预编码技术。然而，随着天线数量的增加，
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复杂度计算评估方法
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一、复杂度计算评估方法的基本概念与理论基础
复杂度计算评估方法是计算机科学、数学及工程领域中对算法、系统或问题复杂度进行量化分析的重要工具。其核心目标是通过建立数学模型或理论框架，衡量资源消耗（如时间、空间、能源等）与问题规模之间的关系，从而为优化设计提供依据。
（一）复杂度的定义与分类
复杂度通常分为时间复杂度和空间复杂度两类。时间复杂度描述算法执行所需时间随输入规模增长的变化趋势，常用大O符号表示；空间复杂度则反映算法运行过程中对内存或其他存储资源的需求。此外，根据问题特性，复杂度还可细分为最坏情况复杂度、平均复杂度、摊销复杂度等，分别对应不同场景下
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一种适用于水-能源-粮食社会经济复杂网络系统的降维分析方法及系统.pdf
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(10)申请公布号 CN 112801499 A
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(21)申请号 202110111037.1 G06K 9/62 (2006.01)
(22)申请日 20
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一种低复杂度LMMSE信道估计算法.pdf
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一种RaptorQ码的低复杂度编码算法.pdf
11111。，1111。
文献引用格式：李越，张立军，李明齐，等．一种RaptorQ码的低复杂度编码算法[J]．电视技术，2017，41(3)：57—60．
LI L M a1．Low methodfor
Y，ZHANGJ，LI Q，et complexityencoding RaptorQ(：ode[J]．Video
(3)：57—60．
中图分类号：TN911．22 文献标志码：A DOI：10．16280／j．videoe．2017．0
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应用程序复杂度检测方法
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一、应用程序复杂度检测的技术路径与核心指标
应用程序复杂度检测是软件工程领域的重要研究方向，其技术路径的构建需结合静态分析、动态监测与量化评估等多维度方法。
（一）静态代码分析技术
静态分析通过解析源代码结构评估复杂度，不依赖程序运行状态。基于抽象语法树（AST）的度量方法可识别嵌套层级、循环复杂度等关键指标，例如McCabe圈复杂度算法通过控制流图节点和边数计算模块复杂度。符号执行技术则通过路径约束分析潜在分支组合，适用于检测多线程同步复杂度。此外，依赖图分析能量化模块间耦合度，如通过类间调用关系矩阵计算系统架构复杂度。
（二）运行时行为动态监
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复杂度降低方法应用指导文件
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一、复杂度降低方法的基本原理与核心框架
复杂度降低方法是现代系统设计与优化中的重要手段，其核心在于通过结构化、模块化和标准化策略减少系统内外的交互冗余与不确定性。该方法的应用需遵循以下原则：
1.分解与抽象：将复杂系统拆分为功能的子模块，通过接口标准化实现模块间低耦合。例如，在软件开发中采用微服务架构替代单体架构，通过API网关统一管理服务调用。
2.标准化与规范化：建立统一的数据格式、通信协议或操作流程，减少因异构性导致的兼容性问题。工业领域的ISO9001质量管理体系即通过标准化流程降低生产复杂度。
3.自动化与智能化：利用自动化工具
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一、资源分配复杂度平衡的理论基础与核心挑战
资源分配复杂度平衡是系统科学与管理工程领域的核心问题，其本质在于协调有限资源与多样化需求之间的矛盾，同时兼顾效率与公平性。该问题的复杂性源于多维度因素的动态交织，需通过方法论创新实现可持续优化。
（一）多目标优化与约束条件耦合
资源分配需同时满足效率最大化、成本最小化、公平性保障等目标，这些目标常存在冲突。例如，医疗资源分配中，效率优先可能导致偏远地区供给不足；而过度强调公平性可能降低整体救治效率。此外，约束条件如时间窗口（应急资源调度）、空间限制（物流仓储）等进一步增加复杂度。
（二）动态性与不确定性