瑞利信道下的自适应MLSE算法

由于在数字移动通信中要考虑多径和多普勒频移的影响,建立了瑞利时变衰落信道模型,并使用最大似然序列检测算法实现均衡.它的基本思想是在MLSE算法中插入信道估计算法,不断跟踪实时信道变化并及时更新.为降低复杂度,研究了传统的自适应MLSE算法和运幸存MLSE两种经典算法,仿真表明,当多普勒频移较小时,两种算法有相近的性能,...     

非参数似然率独立分量分析算法的OFDM系统载波频偏盲估计

研究提出了一种利用非参数似然比(NLR)新算法获得OFDM系统频偏估计的新方法,给出基于NLR的ICA算法的OFDM系统数学模型,利用NLR算法分离各个子载波,然后利用本地载波与子载波的频差估计出OFDM的频偏(CFO),该算法获得的CFO可以包括信道的传输特性对CFO的影响.经典的ICA算法(如FAST-ICA)对源信号的统计特性具有依赖性,源信号统计特性的变化可能使算法的性能降低甚至无法得到希望的分离信号,非参数似然算法(NLR)的独立分量分析(ICA),不依赖于源信号的统计特性,而且能够对混合信号实行连续分离,因此是一个全盲的算法.仿真结果表明,将跟踪到的频偏在接收端进行补偿后,减小了子载波的串扰,降低系统解调后的误码率,提高了OFDM系统性能.     

观测通道相关时MIMO雷达的检测性能

针对MIMO雷达的各观测通道相关情况下单目标回波检测问题,通过对回波通道系数的协方差矩阵特征分解,利用特征函数与概率密度函数间的特性,得到通道相关时MIMO雷达检测方法。通过数值仿真表明：观测通道的相关性会降低MIMO空间分集能力,在高信噪比时,MIMO雷达的检测性能随着观测通道相关性的增强而恶化。而在低信噪比时,观测通道的相关性能够改善检测性能。     

基于纹理的影像分类的特征、波段与窗口选择问题研究

结合纹理特征进行分类是提高影像分类精度的重要手段之一。纹理分析结果的好坏直接影响到最终的影像分类精度,而纹理分析结果又与很多因素有关。本文选取武汉某地区的局部多光谱遥感影像,分别在不同纹理特征组合、不同波段组合以及不同分析窗口下利用灰度共生矩阵进行纹理分析,然后采用最大似然法进行影像分类。通过精度分析实验选取出最优纹理特征组合、波段组合以及纹理分析窗口。     

基于γ图像重建放射源三维几何形状的模拟研究

准确评估待检测对象内放射性物质的几何形状,在核设施退役和核安全等方面都具有重要的意义。利用MCNP模拟屏蔽体内不同几何形状的体源,针孔γ相机围绕被探测区域获取投影数据。根据针孔成像的机理,建立系数矩阵,并通过最大似然期望最大(MLEM)算法重建体源的三维位置和形状分布。模拟数据结果表明:该方法可准确地重建出放射性体源的三维位置和形状分布,体源在三维方向上形状的尺寸偏差不大于10%。     

基于ZigBee的钨矿井下矿车定位监测系统研究与设计

针对现有的钨矿井下矿车定位系统的布线困难、信息化和可视化水平低等问题,为了更加合理、高效地调度矿车,设计了一种基于Zig Bee的无线网络系统,实现对井下矿车定位及安全监测。首先探讨了井下环境无线信号传输的RSSI测距模型,并采用高斯滤波对RSSI测距参数进行修正后,结合极大似然估计定位方法实现矿车定位,针对此定位算法存在的较大误差,提出了加权质心定位算法来提高矿车定位的准确性。然后通过上位机将井下采集的矿车速度和定位信息实时显示在井上监控主机和大屏幕中。通过实验仿真,结果证明,改进的加权质心定位算法有效地降低了定位误差,上位机对速度数据信息可实现调用、存储、实时显示、查询并预警等功能,系统具有实时性强、精度高、鲁棒性好等特点,可以有效提升钨矿井下开采生产的安全性。     

基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别

为了克服图像识别中光照,姿态等变化带来的识别困难,同时提高稀疏表示图像识别的鲁棒性,本文提出了一种基于Gabor特征和字典学习的高斯混合稀疏表示图像识别算法.高斯混合稀疏表示是基于最大似然估计准则,将稀疏保真度表示为余项的最大似然函数,最终识别问题转化为求解加权范数的优化逼近问题.本文算法首先提取图像的Gabor特征;然后对Gabor特征集进行字典学习,由于在学习过程中引入了Fisher准则作为约束,学习得到具有类别标签的新字典;最后使用高斯混合稀疏表示识别方法进行分类识别.在3个公开数据库(人脸数据库AR库和FERET库以及USPS手写数字库)上的实验结果验证了该算法的有效性和鲁棒性.     

相协误差下线性模型回归系数的置信域(英文)

相协性在可靠性理论和统计领域中的一些重要模型中广泛出现.本文在平稳相协误差下研究了线性模型中回归系数的置信域的构造.在适当的条件下证明了回归系数的分组经验似然比统计量的渐近分布为卡方分布,并利用此结果构造了回归系数的经验似然置信域.     

Improved Reliability‐Based Iterative Decoding of LDPC Codes Based on Dynamic Threshold

A serial concatenated decoding algorithm with dynamic threshold is proposed for low‐density parity‐check codes with short and medium code lengths. The proposed approach uses a dynamic threshold to select a decoding result from belief propagation decoding and order statistic decoding, which improves the performance of the decoder at a negligible cost. Simulation results show that, under a high SNR region, the proposed concatenated decoder performs better than a serial concatenated decoder without threshold with an E_b/N₀ gain of above 0.1 dB.