滤波多音频系统中图像的有效传输方法

提出了一种基于滤波多音频(FMT)调制技术的自适应图像传输方法。通过将自适应子载波分配与图像分割技术相结合,实现在频率选择性慢衰落信道中高质量的图像传输。仿真结果与理论分析证明该方法相对于传统图像传输在接收图像峰值信噪比(PSNR)及接收端均衡复杂度方面的优势。     

一种新的MIMO-OFDM通信系统比特分配方案

从MIMO-OFDM系统模型出发,首先对理想信道传输矩阵进行奇异值分解,在子信道自适应调制设计中应用信道矩阵特征值把空分复用信道转化为并行子信道,将用于多载波自适应比特分配算法应用于MIMO-OFDM系统。然后以实现系统发射功率最小为原则,以降低系统比特分配算法复杂度为目标,提出了一种可变步长的子信道比特分配优化算法。仿真结果表明,这种算法不但可以实现和Campello方法相当的比特分配性能,还可以较大地降低系统的计算复杂度。     

自适应传输下视觉图像清晰化处理系统仿真

目前研究的视觉传达图像清晰化处理系统存在清晰化处理效果较差,耗时较长的问题.提出自适应传输下视觉图像清晰化处理系统仿真,系统硬件选用RT处理器为核心设备,通过RT处理器提高系统的闪退功能,设定自适应传输的信源与信道联合模块增强信息的传输能力,引入数据帧和同步帧信号实现信息采集.以非常清晰、清晰、较清晰、稍模糊、模糊、非常模糊六个指标建立软件程序,分析图像清晰度,确定灰度值,从而实现软件处理工作.设计对比实验,通过对比清晰化处理结果和图像处理时间结果表明,自适应传输下视觉图像清晰化处理系统能够有效提高清晰化处理效果,缩短处理时间.     

基于小波SPIHT的联合信源信道编码新方法

提出了一种传输小波SPIHT编码图像的联合信源信道编码方法，该方法针对SPIHT编码码流重要性的不同而进行不同程度的保护，并利用无线信道的时变特性自适应地调整信源和信道编码速率，从而在不增加额外带宽的前提下有效地提高了系统的性能和可靠性，在瑞利信道和GE信道下的仿真表明本方法与前文献中提出的EEP方法以及UEP方法相比，在信道条件恶劣的情况下，能够明显提高恢复图像的质量，该方案尤其适用于放大范围内的信噪比波动信道。     

新型信道自适应编码协作体制

针对传统编码协作体制在信道条件动态变化的移动场景中存在较严重的性能损失问题,提出一种码率兼容低密度奇偶校验(LDPC)码与混合自动重传请求(HARQ)协议相结合的新型自适应编码协作体制.假设信道状态信息在每次传输时发生变化,通过不等长增量冗余的自动重传,协作节点与目的节点处的等效码率随信道条件变化而获得自适应非线性调整.推导所提体制的中断概率与吞吐量等系统性能表达式,并给出理论分析及仿真结果.实验结果表明,在适当的兼容码率设计下,所提体制与传统体制和等长传输体制相比较可有效降低系统中断概率,提高系统的吞吐量,改善移动环境下协作通信系统的传输可靠性.     

混合FSO/RF通信系统性能分析与研究

传统混合FSO/RF通信系统存在一些固有缺陷,这些缺陷使得混合FSO/RF通信系统的实际应用受到很大限制。将混合信道编码技术应用于混合FSO/RF通信系统,提高混合系统的整体传输性能。混合信道编码技术的主要思想是结合非规则编码和速度自适应编码两种技术,非规则码可以非常有效的处理信道的突发错误,速度自适应技术能有效利用时变系统的信道资源。仿真证明:混合信道编码技术(非规则速度自适应LDPC编码)可以提高混合系统的可靠性,使系统的整体传输性能达到最优。     

MIMO-OFDM系统自适应信道估计算法分析

在MIMO-OFDM系统中,信道参数估计对相干检测至关重要.现有的信道估计算法大多需要对大矩阵做求逆运算,计算复杂度高,或者需要预知信道统计信息.提出一种MIMO-OFDM系统的自适应信道估计算法,无需任何先验信道统计信息,就能够通过导频辅助和迭代的方法对时变信道状态参数进行即时跟踪与估计.仿真结果表明在MIMO-OFDM系统中,提出的基于LMS或RLS的自适应信道估计算法相比于传统的不考虑噪声的LS信道估计算法,MSE和BER等性能均有大幅提高,能够很好地抵御无线信道引起的多径效应的影响,适宜应用于MIMO-OFDM系统.     

基于压缩感知的多载波系统信道估计研究

针对多载波系统信道的稀疏特性,提出一种基于压缩感知(CS)的MC-CDMA多载波系统信道估计方法。信号自适应匹配追踪(SAMP)是一种压缩感知算法,详细研究了该算法的设计原理和实现过程。将该算法与传统信道估计方法及基于压缩感知的OMP算法做比较,仿真结果表明,SAMP算法的信道估计均方误差(MSE)和系统误比特率(BER)均更小。对于在稀疏度未知的多载波系统信道中,该算法可以获得很好的信道估计性能,降低系统的复杂度。     

TDD中继系统下行链路自适应方法

为了解决3GPP LTE-A系统中Type-Ⅱ中继不发送下行参考信号导致基站无法获得中继到用户之间的链路质量信息、无法合理选择下行数据调制编码格式的问题,提出了一种TDD中继系统中新的下行链路自适应方法.该方法利用TDD系统上下行信道互惠性和UE周期性发送的上行探测信号更准确的进行信道估计,继而选择更合适的调制编码格式.给出了工作过程及发送接收算法模型,并进而提出基站与中继协作地采用发送分集技术传输下行数据.仿真实验结果表明,新的链路自适应方法及基站与中继发送分集的传输方式,显著地提高了系统频谱利用率.     

基于压缩感知和非对称Turbo码的联合信源信道编码

针对无线环境信道系统恶劣且不稳定的特点,提出一种压缩感知和非对称Turbo码的联合信源信道编码方案。该方案将具有很好压缩性能的压缩感知技术与具有强纠错能力的非对称Turbo码结合实现了自适应图像压缩传输的联合信源信道编码。可以根据基于二维压缩感知的信道估计方法来估计无线信道环境,动态地调整压缩感知的参数以及非对称Turbo码的编码策略来提高图像的传输效率和重建质量。实验仿真结果表明,根据不同的无线信道环境采用不同的压缩感知的采用测量数以及非对称Turbo码的类型,能够提高图像的传输效率,使图像恢复质量与图像传输速率达到最优的平衡。     

基于EXIT函数的自适应OFDM LDPC调制编码方案设计*

推导了瑞利衰落信道下,LDPC迭代译码的互信息公式,采用数值积分的方法计算校验节点外部信息,避免了信噪比较低时校验节点的LLR服从高斯分布的不精确假设带来的误差.分析了该编码系统的EXIT函数,以EXIT误差函数为代价函数,提出了自适应OFDM-LDPC编码方案.该方案与传统自适应方案相比,不需要确定切换门限,数值计算简单,而且避免了计算子信道信噪比带来的误差,适用于高速通信系统.最后在802.16e协议的仿真平台上进行了仿真验证.     

支持向量机在衰落信道预测中的应用

研究信道通信优化控制问题,针对传统衰落信道预测算法中的不足,提出一种改进LSSVM的衰落信道预测。首先通过相空间重构对衰落信道系数序列进行重构,然后采用LSSVM对训练样本集进行学习,并通过自适应遗传算法对LSSVM参数进行优化建立最优衰落信道系数预测模型,最后采用测试集对模型的性能进行验证。仿真结果表明,相对于传统LSS-VM模型,改进模型提高了衰落信道系数预测精度,是一种进行衰落信道非线性预测的有效方法。     

MIMO 系统分集复用折中及自适应链路实现

多输入多输出技术可以增加分集阶数或系统自由度,以往研究多侧重于最大化其中一种增益,不能充 分利用多天线系统的性能．针对上述问题,本文提出了一种新的基于链路自适应技术的分集复用折中方法．该方法 以误比特率为判决准则,依据实时信道状态信息进行自适应码率、功率分配,并通过少量比特信息反馈到发送端来 确定系统的工作方式．同时,为降低计算量,通过对不同工作方式下接收端信噪比边界值的近似,给出了低复杂度 的次优判决准则．本文所提算法可充分利用分集、复用增益,提高系统可靠性的同时保证了较高的传输速率,具有 较小的计算量,抗扰动性强．仿真结果表明,与传统方法相比本文提出的折中方法具有较好的性能,满足了无线通 信系统实时性、快速性的要求．     

一种适用于车路网的速率自适应算法

车载网衰落信道质量变化频繁,传统速率自适应算法不能选择合适传输速率。为此,提出一种适用于车路网的速率自适应算法。该算法基于发送端的接收信号强度指示(RSSI)预测进行速率选择,即用发送端路边设施测量接收到ACK报文的RSSI值,预测下次传输时的信道质量。模拟结果表明,该算法能提高信道质量预测的准确度,在不同的信道衰落程度下,取得比RBAR算法和SampleRate算法更高的系统吞吐率。     

Robust progressive image transmission over OFDM systems using space-time block code

A joint source-channel coding (JSCC) scheme for robust progressive image transmission over broadband wireless channels using orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems with spatial diversity is proposed for the application environments where no feedback channel is available such as broadcasting services. Most of current research about JSCC focuses on either binary symmetric channels (BSC) or additive white Gaussian noise (AWGN) channels. To deal with fading channels in most previous methods, the fading channel is modeled as two state Gilbert-Elliott channel model and the JSCC is normally aimed at the BER of bad channel status, which is not optimal when the channel is at good status. By using diversity techniques and OFDM, the frequency selective fading effects in broadband wireless channels can be significantly decreased and we show that subchannels in OFDM systems approach Gaussian noisy channels when the diversity gain gets large; as a result, the system performance can be improved in terms of throughput and channel coding efficiency. After analyzing the channel property of OFDM systems with spatial diversity, a practical JSCC scheme for OFDM systems is proposed. Simulation results are presented for transmit diversity with different numbers of antennas and different multipath delay and Doppler spread. It is observed from simulations that the performance can be improved more than 4 dB in terms of peak signal-to-noise ratio (PSNR) of the received image Lena and the performance is not very sensitive to different multipath spread and Doppler frequency.     

无线多跳传感器网络下基于粒子滤波的信道容错的目标跟踪方法

对信道衰落的无线多跳传感器网络下的目标跟踪问题, 提出一种新的信道容错的粒子滤波方法. 传感器观测数据被量化成二元信号, 经非理想无线信道多跳中继通讯到达融合中心. 中继节点采用一种二元中继策略, 中继输出是信道污染的中继信号的估计值. 在粒子滤波器下, 考虑实际的物理信道, 计算粒子的似然度函数. 将信道衰落结合进跟踪算法, 在已知信道衰落包络和信道统计分布下, 分别设计信道容错的粒子滤波算法. 仿真结果表明信道容错的粒子滤波器提高了目标跟踪的精度, 对非完美信道具有鲁棒性.     

基于改进DCP算法的水下机器人视觉增强

对水下机器人的视觉增强问题进行了研究,提出了基于改进暗通道优先（IDCP）的图像增强算法对单目视觉图像进行预处理．首先对水下图像的色偏与雾化等现象进行退化建模,然后通过计算亮暗通道的视差来获取图像的景深信息,以精确估计水体的背景颜色,同时计算得到相应的透射图．在此基础上,采取自适应比例因子选择策略对透射图进行后处理以得到具有更高对比度的图像恢复效果．此外,进一步采用颜色校正方法以去除残余色偏,并提高图像的整体亮度．针对水下多场景的实验结果表明,与常规方法相比,本文的IDCP方法能够在纠正色偏的前提下实现具有更高清晰度和亮度的视觉增强效果．     

WCDMA系统中的差分最小均方误差多用户检测算法

宽带码分多址(Wideband code division multiple access,WCDMA)系统中现有的自适应多用户检测算法需要训练比特,不能适应快衰落信道。本文根据WCDMA系统中特有的二级扩频体制的特点,提出基于差分最小均方误差(Differential minimum mean square error,DMMSE)准则的自适应多用户检测算法。该算法根据相邻接收符号幅度变化的比率变化自适应调整横向滤波器的权系数,从而不需要通过训练比特开销跟踪信道状态信息的方式来抑制多址干扰。仿真结果表明,在存在多普勒频移的传播环境下,DMMSE算法的误码性能优于现有的自适应最小均方误差(Minimum mean square error,MMSE)算法。     

一种适用于WMSNs传输机制的信道盲估计方法

虚拟MIMO是一种克服无线多媒体传感器网络信道多径衰落和降低节点能耗的有效方法,但现有文献均假设信道状态信息未知或仅知道信道的统计特性,源节点则无法根据信道的实时信息动态调整传输策略。针对WMSNs信道特点,提出一种适用于WMSNs传输机制的信道盲估计方法以获得节点间信道信息进而确定传输策略,通过构造权值衰减联合决策函数,将节点间的信道盲估计问题转化为一个无约束优化问题,在此基础上设计了一种快速收敛的迭代算法以降低运算代价。该方法仅依赖小数据量就可正确估计出节点间信道,具有对抗信道时变特性的能力;理论推导与仿真表明该算法的收敛速度和运算量均能符合降低节点能耗的要求。     

基于压缩感知的SAR图像鲁棒编码传输

目的 尽管传统的联合信源信道编码方案可以获得高效的压缩性能,但当信道恶化超过信道编码的纠错能力时会导致解码端重构性能的急剧下降;为此利用压缩感知的民主性提出一种鲁棒的SAR图像编码传输方案,且采用了一系列方法提高该方案的率失真性能。方法 考虑到SAR图像丰富的边缘信息,采用具有更强方向表示能力的方向提升小波变换(DLWT)对SAR图像进行稀疏表示,且为消除压缩感知中恢复非稀疏信号时存在的混叠效应,采用了稀疏滤波方法保证大系数的精确恢复,在解码端采用了高效的Bayesian重建算法获得图像的高性能重建。结果 在同等码率下,与传统的联合信源信道编码方案CCSDS-RS相比,本文方案可以实现更加鲁棒的编码传输,当丢包率达到0.05时,本文方案DSFB-CS获得的重建性能明显要高于CCSDS-RS;与基于Bayesian重建算法TSW-CS的传统方案相比,本文方案可提高峰值信噪比(PSNR)3.9 dB。结论 本文方案DSFB-CS 实现了SAR图像的鲁棒传输,随着丢包率的上升,DSFB-CS获得的重建性能缓慢下降,保证了面对不稳定信道时,解码端可以获得相对稳定的重构图像。