• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于群Monte Carlo的大氣噪聲二維模型參數(shù)估計*

    2017-01-03 02:12:12應(yīng)文威張學(xué)波劉旭波李成軍
    電訊技術(shù) 2016年12期
    關(guān)鍵詞:參數(shù)估計線程高斯

    應(yīng)文威,張學(xué)波,劉旭波,李成軍

    (1.解放軍91635部隊,北京 102249;2.解放軍91388部隊 水聲對抗技術(shù)重點實驗室,廣東 湛江 524022)

    基于群Monte Carlo的大氣噪聲二維模型參數(shù)估計*

    應(yīng)文威**1,張學(xué)波2,劉旭波1,李成軍1

    (1.解放軍91635部隊,北京 102249;2.解放軍91388部隊 水聲對抗技術(shù)重點實驗室,廣東 湛江 524022)

    為解決多天線最佳接收下的多維非高斯噪聲參數(shù)估計問題,提出了基于群蒙特卡洛的大氣噪聲二維模型參數(shù)估計方案,通過聯(lián)合設(shè)計蒙特卡洛馬爾科夫鏈和優(yōu)化重要性重采樣算法,實現(xiàn)噪聲模型的全局最優(yōu)參數(shù)估計。針對該算法高強(qiáng)度運(yùn)算需求,在GPU平臺上對核心運(yùn)算作細(xì)粒度并行計算處理并優(yōu)化設(shè)計,使運(yùn)算速度大幅提升,以滿足實時處理要求。仿真實驗結(jié)果表明,該算法迭代收斂快,精度高,各參數(shù)估計相對誤差普遍小于0.02,最大相對誤差可控制在0.05以內(nèi),運(yùn)算速度較傳統(tǒng)計算有大幅度的提高,可充分滿足低頻通信系統(tǒng)中實時計算的要求。

    低頻通信;非高斯噪聲參數(shù)估計;二維大氣噪聲模型;Class A 模型;群蒙特卡洛;并行計算

    1 引 言

    在傳統(tǒng)信號處理中,一般認(rèn)為噪聲服從高斯模型。文獻(xiàn)[1]在加性高斯噪聲基礎(chǔ)上,研究了認(rèn)知無線電網(wǎng)絡(luò)中基于波達(dá)方向估計的主用戶頻譜感知模型。文獻(xiàn)[2]研究了基于高斯白噪聲的二維波達(dá)方向估計問題,然而當(dāng)背景噪聲偏離高斯模型時,研究成果將不能較好地適用。在超低頻通信系統(tǒng)中,受大氣雷電等干擾源的影響,概率密度曲線中尾部下降遠(yuǎn)比高斯噪聲曲線平緩,高幅度信號出現(xiàn)幾率大大增加,呈現(xiàn)出較強(qiáng)的非高斯特性,所以基于高斯模型的最優(yōu)接收機(jī)將難以達(dá)到最佳性能。文獻(xiàn)[3]研究了陰影衰落信道模型下的動態(tài)信道分配策略,然而依靠經(jīng)驗選擇的信道模型缺乏堅實的物理基礎(chǔ)。噪聲概率密度函數(shù)估計在最優(yōu)接收機(jī)設(shè)計中至關(guān)重要[4],很多學(xué)者在噪聲模型上投入了大量精力[5]。Middleton的Class A模型[6-7]就是一種應(yīng)用廣泛且較為精確的統(tǒng)計物理模型。相比于經(jīng)驗?zāi)P?,Class A模型具有明確的物理解釋,同時還能很好地吻合實際數(shù)據(jù)。

    信號分集技術(shù)采用多根天線可以有效地解決信號傳播中的多徑影響。另外,在潛艇低頻通信中,美軍潛艇傳統(tǒng)上采用拖曳天線接收,它的接收方向圖是“8”字形,在與航向垂直的方向上接收能力為零。在拖曳天線上加裝磁場天線,形成正交互補(bǔ)便可彌補(bǔ)這一缺陷。因此,多天線接收技術(shù)得到廣泛重視,但要實現(xiàn)其最佳接收必須要解決多維的噪聲建模及參數(shù)估計問題。文獻(xiàn)[8]提出了基于馬爾科夫鏈蒙特卡洛(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)方法參數(shù)估計器,對多維非高斯噪聲模型參數(shù)估計進(jìn)行了研究,但該算法難得到全局最優(yōu)的結(jié)果,而且該方法耗時較長,實時性難以達(dá)到工程應(yīng)用要求。群蒙特卡洛(Population Mentor Carlo,PMC)方法[9-10]是一種高效的蒙特卡洛方法,可以很好地作為MCMC一種替代方案[11]。圖形處理單元(Graphics Processing Unit,GPU)并行計算在性能、成本和開發(fā)時間較傳統(tǒng)的CPU解決方案有顯著的優(yōu)勢,在信號處理領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用空間[12-13]。

    本文基于CPU+GPU架構(gòu),提出了大氣噪聲二維模型的PMC參數(shù)估計方案。該算法精度高,迭代收斂快,能夠?qū)崿F(xiàn)全局最優(yōu)估計,同時大大減少了時間,可以滿足低頻通信系統(tǒng)中實時計算的要求。

    2 二維Class A模型

    McDonald基于兩根天線推導(dǎo)了二維Class A模型[4]。若(x,y)是天線1和天線2接收到的歸一化信號,則(x,y)的聯(lián)合概率密度

    (1)

    3 PMC參數(shù)估計算法設(shè)計

    PMC方法[9-10]融合了MCMC、重要性采樣(Importance Sampling,IS)、重要性重采樣(Sampling Importance Resampling,SIR)、粒子系統(tǒng)等多種方法。傳統(tǒng)MCMC估計中,如果參數(shù)空間中存在多個峰值,則可能由于起始點不同而導(dǎo)致結(jié)果也不同,而PMC克服了這一問題。同時,也克服了以往ISR方法中樣本退化問題,有效提高了估計器的魯棒性。

    (2)

    使θ(i)接受r值,否則θ(i)=θ(i-1)。

    (3)

    根據(jù)IS原理,在這次迭代中無偏估計器Eπ(h(x))的形式[14]為

    (4)

    (5)

    SIR收斂性在O(n-1/2)[15],對權(quán)重方程按式(6)進(jìn)行優(yōu)化[16]后,收斂性將達(dá)到O(n-1)。

    (6)

    其中:

    為了提升估計器性能,本文設(shè)計的PMC算法將采用優(yōu)化SIR算法。

    從式(1)中可知二維Class A模型的待估計參數(shù)為θ=(A,Γ1,Γ2,k0,k1)。一般地,π(θ|z)∝f(z|θ)p(θ),其中z={(xi,yi)|i=1,2,…,N},p(θ)為先驗分布。不失一般性,設(shè)p(θ)為平均分布,因此,式(6)變?yōu)?/p>

    (7)

    則對于每次迭代,θ(i)的估計為

    (8)

    不失一般性,設(shè)參數(shù)(A,Γ1,Γ2,k0,k1)相互獨立,于是有

    (9)

    Fori=1,…,T

    Fort=1,…,M

    End For

    End For

    估計參數(shù)值

    End

    其中T代表鏈長,M代表鏈數(shù)。

    4 并行計算設(shè)計

    通用并行計算架構(gòu)(Compute Unified Device Architecture,CUDA)采用單指令多線程(Single Instruction Multiple Thread,SIMT)的執(zhí)行模型,其具體的計算模型由線程、線程塊和網(wǎng)格組成,可以實現(xiàn)一維、二維和三維的運(yùn)算。在實際中,CUDA以線程為基本單位,而線程束(warp)是真正的執(zhí)行單位,一個wrap由連續(xù)的多個線程組成。在同一線程塊中,可以通過共享存儲器和同步機(jī)制實現(xiàn)線程之間的相互通信。一般地,CUDA代碼分為主機(jī)端代碼和設(shè)備端內(nèi)核(kernel)代碼,主機(jī)端代碼主要完成顯存分配釋放、調(diào)用kernel函數(shù)等工作,而設(shè)備端代碼則完成在GPU上執(zhí)行kernel程序。

    在上一節(jié)提出的算法中,瓶頸主要在于f(z|θ)的計算,占據(jù)了90%以上的運(yùn)行時間。為了有效縮短時間,將f(z|θ)的計算放在GPU上并行實現(xiàn)。

    CUDA是細(xì)粒度的并行運(yùn)算,只有充分考慮底層硬件結(jié)構(gòu),才能發(fā)揮硬件的最大性能,得到高的加速比??刹扇∫韵录夹g(shù)手段:

    一是減少GPU和CPU之間的數(shù)據(jù)傳輸次數(shù),先將數(shù)據(jù)集z={(xi,yi)|i=1,2,…,N}從內(nèi)存上傳輸?shù)紾PU的全局存儲器;

    二是在CUDA每個線程中,將對應(yīng)數(shù)據(jù)從全局存儲器中讀取到速度最快的寄存器;

    三是GPU僅對加法和乘法具有較高的效率,因此CPU預(yù)先計算f(xi,yi)的各個參數(shù),得

    (10)

    這樣就避免了減法和除法的運(yùn)算,大大提高運(yùn)算效率;

    五是為了求和運(yùn)算中,線程之間能共享數(shù)據(jù),將取對數(shù)之后的值lnf(xi,yi)存入共享存儲器,而對于求和運(yùn)算,這里采用優(yōu)化的規(guī)約算法進(jìn)行處理。

    圖1為一般規(guī)約算法,該算法將上次相鄰的結(jié)果相加,最后實現(xiàn)求和,由于每輪循環(huán)都只使用上次循環(huán)的一半線程,共需lbN次循環(huán)。但該算法在CUDA執(zhí)行的時候卻造成性能上的損失,原因在于讀取共享存儲器數(shù)據(jù)時產(chǎn)生塊沖突。CUDA將共享存儲器分成16個塊,數(shù)據(jù)按順序從第0塊存到第15塊,再依次循環(huán)。若對共享存儲裝載滿足訪問條件時,一次可訪問16個存儲單元。在一般規(guī)約算法中,第一次循環(huán)時,第0~15號的線程訪問1,3,5,7,9,…,31,形成2路沖突(1-17,3-19,5-21,…,15-32);第二次循環(huán)時第0~15號的線程訪問2,6,10,…,62,形成4路沖突(2-18-34-50,6-22-38-54,10-26-42-58,14-30-46-62),依次類推。可見一般規(guī)約算法并沒有完全發(fā)揮硬件的性能。圖2為優(yōu)化后的規(guī)約算法,優(yōu)化后的算法地址是相鄰的,存儲單元訪問數(shù)據(jù)時能夠有效避免塊沖突,從而提升算法效率。

    圖1 一般規(guī)約算法

    Fig.1 General reduction algorithm

    圖2 優(yōu)化后規(guī)約算法

    Fig.2 Optimized reduction algorithm

    5 實驗仿真與討論

    為了測試算法性能,設(shè)計相應(yīng)仿真實驗,其中實驗平臺為CPU 為 Intel(R) Xeon(R) x3430,內(nèi)存2 GB,顯卡為NVIDIA GeForce GTX 560。該型顯卡配置為:主頻1.66 GHz,顯存容量1 024 MB,流處理器數(shù)量336個,晶體管數(shù)目19.5 億個,計算能力2.1。從式(1)中容易發(fā)現(xiàn),其本質(zhì)上是多維高斯噪聲的混合模型。對于混合模型的隨機(jī)數(shù)生成,可以通過平均分布生成隨機(jī)數(shù)作為標(biāo)簽變量(j=0,1),再根據(jù)標(biāo)簽變量產(chǎn)生相應(yīng)的多維高斯分布噪聲。由于PMC算法的迭代是逐步收斂的,往往在估計時會設(shè)置預(yù)燒期,通過預(yù)燒期之后的數(shù)據(jù)來進(jìn)行估計,這樣能有效提高估計的精度。因此,本算法參數(shù)的估計為

    (11)

    圖3 Γ1的迭代收斂情況

    Fig.3 The iteration convergence ofΓ1

    圖4 Γ2的迭代收斂情況

    Fig.4 The iteration convergence ofΓ2

    圖5 k1的迭代收斂情況

    Fig.5 The iteration convergence ofk1

    圖6 k0的迭代收斂情況

    Fig.6 The iteration convergence ofk0

    圖7 A的迭代收斂情況

    Fig.7 The iteration convergence ofA

    表1 不同Γ0和Γ1的估計結(jié)果

    Tab.1 Estimation of differentΓ0andΓ1

    Γ0Γ1^Γ0Δ^Γ0d^Γ0^Γ1Δ^Γ1d^Γ10.10.90.10190.00190.01900.90780.00780.00870.30.70.29640.00360.01200.70450.00450.00640.50.50.50440.00440.00880.49450.00550.01100.70.30.70650.00650.00930.29780.00220.00730.90.10.89070.00930.01030.10160.00160.0160

    表2為基于CPU的仿真程序運(yùn)行時間同基于CPU+GPU仿真程度運(yùn)行時間的對比。每組數(shù)據(jù)下,仿真實驗運(yùn)行100次,并對運(yùn)行時間取平均。

    表2 不同平臺下算法的運(yùn)行時間Tab.2 Computation time of the algorithm with different platforms

    將表2制成圖8和圖9,分別為不同架構(gòu)下的運(yùn)行時間和加速比的比較。

    圖8 不同架構(gòu)下運(yùn)行時間的比較

    Fig.8 Comparisons of the run time in different platforms

    圖9 噪聲數(shù)據(jù)大小對加速比的影響

    Fig.9 The performances of speedup ratio with different noise data sizes

    從表2、圖8和圖9中可以看出,在CPU+GPU 架構(gòu)下編寫的并行算法,其執(zhí)行時間較串行算法有大幅的縮短。并行程序在數(shù)據(jù)大小為2 048時,運(yùn)行時間只需要374 ms,即使在大尺寸數(shù)據(jù)前提下,也能保持高的運(yùn)行效率。如在數(shù)據(jù)尺寸為131 072下并行程序運(yùn)行時間只需要3 229 ms,而串行程序只有當(dāng)數(shù)據(jù)尺寸小于4 096 時才能勉強(qiáng)達(dá)到這個指標(biāo)。從加速比看,隨著數(shù)據(jù)長度的增加,加速比不斷提高,即使在測試的最小數(shù)據(jù)長度(2 048)下加速比也達(dá)到了7.1,而當(dāng)數(shù)據(jù)長度為131 072 時加速比更達(dá)到驚人的52.6 倍!算法的運(yùn)行時間是該算法是否適用于工程應(yīng)用的關(guān)鍵指標(biāo)之一。在CPU 串行程序模式下,運(yùn)行算法往往要很長時間。這在實際通信系統(tǒng)中,特別是系統(tǒng)需要進(jìn)行參數(shù)實時估計的場合,算法的應(yīng)用無疑受到了極大的限制,而在CPU+GPU架構(gòu)的模式下,運(yùn)行時間則非常短,更易于實際工程應(yīng)用。目前,接收機(jī)的設(shè)計傾向于大數(shù)據(jù)塊處理,其原因在于:一方面可以充分利用噪聲所提供的信道狀態(tài)信息;另一方面,從糾錯譯碼的角度考慮,為了提高糾錯能力,希望采用較長的交錯長度和大約束長度的卷積碼。因此,數(shù)據(jù)運(yùn)算性能的提升對接收機(jī)的性能意義重大??紤]甚低頻通信情況下,在接收端,以往受限于計算機(jī)處理能力往往采用較低采樣率,且需要額外硬件用于專門的數(shù)字處理,而若在CPU+GPU 模式下,即使采用高的采樣率也完全能夠勝任實時參數(shù)估計,同時參數(shù)估計之后的譯碼等環(huán)節(jié)完全能夠在計算機(jī)上正常處理。最后值得一提的是,本文仿真測試用的GPU 在性能上還只是同類產(chǎn)品中的中低端產(chǎn)品,若使用高端GPU 進(jìn)行運(yùn)算,相信會達(dá)到更為可觀的運(yùn)行效率和加速比。

    6 結(jié)束語

    因多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技術(shù)優(yōu)異的性能,越來越廣泛地應(yīng)用于通信系統(tǒng)中。因此,多維非高斯噪聲模型參數(shù)估計具有重要的意義。但由于多維非高斯噪聲模型較為復(fù)雜,傳統(tǒng)的參數(shù)估計方法難以進(jìn)行全局估計。本文提出了一種基于PMC算法的多維Class A模型參數(shù)估計方案,并在CPU+GPU架構(gòu)基礎(chǔ)具體實現(xiàn),不僅可以實現(xiàn)全局最優(yōu)估計,還能提高計算效率,滿足實時系統(tǒng)的計算。仿真實驗結(jié)果驗證了本文算法的優(yōu)越性,具有較高的實用價值。在此基礎(chǔ)上,可進(jìn)一步開展對多維非高斯噪聲相關(guān)接收算法的設(shè)計工作,實現(xiàn)高性能多維非高斯接收機(jī)。

    [1] 任肖麗,高飛飛,王驥,等. 基于DOA 估計的認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)頻譜感知[J]. 電訊技術(shù),2016,56(4):353-359. REN Xiaoli,GAO Feifei,WANG Ji,et al. Spectrum sensing based on DOA estimation in cognitive radio networks[J]. Telecommunication Engineering,2016,56(4):353-359.(in Chinese)

    [2] 李磊,李國林,路翠華. 高斯白噪聲下L陣二維波達(dá)方向快速估計[J]. 電訊技術(shù),2014,54(12):1636-1640. LI Lei,LI Guolin,LU Cuihua.Fast estimation of two-dimensional direction-of-arrival based on L-shape array with Gaussian white noise[J]. Telecommunication Engineering,2014,54(12):1636-1640.(in Chinese)

    [3] 李航,趙明,王京. 陰影衰落信道下多波束衛(wèi)星移動通信系統(tǒng)的動態(tài)信道分配策略[J]. 電訊技術(shù),2016,56(6):618-623. LI Hang,ZHAO Ming,WANG Jing. A dynamic channel assignment scheme of multi-beam satellite mobile communication system in shadowed fading channel[J]. Telecommunication Engineering,2016,56(6):618-623.(in Chinese)

    [4] WANG X,POOR H V. Wireless communication systems:advanced techniques for signal reception [M].London:Prentice Hall PTR,2004.

    [5] ABRAHAM D A. Detection-threshold approximation for non-Gaussian backgrounds [J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering,2010,35(2):335-341.

    [6] CORTES J,SANZ A,ESTOPINAN P,GARCIA J. On the suitability of the Middleton class A noise model for narrowband PLC [C]//Proceedings of 2016 International Symposium on Power Line Communications and its Applications(ISPLC). Bottrop:IEEE,2016:58-63.

    [7] BANELLI P. Bayesian estimation of a Gaussian source in Middleton′s Class-A impulsive noise [J]. IEEE Signal Processing Letters,2013,20(10):956-959.

    [8] ZHONG J,LIN H. Estimation of two-dimensional Class A noise model parameters by Markov chain Monte Carlo [C]// Proceedings of Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing. Virgin Islands:IEEE,2007:12-14.

    [9] JOAQUIN M,MARINO I. A nonlinear population Monte Carlo scheme for Bayesian parameter estimation in a stochastic intercellular network model [C]// Proceedings of 6th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing(CAMSAP). Cancun:IEEE,2015:497-500.

    [10] EUGENIA K,JOAQUIN M. A population Monte Carlo scheme for computational inference in high dimensional spaces [C]// Proceedings of 2013 International Conference on Acoustics,Speech and Signal Processing. Vancouver:IEEE,2013:6318 -6322.

    [11] CELEUX G,Marin J M,Robert C. Iterated importance sampling in missing data problems [J]. Computational Statistics & Data Analysis,2006,50(12):3386-3404.

    [12] DULGER O,OGUZTUZUN H,DEMIREKLER M. Implementation of the sampling importance resampling particle filter algorithm in graphics processing unit [C]// Proceedings of 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference(SIU). Malatya:IEEE,2015:2195-2198.

    [13] ROBERGE V,TARBOUCHI M,LABONTE G. Parallel algorithm on graphics processing unit for harmonic minimization in multilevel inverters [J]. IEEE Transactions on Industrial Informatics,2015,11(3):700-707.

    [14] MARIN J M,MENGERSEN K L,ROBERT C P. Bayesian modeling and inference on mixtures of distributions [J]. Handbook of Statistics,2005,25(5):459-507.

    [15] HEKTOEN A,HOLDEN L. Bayesian modeling of sequence stratigraphic bounding surfaces [C]// Proceedings of the Fifth International Congress.Wollongong, Australia:IEEE,1996:39-349.

    [16] SKARE O,BDLVIKEN E,HOLDEN L. Improved sampling-importance resampling and reduced bias importance sampling [J]. Scandinavian Journal of Statistics,2003,30(4):719-737.

    YING Wenwei was born in Zhejiang Province,in 1987. He received the Ph.D. degree in 2013. He is now an engineer. His research concerns atmospheric noise modeling and radio communication.

    Email:yingwenwei@sina.com

    張學(xué)波(1986—),男,四川人,2014年獲博士學(xué)位,現(xiàn)為工程師,主要研究方向為水聲信號處理、海洋環(huán)境噪聲建模;

    ZHANG Xuebo was born in Sichuan Province,in 1986. He received the Ph.D. degree in 2014. He is now an engineer. His current concerns underwater signal processing and ocean ambient noise modeling.

    劉旭波(1983—),男,黑龍江人,博士,工程師,主要研究方向為無線通信;

    LIU Xubo was born in Heilongjiang Province,in 1983. He is now an engineer with the Ph.D. degree. His research concerns radio communication.

    李成軍(1976—),男,江蘇人,2010年獲博士學(xué)位,現(xiàn)為高級工程師,主要研究方向為信號處理。

    LI Chengjun was born in Jiangsu Province,in 1976.He received the Ph.D. degree in 2010.He is now a senior engineer. His research concerns signal processing.

    Parameter Estimation of 2-D Model for Atmospheric Noise Based on Population Monte Carlo Algorithm

    YING Wenwei1,ZHANG Xuebo2,LIU Xubo1,LI Chengjun1

    (1.Unit 91635 of PLA,Beijing 102249,China;2.Science & Technology on Underwater Acoustic Antagonizing Laboratory,Unit 91388 of PLA,Zhanjiang 524022,China)

    In order to solve the problem that includes the parameter estimation of the multi-dimensional non-Gaussian noise model with multi-antenna optimum receiver,a method is proposed to estimate parameters of two-dimensional(2-D) atmospheric noise model based on population Monte Carlo(PMC). Both the Markov chain Monte Carlo algorithm and optimized sampling importance resampling method are used to achieve the global optimal parameter estimation of the multi-dimensional non-Gaussian noise model. Besides,the corresponding algorithm is designed.In consideration of the algorithm requirement for low computational complexity,core computation is designed for fine grain parallelization based on the graphics processing unit(GPU). It improves the algorithm efficiency greatly,and can satisfy the need for real-time processing. The simulation results show that the presented algorithm possesses the characteristics of high precision and fast convergent iteration. The relative error is generally smaller than 0.02,and the maximum relative error is smaller than 0.05. Compared with traditional computing method,the presented method can improve the computing efficiency greatly. And it can fully satisfy the real-time computation in low frequency communication systems.

    low frequency communication;non-Gaussion noise parameter estimation;2-D atmospheric noise model;Class A model;population Mentor Carlo;parallel computing

    10.3969/j.issn.1001-893x.2016.12.009

    應(yīng)文威,張學(xué)波,劉旭波,等.基于群Monte Carlo的大氣噪聲二維模型參數(shù)估計[J].電訊技術(shù),2016,56(12):1352-1358.[YING Wenwei,ZHANG Xuebo,LIU Xubo,et al.Parameter estimation of 2-D model for atmospheric noise based on population Monte Carlo algorithm[J].Telecommunication Engineering,2016,56(12):1352-1358.]

    2016-03-30;

    2016-07-18 Received date:2016-03-30;Revised date:2016-07-18

    國家自然科學(xué)基金資助項目(41304015);裝備預(yù)研基金項目(9140C290401150C29132)

    Foundation Item:The National Natural Science Foundation of China(No.41304015);The Advanced Research Foundation of Equipment(9140C290401150C29132)

    TN911.22

    A

    1001-893X(2016)12-1352-07

    應(yīng)文威(1987—),男,浙江人,2013年獲博士學(xué)位,現(xiàn)為工程師,主要研究方向為大氣噪聲建模、無線通信;

    **通信作者:yingwenwei@sina.com Corresponding author:yingwenwei@sina.com

    猜你喜歡
    參數(shù)估計線程高斯
    小高斯的大發(fā)現(xiàn)
    基于新型DFrFT的LFM信號參數(shù)估計算法
    天才數(shù)學(xué)家——高斯
    Logistic回歸模型的幾乎無偏兩參數(shù)估計
    淺談linux多線程協(xié)作
    基于向前方程的平穩(wěn)分布參數(shù)估計
    基于競爭失效數(shù)據(jù)的Lindley分布參數(shù)估計
    有限域上高斯正規(guī)基的一個注記
    Linux線程實現(xiàn)技術(shù)研究
    么移動中間件線程池并發(fā)機(jī)制優(yōu)化改進(jìn)
    在线观看免费午夜福利视频| 亚洲精品aⅴ在线观看| 日本欧美视频一区| 精品亚洲成国产av| 涩涩av久久男人的天堂| 三上悠亚av全集在线观看| 午夜福利视频精品| 久久综合国产亚洲精品| 91精品国产国语对白视频| 久久99热这里只频精品6学生| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 免费不卡黄色视频| 婷婷色麻豆天堂久久| 黄频高清免费视频| 成年美女黄网站色视频大全免费| 久久久亚洲精品成人影院| 97在线人人人人妻| 国产黄色视频一区二区在线观看| 国精品久久久久久国模美| e午夜精品久久久久久久| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 成年动漫av网址| 国产 精品1| 成人漫画全彩无遮挡| 午夜av观看不卡| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 少妇人妻精品综合一区二区| 黑人猛操日本美女一级片| avwww免费| 男女边吃奶边做爰视频| 久久99一区二区三区| 午夜精品国产一区二区电影| 久久精品国产亚洲av高清一级| 精品视频人人做人人爽| 精品人妻在线不人妻| 亚洲精品国产av蜜桃| 18禁观看日本| 亚洲美女搞黄在线观看| 麻豆乱淫一区二区| 亚洲欧美日韩另类电影网站| 亚洲精品日本国产第一区| 99九九在线精品视频| 观看美女的网站| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 成人漫画全彩无遮挡| 欧美国产精品一级二级三级| 久久精品亚洲av国产电影网| 亚洲伊人久久精品综合| 最近最新中文字幕免费大全7| 精品国产乱码久久久久久小说| 精品国产乱码久久久久久男人| 男女之事视频高清在线观看 | 国产精品久久久久久精品古装| 亚洲成人一二三区av| 国产精品一区二区精品视频观看| 色吧在线观看| 天堂中文最新版在线下载| 亚洲精品国产色婷婷电影| 国产乱来视频区| 亚洲精品国产av成人精品| av在线app专区| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲av电影在线进入| 黑人巨大精品欧美一区二区蜜桃| 亚洲欧美一区二区三区久久| 国产精品无大码| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| av视频免费观看在线观看| 乱人伦中国视频| 亚洲国产精品成人久久小说| 在线观看免费高清a一片| 最近最新中文字幕大全免费视频 | 欧美国产精品一级二级三级| 亚洲av国产av综合av卡| 女性生殖器流出的白浆| 午夜福利在线免费观看网站| 欧美激情 高清一区二区三区| 老汉色∧v一级毛片| 亚洲情色 制服丝袜| 午夜av观看不卡| 电影成人av| 日韩大码丰满熟妇| 午夜日本视频在线| 51午夜福利影视在线观看| 国产一区二区三区综合在线观看| 国产欧美亚洲国产| 日韩熟女老妇一区二区性免费视频| 欧美亚洲日本最大视频资源| 欧美日韩亚洲高清精品| 亚洲国产精品国产精品| 亚洲av在线观看美女高潮| 丝袜喷水一区| 亚洲,欧美精品.| 伦理电影大哥的女人| 成人亚洲精品一区在线观看| 人体艺术视频欧美日本| 久久免费观看电影| 国产欧美日韩综合在线一区二区| 最近最新中文字幕免费大全7| 国产麻豆69| 国产一区二区在线观看av| 国产成人精品久久二区二区91 | 欧美精品高潮呻吟av久久| 午夜福利视频在线观看免费| 婷婷成人精品国产| 亚洲国产精品成人久久小说| 999久久久国产精品视频| 亚洲成人免费av在线播放| 精品国产一区二区三区四区第35| 久久久久精品性色| 国产乱来视频区| 国产欧美日韩一区二区三区在线| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲视频免费观看视频| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 日韩一本色道免费dvd| 成人手机av| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 国产片内射在线| 丰满迷人的少妇在线观看| 天堂8中文在线网| 最近最新中文字幕免费大全7| 久久久久国产一级毛片高清牌| 亚洲色图 男人天堂 中文字幕| 欧美最新免费一区二区三区| 欧美国产精品va在线观看不卡| 男女之事视频高清在线观看 | 亚洲第一青青草原| 9热在线视频观看99| 99热国产这里只有精品6| 欧美xxⅹ黑人| 亚洲第一青青草原| 久久鲁丝午夜福利片| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 18禁动态无遮挡网站| 女性被躁到高潮视频| 热re99久久国产66热| 中文字幕最新亚洲高清| 如日韩欧美国产精品一区二区三区| 麻豆av在线久日| 99国产精品免费福利视频| 欧美亚洲日本最大视频资源| 人人妻人人添人人爽欧美一区卜| 国产视频首页在线观看| 国产 一区精品| 午夜av观看不卡| 一本—道久久a久久精品蜜桃钙片| 亚洲美女视频黄频| 国产福利在线免费观看视频| 母亲3免费完整高清在线观看| 别揉我奶头~嗯~啊~动态视频 | 尾随美女入室| 一级片免费观看大全| 亚洲人成电影观看| 亚洲国产日韩一区二区| 中文天堂在线官网| a级片在线免费高清观看视频| 亚洲第一av免费看| avwww免费| 免费黄频网站在线观看国产| 观看美女的网站| 七月丁香在线播放| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 国产精品久久久人人做人人爽| 午夜激情av网站| 久久热在线av| 欧美激情高清一区二区三区 | 午夜影院在线不卡| 欧美乱码精品一区二区三区| 狂野欧美激情性xxxx| a级毛片在线看网站| www.av在线官网国产| 无遮挡黄片免费观看| 久久国产亚洲av麻豆专区| 精品免费久久久久久久清纯 | 丝袜美腿诱惑在线| 亚洲欧美中文字幕日韩二区| 亚洲中文av在线| av国产久精品久网站免费入址| 精品国产露脸久久av麻豆| 精品卡一卡二卡四卡免费| 黄色一级大片看看| 欧美人与性动交α欧美软件| 亚洲av男天堂| 欧美激情高清一区二区三区 | 90打野战视频偷拍视频| 精品国产超薄肉色丝袜足j| 丰满迷人的少妇在线观看| 亚洲美女视频黄频| 久久国产精品大桥未久av| 老熟女久久久| 婷婷色综合www| 久久久久精品久久久久真实原创| 欧美日韩综合久久久久久| 韩国精品一区二区三区| 高清欧美精品videossex| av片东京热男人的天堂| 欧美精品人与动牲交sv欧美| 老司机影院毛片| 国产av一区二区精品久久| 韩国高清视频一区二区三区| 免费在线观看视频国产中文字幕亚洲 | 男的添女的下面高潮视频| 999久久久国产精品视频| 欧美国产精品va在线观看不卡| 国产日韩一区二区三区精品不卡| 国产麻豆69| 永久免费av网站大全| 美女高潮到喷水免费观看| 国产亚洲av片在线观看秒播厂| 久久久久国产精品人妻一区二区| 日韩欧美精品免费久久| 日韩av免费高清视频| 99热国产这里只有精品6| 日韩一本色道免费dvd| 午夜福利在线免费观看网站| 欧美变态另类bdsm刘玥| 国产日韩欧美亚洲二区| 王馨瑶露胸无遮挡在线观看| 两性夫妻黄色片| 大陆偷拍与自拍| 亚洲精华国产精华液的使用体验| 精品亚洲成a人片在线观看| 国产黄频视频在线观看| 国产在线一区二区三区精| 国产精品 欧美亚洲| 秋霞伦理黄片| 午夜久久久在线观看| 叶爱在线成人免费视频播放| 国产亚洲av高清不卡| 亚洲免费av在线视频| 亚洲人成网站在线观看播放| 天天躁日日躁夜夜躁夜夜| 亚洲精品乱久久久久久| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 精品国产露脸久久av麻豆| 黄片小视频在线播放| 国产av一区二区精品久久| 在线免费观看不下载黄p国产| 91精品伊人久久大香线蕉| 伦理电影免费视频| 777米奇影视久久| 欧美在线一区亚洲| 久久久久精品人妻al黑| 国产乱人偷精品视频| 亚洲精品第二区| 美女福利国产在线| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 色综合欧美亚洲国产小说| 日本一区二区免费在线视频| 久久99一区二区三区| 老司机影院毛片| 赤兔流量卡办理| 成年av动漫网址| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 成人影院久久| 狂野欧美激情性xxxx| 哪个播放器可以免费观看大片| 国产精品 国内视频| 一区二区日韩欧美中文字幕| 久久久久久免费高清国产稀缺| 久久精品国产a三级三级三级| 国产精品麻豆人妻色哟哟久久| 美女午夜性视频免费| 亚洲成人国产一区在线观看 | 一区二区日韩欧美中文字幕| 99re6热这里在线精品视频| 大陆偷拍与自拍| 1024视频免费在线观看| 99香蕉大伊视频| 精品一区二区三区四区五区乱码 | 男女免费视频国产| 91aial.com中文字幕在线观看| 国产精品亚洲av一区麻豆 | 国产淫语在线视频| 91精品三级在线观看| 叶爱在线成人免费视频播放| 亚洲天堂av无毛| 成人影院久久| av电影中文网址| 午夜福利视频在线观看免费| 亚洲国产欧美一区二区综合| 精品久久蜜臀av无| 99久久精品国产亚洲精品| 日韩av免费高清视频| 欧美精品av麻豆av| 亚洲情色 制服丝袜| 色播在线永久视频| 男人爽女人下面视频在线观看| 欧美成人午夜精品| 另类亚洲欧美激情| 国产精品二区激情视频| 五月开心婷婷网| 成人亚洲欧美一区二区av| 国产成人精品久久久久久| 永久免费av网站大全| 亚洲精品自拍成人| 久久性视频一级片| 大片电影免费在线观看免费| 男男h啪啪无遮挡| 欧美 日韩 精品 国产| 岛国毛片在线播放| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o | 免费观看性生交大片5| 纯流量卡能插随身wifi吗| 最近中文字幕2019免费版| 最近最新中文字幕免费大全7| 亚洲国产精品成人久久小说| kizo精华| av免费观看日本| 欧美精品av麻豆av| 亚洲国产精品一区三区| 少妇猛男粗大的猛烈进出视频| 菩萨蛮人人尽说江南好唐韦庄| 中文字幕人妻熟女乱码| 国产精品秋霞免费鲁丝片| 欧美日韩一级在线毛片| 各种免费的搞黄视频| 久久久久国产一级毛片高清牌| 国产精品欧美亚洲77777| 成人影院久久| 97人妻天天添夜夜摸| 国产xxxxx性猛交| 伊人亚洲综合成人网| 欧美少妇被猛烈插入视频| 美女国产高潮福利片在线看| 美女中出高潮动态图| 青春草视频在线免费观看| 国产伦人伦偷精品视频| av福利片在线| 国产成人免费无遮挡视频| 99热全是精品| 亚洲第一av免费看| 亚洲av日韩精品久久久久久密 | 亚洲在久久综合| 色精品久久人妻99蜜桃| xxx大片免费视频| 亚洲欧美一区二区三区久久| 国产精品蜜桃在线观看| 亚洲,欧美精品.| 一级,二级,三级黄色视频| 成人三级做爰电影| 午夜福利影视在线免费观看| 久久久久久久大尺度免费视频| 午夜福利,免费看| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 国产精品免费大片| 国产精品嫩草影院av在线观看| 国产亚洲精品第一综合不卡| 久久女婷五月综合色啪小说| 日韩伦理黄色片| 国产精品女同一区二区软件| 下体分泌物呈黄色| av线在线观看网站| 另类亚洲欧美激情| 亚洲七黄色美女视频| 七月丁香在线播放| 亚洲婷婷狠狠爱综合网| 亚洲国产成人一精品久久久| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀 | 制服诱惑二区| 国产精品一区二区在线不卡| 国产精品免费视频内射| 午夜福利乱码中文字幕| 亚洲欧美精品自产自拍| 国产成人欧美在线观看 | 日韩大码丰满熟妇| 亚洲欧洲精品一区二区精品久久久 | 啦啦啦在线免费观看视频4| 一级a爱视频在线免费观看| 日韩 欧美 亚洲 中文字幕| 国产免费福利视频在线观看| 亚洲免费av在线视频| netflix在线观看网站| 亚洲国产成人一精品久久久| 久久久精品免费免费高清| 久久精品国产亚洲av高清一级| 中国三级夫妇交换| 无限看片的www在线观看| 亚洲国产精品国产精品| 欧美激情极品国产一区二区三区| 男人操女人黄网站| 丰满乱子伦码专区| 99热全是精品| 成年动漫av网址| 欧美在线一区亚洲| 高清av免费在线| 国产精品久久久久久精品电影小说| 美女中出高潮动态图| 久久久久久久久久久久大奶| www.精华液| 亚洲五月色婷婷综合| 亚洲成人国产一区在线观看 | 亚洲人成电影观看| 欧美精品av麻豆av| 韩国高清视频一区二区三区| 人妻一区二区av| 国产精品无大码| av国产精品久久久久影院| 中文字幕亚洲精品专区| 国产精品.久久久| 一区二区av电影网| 女人爽到高潮嗷嗷叫在线视频| 精品亚洲成a人片在线观看| av.在线天堂| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 欧美精品亚洲一区二区| 国产成人午夜福利电影在线观看| 国产精品成人在线| 啦啦啦在线免费观看视频4| 亚洲图色成人| 免费观看av网站的网址| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 亚洲精品成人av观看孕妇| 欧美黑人欧美精品刺激| 中文字幕人妻熟女乱码| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 亚洲欧美激情在线| 捣出白浆h1v1| 久久这里只有精品19| 久久精品国产综合久久久| 亚洲第一av免费看| 日韩av不卡免费在线播放| 欧美久久黑人一区二区| 午夜精品国产一区二区电影| 国产男女超爽视频在线观看| 中文字幕色久视频| 狂野欧美激情性bbbbbb| 亚洲第一青青草原| 精品国产乱码久久久久久小说| 咕卡用的链子| 精品视频人人做人人爽| 只有这里有精品99| 啦啦啦在线免费观看视频4| 亚洲免费av在线视频| 精品久久久精品久久久| 国产成人系列免费观看| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o | 只有这里有精品99| 日韩中文字幕视频在线看片| av电影中文网址| 日韩一区二区视频免费看| 国产极品天堂在线| 久久青草综合色| 丁香六月天网| 国产成人精品久久久久久| 男女国产视频网站| 悠悠久久av| 99国产综合亚洲精品| 国产精品三级大全| 亚洲精品国产区一区二| 欧美最新免费一区二区三区| 亚洲综合色网址| 韩国高清视频一区二区三区| 久久久久久久久久久免费av| 大码成人一级视频| 亚洲成人一二三区av| 午夜福利一区二区在线看| 久久久亚洲精品成人影院| 久久人人爽av亚洲精品天堂| 午夜福利影视在线免费观看| 亚洲国产毛片av蜜桃av| 人人妻人人澡人人爽人人夜夜| 欧美亚洲 丝袜 人妻 在线| 亚洲精品av麻豆狂野| 丝袜喷水一区| 超色免费av| 黄色怎么调成土黄色| 三上悠亚av全集在线观看| 大话2 男鬼变身卡| 天堂8中文在线网| 日本91视频免费播放| 亚洲激情五月婷婷啪啪| 久久国产亚洲av麻豆专区| 日韩电影二区| 99精品久久久久人妻精品| 热99国产精品久久久久久7| 国产成人一区二区在线| 久久这里只有精品19| 狂野欧美激情性bbbbbb| 亚洲av日韩精品久久久久久密 | 欧美精品人与动牲交sv欧美| 啦啦啦中文免费视频观看日本| 久久久久久久国产电影| 亚洲欧美一区二区三区黑人| 午夜免费鲁丝| 一个人免费看片子| 中文欧美无线码| 国产精品久久久久成人av| 亚洲,欧美精品.| 一本色道久久久久久精品综合| 黄网站色视频无遮挡免费观看| 精品国产露脸久久av麻豆| 精品第一国产精品| 18禁观看日本| 免费观看人在逋| 一级毛片电影观看| 亚洲美女搞黄在线观看| 日韩人妻精品一区2区三区| 精品一区在线观看国产| 三上悠亚av全集在线观看| 精品福利永久在线观看| 男男h啪啪无遮挡| 十八禁高潮呻吟视频| 青草久久国产| 我要看黄色一级片免费的| 欧美黄色片欧美黄色片| 看非洲黑人一级黄片| 欧美乱码精品一区二区三区| 免费在线观看完整版高清| 成人国语在线视频| 秋霞在线观看毛片| 欧美日韩一区二区视频在线观看视频在线| 久久影院123| 天天影视国产精品| 日韩伦理黄色片| 亚洲欧美一区二区三区国产| 欧美人与善性xxx| 99香蕉大伊视频| 侵犯人妻中文字幕一二三四区| videosex国产| 亚洲精品国产色婷婷电影| 91成人精品电影| 国产一区二区三区av在线| 老司机亚洲免费影院| 看十八女毛片水多多多| 日本vs欧美在线观看视频| 中文乱码字字幕精品一区二区三区| 亚洲av日韩精品久久久久久密 | 最新的欧美精品一区二区| 国语对白做爰xxxⅹ性视频网站| 精品少妇黑人巨大在线播放| 国产精品三级大全| 在线观看免费视频网站a站| 亚洲欧洲日产国产| 久久久久久人妻| 国产 一区精品| 在线免费观看不下载黄p国产| 久久精品国产亚洲av涩爱| 亚洲欧洲日产国产| 国产在线一区二区三区精| 在线观看免费日韩欧美大片| 热99国产精品久久久久久7| 日韩,欧美,国产一区二区三区| 2018国产大陆天天弄谢| 久久人人97超碰香蕉20202| 美女大奶头黄色视频| 两个人看的免费小视频| 18禁国产床啪视频网站| av网站在线播放免费| 熟妇人妻不卡中文字幕| 国产极品粉嫩免费观看在线| 久久精品久久久久久久性| 亚洲精品日韩在线中文字幕| 欧美日韩精品网址| 午夜福利网站1000一区二区三区| 日韩免费高清中文字幕av| 一级毛片黄色毛片免费观看视频| 日韩欧美精品免费久久| 成人亚洲欧美一区二区av| 亚洲欧美一区二区三区久久| 捣出白浆h1v1| 亚洲情色 制服丝袜| 赤兔流量卡办理| 最近最新中文字幕免费大全7| 人人妻,人人澡人人爽秒播 | 国产成人系列免费观看| 男人操女人黄网站| 妹子高潮喷水视频| av在线观看视频网站免费| 国产精品国产三级国产专区5o| 电影成人av| 少妇人妻精品综合一区二区| 日韩av在线免费看完整版不卡| a 毛片基地| 成人毛片60女人毛片免费| av国产久精品久网站免费入址| 亚洲人成网站在线观看播放| 久久久久视频综合| 国产精品久久久久久精品古装| 精品酒店卫生间| 多毛熟女@视频| 精品亚洲成a人片在线观看| 久久精品亚洲av国产电影网| 99久国产av精品国产电影| 不卡视频在线观看欧美| 高清av免费在线| 18禁动态无遮挡网站| 1024视频免费在线观看| 精品久久久精品久久久| 在线观看免费视频网站a站| 国产成人91sexporn| 美女视频免费永久观看网站| 黄频高清免费视频| 高清不卡的av网站| 国产伦理片在线播放av一区| 视频在线观看一区二区三区| 两个人看的免费小视频| 在线观看人妻少妇| 日本av免费视频播放| 女性被躁到高潮视频| 亚洲av电影在线进入| 久久韩国三级中文字幕| 欧美激情极品国产一区二区三区| 久久久久久久精品精品| 在线精品无人区一区二区三| 欧美久久黑人一区二区| 午夜福利,免费看| 精品一区二区三区av网在线观看 | 国产亚洲av高清不卡| 又大又爽又粗| 国产精品99久久99久久久不卡 | 一级毛片电影观看| 无遮挡黄片免费观看| 极品人妻少妇av视频|