基于最大余弦比的LDPC码闭集识别

为改善低信噪比条件下LDPC码闭集识别的性能,本文提出了一种基于最大余弦比的软判决识别算法。该算法在分析了最大均值似然比算法存在的问题的基础上,利用LDPC码的编码结构特点,将识别过程归结为二元域中线性关系的检测问题;同时引入能够有效表征线性编码约束关系成立可能性大小的余弦检验函数,基于正确校验矩阵与错误校验矩阵下的余弦检验函数统计特性不同的事实,将两种情况下的余弦比作为编码器判定依据,从而实现低信噪比下LDPC码闭集的有效识别。仿真结果表明,在信噪比为0dB条件下,算法能够可靠识别出常用的IEEE802.16e协议中LDPC码,同时与现有算法相比,算法性能提升近1dB。      

一种变步长梯度寻优的RSC码识别算法

针对RSC码的编码器生成多项式的盲识别问题,在分析信号模型的基础上,基于EM算法的思想,在M步骤中,通过建立步长大小与当前梯度的非线性函数关系,提出了一种变步长梯度寻优算法。该算法相比于定步长算法而言,参数的估计值收敛到真实值的速度更快,且具有较强的抗噪声能力。仿真结果表明:同等条件下,所提算法在第4次迭代就收敛到了真实值,而定步长算法则需要迭代20次以上;在抗噪声性能方面,蒙特卡洛实验结果表明,所提算法在信噪比为0dB时,其参数的识别概率都能够达到80%以上。     

基于FOLP的STBC-OFDM信号盲识别方法

针对STBC-OFDM信号盲识别中存在着识别所需样本数多、对频偏敏感和不适用于单接收天线等问题,提出一种基于FOLP（Fourth Order Lag Product）的识别方法.根据不同空时分组码元素的相关性,推导了接收信号的FOLP,构造了基于FOLP的峰值检测算法.推导和仿真结果表明,该算法能够在单接收天线下运行,且不需要知道信道信息、噪声信息、调制信息以及OFDM块的起始位置;且该算法不受调制方式的影响,对时延、相位噪声和频率偏移鲁棒性能好,能够应用于认知无线电、频谱监控等工程领域中.     

RS码编码参数的盲识别

针对现有的RS(Reed-Solomon)码盲识别计算复杂度较大的问题,提出了一种新的识别方法.首先统计不同码长分组时的码重分布,并定义与理论码重分布之间的相似度系数,通过计算找出最相似的一组即对应正确的码长;然后建立二元假设,并确定判决门限对码根进行判定;通过遍历域内所有的本原多项式,找出完整的连续码根分布,进而完成生成多项式的识别.仿真结果表明,所提方法的计算量较其他方法明显减少,并能有效完成码长和生成多项式的识别,在误码率小于10-3时,对常用RS码的识别率能达到90％以上.     

归零Turbo码参数的盲识别

针对归零Turbo码码率、码组起点、交织起点、交织长度参数识别问题,首先引入矩阵秩量比的概念,推导出适用于归零Turbo码矩阵秩量比下限,提出了基于秩量比判决门限的码长识别算法;其次,遍历一交织帧输出码元,找出最小秩量比对应的位置,实现交织起点和码组起点的识别;然后,依靠完整的交织帧输出数据,利用分析矩阵实现码率与分量编码器中寄存器个数识别;最后,由以上识别的参数计算出交织长度.仿真结果表明:在信噪比为5 dB时,单靠信息序列,各部分的识别概率能达到80%以上;在交织长度为100时,提出的识别算法与传统算法相比,性能相近,识别时间大约缩短为原来的1/3.     

基于多特征融合的动态手势识别

针对目前动态手势识别计算复杂度较高以及对实验器材有相应要求的问题,提出基于多特征融合的动态手势识别.使用OpenPose得到手部关键点信息,建立手势模型,将坐标信息利用手部的结构关系进行处理,得到手部的角度和长度特征.将角度特征序列和长度特征序列进行融合,利用阈值设定过滤序列中的奇异点,使用FastDTW算法计算待测动态手势与手势模板库中的序列距离,得到预测手势动作类别.实验表明,该方法计算复杂度较低,识别速度快,选取的四种手势动作的识别准确率均在90％以上,有较好的识别效果.     

超微型汽车玻璃钢部件事故分析

本文对北方牌QCJ7050超微型汽车玻璃钢部件所出现的几种事故进行了分析,找出原因及解决办法。     

基于对象的最优尺度建筑物信息提取方法

针对基于像素分析方法不适用于高分辨率影像信息提取的问题,提出一种基于对象的图像分析方法来进行城市建筑信息提取。采用多分辨率图像分割方法得到图像对象,提出非监督的最优尺度判定方法解决单尺度分割造成的欠分割和过分割问题。在对象分类提取过程中,结合LiDAR数据的地形表面高程信息和光谱信息对建筑物进行提取,并利用尺寸、空间位置等信息进行误分类修正。实验区域共提取出18个建筑目标,结果表明所提出的方法有效可行。     

折手微议（三）

折标设置 折标是按每帖书页装订前后顺序不同，在书帖背部或天头（地脚）双口处不同位置印制的一组图形标记．这也是人们在长期实践中总结出来的宝贵经验。