% code from :% http://bbs.ctex.org/forum.php?mod=viewthread&tid=38207\documentclass{beamer}\usepackage{pgf,tikz}\usetikzlibrary{shapes,snakes}\usepackage{beamerthemesplit}\usepackage{multirow}      % For Xetex      ％％％％％％％％％％％％％％％％％％\usepackage{fontspec}\usepackage{xunicode}\usepackage{xltxtra}%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%\usepackage{xeCJK}\setCJKmainfont[BoldFont={SimHei},ItalicFont={KaiTi}]  {SimSun}\setCJKsansfont{SimHei}\setCJKmonofont{FangSong}\setCJKfamilyfont{zhsong}{SimSun}\setCJKfamilyfont{zhhei}{SimHei}\setCJKfamilyfont{zhkai}{KaiTi}\setCJKfamilyfont{zhfs}{[FangSong]}\newcommand*{\songti}{\CJKfamily{zhsong}} % 宋体\newcommand*{\heiti}{\CJKfamily{zhhei}}   % 黑体\newcommand*{\kaishu}{\CJKfamily{zhkai}}  % 楷书\newcommand*{\fangsong}{\CJKfamily{zhfs}} % 仿宋\title{基于盲解调技术的\\PCMA研究}\author{作者:\quad ???}\date{\today}     \begin{document}\frame{\titlepage}%\section[Outline]{}\frame{\tableofcontents}\section{PCMA简介}\frame{\frametitle{PCMA简介}  \begin{itemize}  \item<1-> PCMA （Paired Carrier Multiple Access ）自1998年被ViaSat Inc提出。\end{itemize}  \includegraphics[scale=0.4]{picture/saveband.png} \footnote{Mark Dankberg (Viasat Inc). Paired Carrier Multiple Access (PCMA)   for Satellite Communications [C]// Pacific Telecommunications Conference, January 13, 1998. Hawaii, USA, 1998.}}\frame{	\frametitle{PCMA简介}	\begin{itemize}	\item<1-> PCMA 通信链路示意图	\end{itemize}	\begin{figure}[htbp]	\centering	\includegraphics[scale=0.3]{picture/satelliteFigure.jpg}	\caption{通信链路示意图}	\end{figure}	\footnote	{	万坚, 许华, 朱中梁. 基于独立分量分析的成对载波多址分离新算法. 通信学报, 2006, 08: 41-44.	}}\frame{	  \frametitle{非协作PCMA的研究现状}	  \begin{itemize}	  \item 相关资料少		\begin{itemize}		\item 由于保密原因，国外的基于非协作方的PCMA盲解调相关的文献较难获得		\end{itemize}	  \item 技术难度大		\begin{itemize}		\item 基于非协作方接收，缺乏先验知识。传统的盲解调技术难以直接应用		\item 现行的算法计算复杂度都很高。例如粒子滤波、独立分量分析等技术		\item 对信噪比要求较高		\end{itemize}	  \item 有大量的实际信号有待解决	  \end{itemize}}\section{非协作方PCMA信号的盲解调}\frame{	\frametitle{非协作方PCMA接收系统框图}	\begin{figure}[htbp]	\centering	\includegraphics[scale=0.3]{picture/blindBlock.jpg}	\caption{PCMA盲解调框图}	\end{figure}}\frame{	\frametitle{主要工作内容}  	\begin{itemize}  	\item 仿真PCMA基带复信号	\item 非协作方信道参数盲估计	\item 盲解调算法研究	\end{itemize}}\subsection{仿真PCMA信号}\frame{	\frametitle{仿真PCMA基带复信号}  	\begin{itemize}  	\item 上行链路中的基带复信号模型		\begin{align}		S_1^{up}(t)&=\sum_{n=-\infty}^{\infty}s_n^{(1)}g_1(t-nT)\\		S_2^{up}(t)&=\sum_{n=-\infty}^{\infty}s_n^{(2)}g_2(t-nT)		\end{align}	\item 下行链路中的基带复信号模型		\begin{align}		S_1^{down}(t)&=h_1e^{j(\Delta\omega_1t+\theta_1)}\sum_{n=-\infty}^{\infty}s_n^{(1)}g_1(t-nT+\tau_1(t))+\nu_1(t)\\		S_2^{down}(t)&=h_2e^{j(\Delta\omega_2t+\theta_2)}\sum_{n=-\infty}^{\infty}s_n^{(1)}g_2(t-nT+\tau_2(t))+\nu_2(t)		\end{align}	\end{itemize}}\frame{	\frametitle{仿真PCMA基带复信号}  	\begin{itemize}	\item 接收的基带复信号模型	$$	\begin{aligned}	S^{down}(t)&=S_1^{down}(t)+S_2^{down}(t)\\	&=h_1e^{j(\Delta\omega_1t+\theta_1)}\sum_{n=-\infty}^{\infty}s_n^{(1)}g_1(t-nT+\tau_1(t))\\	&\quad+h_2e^{j(\Delta\omega_2t+\theta_2)}\sum_{n=-\infty}^{\infty}s_n^{(1)}g_2(t-nT+\tau_2(t))	+\nu(t)\\	&=	h_1e^{j(\Delta\omega_1t+\theta_1)}S_1^{up}(t-\tau_1(t))\\	&\quad+	h_2e^{j(\Delta\omega_2t+\theta_2)}S_2^{up}(t-\tau_2(t))	+\nu(t)	\end{aligned}	$$	\end{itemize}}\frame{	\frametitle{仿真PCMA基带复信号}查阅相关文献，获知仿真PCMA的一些常用参数  	\begin{enumerate}  	\item 发送数字信号，采用QPSK调制	\item 发送端采用的成型滤波器是平方根升余弦滤波	\item 滚降系数$\beta$=0.2-0.5	\item 上采样倍数SamplePerSysm=2-3	\item 长度LengthOfSysm=4-6	\item 信号通过AWGN信道，接收端SNR=14.6-30dB	\end{enumerate}\footnote{Timothy Pratt,Charles W Bostian, J E (Jeremy E) Allnutt, Satellite communications = 卫星通信,P110,105,116,182, Beijing : Publishing House of Electronics Industry ,2003}\footnote{万坚，通信混合信号盲分离理论与技术 = Theory and technology on blind source separation of communication signals，P261,P262北京 : 国防工业出版社, 2012}}\subsection{非协作方信道参数盲估计}\frame{	\frametitle{非协作方信道参数盲估计}  	\begin{itemize}  	\item 查阅文献得到的信道估计的内容大致有\\频率、相移、幅度、时延等的估计算法	\item 现在采取已知参数做仿真，等完成算法测试后加入。	\end{itemize}	\footnote	{	潘申富，白栋，依那, 梁庆林，成对载波多址系统中干扰信号幅度的估计，真空电子技术，2003	}	\footnote	{	John G. Proakis, Masoud Salehi, Digital Communications 5th Ed, New York: Mc Graw-Hill, 2009.	}}\subsection{PCMA盲解调算法}\frame{	\frametitle{盲解调算法分类}根据基于非协作第三方对称模式PCMA信号特点，\\盲解调方法分类  	\begin{enumerate}  	\item 基于多用户检测的思想对信号分量序列进行联合估计	\item 针对各个信号的信号特点以及信号之间的差异性	\end{enumerate}	\footnote	{		芮国胜,徐彬,张嵩. 同频重叠信号的单通道盲分离方法综述. 电光与控制, 			2011,18	(9):58-63.	}}\frame{	\frametitle{基于PSP-二维Viterbi算法的研究}		算法流程图，该算法是属于基于多用户检测的思想	\begin{figure}[htbp]		\centering		\includegraphics[scale=0.4]{picture/algorithm.png}		\caption{算法流程图}	\end{figure}}\frame{	\frametitle{独立变量分析}	\begin{enumerate}	\item 算法大致分类	  	\begin{enumerate}		\item 基于极大化非高斯性的ICA估计法		\item 基于信息论的ICA估计法		\item 基于高阶统计信息的ICA估计法		\end{enumerate}	\item 传统的独立变量分析是多通道正定盲分离方法。利用信号之间的独立性求解。	\item 非协作方PCMA盲解调是单通道欠定盲分离问题，需要对接收信号预处理才可以使用ICA，即单通道独立变量分析（SCICA）	\end{enumerate}}\frame{	\frametitle{独立变量分析}	仿真文献中SCICA算法分离效果图\\	{\tiny （未完成.只做了FastICA，未经过旁瓣消除）}	\begin{figure}[htbp]	\centering	\includegraphics[scale=0.1]{picture/ica.jpg}	\caption{PCMA盲解调框图}	\end{figure}		\footnote	{		S. Warner, I.K. Proudler, Single-channel blind signal 		separation of filtered MPSK signals, IEE Proc. Radar Sonar Navig. 150 			(6) (2003) 396–402.	}	\footnote	{		M.E. Davies, C.J. James,Source separation using single channel 			ICA,Elsevier B.V.,2007	}}\section{学术小论文准备情况}\frame{	\frametitle{学术小论文准备情况}	\begin{enumerate}	\item 尚未发表和投稿	\item 正在准备撰写一篇关于PCMA盲解调算法的小论文	\end{enumerate}}\section{计划进度}\frame{% http://latex.yo2.cn/articles/latex-tabular-example0.html	\frametitle{计划进度}	\begin{table}[!hbp]		\caption{\large 计划进度}		\begin{tabular}{|c|c|}			\hline			\hline			日期 & 计划\\			\hline			现在 & 完成SCICA算法的\\			～2013年06月&Matlab代码  \\			\hline			2013年06月& 对PSP-二维Viterbi算法进行性能改进，\\			～2013年08月 &考虑是否可以加入SCICA  \\			\hline			2013年08月& 加入信道参数盲估计部分，\\			～2013年10月 &检验算法的性能  \\			\hline			2013年10月& 总结研究成果并撰写论文  \\			～2013年12月 &\\			\hline		\end{tabular}		\end{table}}\frame{% 如何调整对齐% http://blog.sina.com.cn/s/blog_4b91d3b50100ree8.html% 单边调整% 环境:\begin{flushleft} 第一行\\第二行\\...第n行\end{flushleft}% \begin{flushleft} 第一行\\第二行\\...第n行\end{flushleft}% 使得文本向左或者向右对齐。% 声明：\raggedleft  \raggedright 可以在环境内部起到同样效果。注意：缩进暗含换行的意思！% 两边缩进% 环境：\begin{quote} 文本 \end{quote}或 \begin{quotation} 文本 \end{quotation}% quotation环境中段落适用第一行具有缩进来标志的，而在quote环境中则是用更多的竖直间距来标识的。% 诗歌缩进% 环境：\begin{verse} 诗 \end{verse}	\begin{center} 	\Huge 谢谢！	\end{center}% 字体大小 http://my.oschina.net/duluo180/blog/5633% \tiny\scriptsize\footnotesize\small\normalsize\large\Large\LARGE\huge\Huge}\end{document}