一种TDD-LTE系统小区搜索过程的详细设计方案

小区搜索是LTE系统下行同步的重要过程,其算法性能的好坏将直接影响到后面的上下行通信。针对当前大多数文献采用的部分算法进行仿真,并分析了其性能及鲁棒性,对其中存在的不足和不完善的地方进行了一定的改进,并且给出了一种适用于TDD-LTE系统小区搜索过程的详细设计方案。仿真结果表明,该设计方案性能良好,具有一定的参考价值。     

基于DSP&FPGA的WCDMA小区搜索技术及其实现

文中介绍了WCDMA中的小区搜索方案，分析了主同步搜索、帧同步与主扰码确定的关键技术，重点研究了在DSP控制下，用FPGA实现主同步、辅同步与扰码确定的小区搜索关键技术，并给出了实现框图。     

多小区OFDMA系统一种跨层资源分配方法

正交频分多址(OFDMA)作为一种新的多址接入方式受到了极大关注.多小区系统由于采用频率复用技术会不可避免的产生小区间干扰,严重影响了多小区无线通信系统的性能,针对多小区OFDMA,提出了一种准分布式跨层资源分配方法.分配方法包括无线网络控制器(RNC)的跨层资源分配算法和基站收发系统(BTS)的跨层资源分配算法.RNC将子信道分配给各个小区的BTS,BTS将分配给该小区的子信道分配给该小区的用户.仿真结果表明,相对于传统的资源分配方法,跨层资源分配方法能有效提高多小区OFDMA系统给定服务质量(QoS)下的吞吐率.     

一种基于DHT的多关键字搜索新机制

本文在基于结构化P2P路由算法Kademlia的基础上提出了一种新的支持多关键字搜索的DHT(Distributed Hash Table)机制:kNN-Kad(K Neareast Neighbor Kademlia),它使Kademlia网络可以高效的进行主题搜索和多关键字的搜索.kNNKad机制包括资源发布算法和多关键字查找算法,通过仿真,分析了搜索时间复杂度、通信量以及维护代价,其结果表明该机制相对于现有算法具有更高的综合性能.     

被动定位中WCDMA多小区检测仿真分析

在多小区网络信号定位优化的研究中,解决WCDMA被动定位中检测小区数目不足的问题.由于多小区中远处小区信号衰减大,且受近处小区信号的同频干扰影响,不能被正确解调,从而限制了检测小区总数的难点,提出将多天线联合检测和相应的串行干扰消除(SIC)相结合的解决方案.利用WCDMA下行信号特征,设计适用于WCDMA系统的SIC算法,以消除近处小区的同频干扰,并通过多天线联合检测,以抵抗远处小区的信号衰减,并抑制消除误差的影响.通过建立系统模型和仿真平台,将上述方案与传统方案进行对比分析,结果表明,所提方案有效地提高了被动定位中检测小区的总数,验证了所提方案的有效性.     

一种时间序列相似搜索中提前终止效率的估算方法

提前终止(Early Abandon)是在受限的相似搜索中的一项技术,在提高时间序列相似搜索的效率,减少冗余计算中取得成功应用.但是以往的工作中提前终止的效率往往都只是通过大量的实验测试来体现,而缺少一种理论化的方法.从理论上提出了一种对提前终止技术的实际效率的估算方法,采用统计概率的方式分析了提前终止技术在时间序列相似搜索中的效率,同时对理论结果进行了实验验证.实验结果表明,理论上的估计方法在一定程度上可以估算出提前终止的效率,为时间序列相似搜索的实际效率计算提供了理论工具.     

TD-LTE系统小区搜索PSS定时同步的研究

通过对现有小区搜索PSS定时同步算法的研究,结合Zadoff-Chu序列自身的特性,给出了一种低复杂度的PSS定时同步算法的实现方案。理论分析和仿真结果表明,该方案能够简化PSS定时同步的计算复杂度,具有高效性、可行性,能够满足TD-LTE系统小区搜索的性能要求。     

一种低复杂度的LTE小区ID检测算法*

传统的小区搜索方案主要是通过计算接收信号和本地序列的相关性来检测小区ID,这种方法带来了较高的计算复杂度,而且由于处理时间过长而导致开机时间延迟、驻留时间过长和耗费电量等一系列问题。描述了一种性能良好的特殊结构序列作为前导序列,该序列是两个基序列的线性联合;在这个序列的基础上提出了一种低复杂度的小区ID检测算法。仿真结果表明,在信噪比良好的情况下,该算法有稳定可靠、易于实现等特点。     

一种基于贪心搜索的实时多目标遮挡处理算法

提出了一种固定摄像机遮挡条件下的多目标跟踪算法,包括基于区域相关的运动前景分割、基于合并--分裂检测的数据关联和基于贪心搜索的遮挡目标定位三部分. 该算法的主要特点表现在: 1)将遮挡条件下的目标跟踪问题转化为一个已知目标数量和特征的图像分类问题; 2)用贪心搜索和积分图算法快速定位遮挡中的目标,保证了算法的实时性; 3)对目标数量无约束,能够处理多目标相互遮挡下的跟踪问题(发生遮挡的目标数量大于等于2), 且对目标的遮挡程度和目标运动模式无约束,具有良好的可扩展性. 采用手工标定的IBM多人遮挡数据库的测试结果证明了算法的有效性.     

一种适用于多小区的OFDM时间同步算法

在一些支持多小区的OFDM系统中,由于频域上训练序列在子载波的分配会导致时域的前导符号、或者本地生成的已知序列出现周期性,使得时域互相关出现伪峰.这会极大的增加同步误判的概率.分析了伪峰出现的原因,并根据时域相关的原理,提出了一种新的用于无线通信环境下的时间同步算法.先对时域接收信号做预处理,然后对处理过的信号用相关进行时间同步.在不损失同步性能的情况下,极大的缩短了相关长度,降低了同步运算量.仿真结果表明,在高斯和多径衰落信道下,提出的方法均有很好的同步性能.     

一种新的不确定性时间序列概率相似查找方法

针对传统的数据管理中的数据表示、存储与索引、查询与挖掘等所有技术, 不能直接应用于不确定性时间序列数据的相似性查找的不足. 研究了可用于不确定性时间序列数据的降维表示、索引与剪枝、查找等理论与技术, 针对不确定性时间序列数据结构的复杂性, 首次给出了不确定性时间序列上的概率最近邻的定义; 将不确定性时间序列进行了PLA降维, 转换到PLA空间, 并提出了三个引理, 用以加速查找效率; 基于该三个引理, 提出了概率K最近邻查找算法PKNNS. 通过实验, 验证了PKNNS算法的有效性和效率.     

基于搜索结果的个性化推荐系统研究

搜索引擎返回的信息太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果，使得用户使用搜索引擎难以用简便的方式找到感兴趣的文档。个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法。文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合，实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统，以聚类的方法自动组织搜索结果，主动推荐用户感兴趣的文档。通过建立用户概率兴趣模型，对搜索结果跚℃聚类的基础上进行内容过滤。实验表明，概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化。     

基于搜索结果的个性化推荐系统研究

搜索引擎返回的信息太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果,使得用户使用搜索引擎难以用简便的方式找到感兴趣的文档。个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法。文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统,以聚类的方法自动组织搜索结果,主动推荐用户感兴趣的文档。通过建立用户概率兴趣模型,对搜索结果STC聚类的基础上进行内容过滤。实验表明,概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化。     

一种基于Lucene的搜索推荐词生成方法

针对当前搜索引擎返回大量与用户请求无关结果的问题,提出一种新的生成相关搜索词的方法。该方法是基于开源搜索工具包Lucene的．通过对文档内容的切分和筛选找出概念词,再通过TF—IDF方法计算概念词的同现率,最后通过连续性Hopfield神经网络建立概念集,从而获得概念词的相关词推荐。     

一种基于Lucene的搜索推荐词生成方法

针对当前搜索引擎返回大量与用户请求无关结果的问题,提出一种新的生成相关搜索词的方法。该方法是基于开源搜索工具包Lucene的,通过对文档内容的切分和筛选找出概念词,再通过TF-IDF方法计算概念词的同现率,最后通过连续性Hopfield神经网络建立概念集,从而获得概念词的相关词推荐。     

基于自适应集中性和多样性搜索策略的多用户检测方法

序列扩频系统的性能受到多用户干扰的严格制约。多用户检测方法被证明是限制这种干扰的一种有效方法。本文提出一种自适应Tabu搜索算法,用于序列扩频系统中的多用户检测,其中引入自适应集中性和多样性搜索策略,充分发挥短禁忌周期彻底搜索局部空间的能力。仿真实验表明,这种多用户检测方法具有接近最佳检测的误比特性能和较好的抗远近效应能力,并具有多项式计算复杂度。     

GPS信号串行捕获算法研究

传统串行搜索算法在时域内对所有可能的频点和相位进行串行搜索,搜索的过程只需要加法和乘法运算,无论是在硬件还是软件中都容易实现,在GPS接收机设计中得到大量应用.但由于串行搜索算法在实际接收机中实现时,捕获过程需要大量的相乘、累加运算,需要较长的捕获时间.文中从降低相乘和累加运算个数入手,提出一种改进算法,使得捕获速度得到明显提高.利用MATLAB分别对传统的和改进的算法进行了算法仿真;根据信号捕获理论结合仿真实验结果,对两种算法进行了比较和分析,认为改进算法可以有效的应用于GPS信号捕获,而且提高了捕获的速度.该算法时于其它系统的伪随机码捕获也是适用的.     

一种新的搜索方法

在分析二分搜索方法基础上，提出了一种新的搜索方法。通过测试，该方法简单且比二分搜索方法效率还高。     

网络雷达对抗系统无源探测及搜索力的优化

为网络雷达对抗系统快速有效地搜索空中隐身目标的理论和方法,将搜索理论运用到网络雷达对抗系统协同对空中隐身目标的探测分析中,给出了其无源模式搜索的马尔可夫过程,同时给出无源模式搜索密度的计算方法以及三站协同搜索确定隐身目标位置和速度的方法,根据搜索空域的划分,建立了搜索力最优分配模型,并运用遗传算法对模型进行求解。通过实例计算表明,所提方法和模型是准确的,并且用遗传算法求解隐身目标搜索力分配问题是正确有效的。