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本书内容分为两部分，第一部分包括：准备知识，多径衰落信道模型，平衰落信道，频率选择性信道，多普勒衰落信道，衰落信道上的单信道接收机性能分析及衰落信道上多信道接收机(前半部分)。这一部分的对象是通信专业及相近专业的研究生，追求建立清晰的衰落信道的物理概念，熟悉分析衰落信道的方法，了解衰落信道与高斯信道的主要区别，以及对抗衰落的基本方法。第二部分包括：衰落信道上的多信道接收机(后半部分)，衰落信道接收...

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在移动机器人导航方面，卡尔曼滤波是最常用的状态估计方法。直观上来讲，卡尔曼滤波器在这里起了数据融合的作用，只需要输入当前的测量值（多个传感器数据）和上一个周期的估计值就能估计当前的状态，这个估计出来的当前状态综合考量了传感器数据（即所谓的观察值、测量值）和上一状态的数据，为当前最优估计，可以认为这个估计出来的值是最可靠的值。由于我们在SLAM中主要用它做位置估计，所以前面所谓的估计值就是估计位置坐标了，而输入的传感器数据包括码盘推算的位置、陀螺仪的角速度等（当然可以有多个陀螺仪和码盘），最后输出的最优估计用来作为机器人的当前位置被导航算法以外的其他程序所调用。

国际标准39节电参数数据库，由IEEE统一规定的，可用于psasp软件仿真

提出了一种基于改进离散粒子群优化算法求解机组组合问题的新方法.首先采用新的策略生成粒子,以保证所有生成的粒子均为满足基本约束条件的可行解,使整个算法只在可行解区域进行优化搜索;然后引入优化窗口的概念和启发式的规则以缩短计算时间和提高优化精度.仿真结果表明所提出的算法具有解的质量高、收敛速度快的特点,充分证明了它能很好地解决机组组合问题。

针对水平集算法，李纯明博士的DRLSE改进方法，matlab实现。