一种基于QR分解的ST-FSK最大似然检测算法

空时频移键控(Space-Time FSK)是一种特殊的酉空时调制方案,它易于设计,译码复杂性低,不需信道状态的任何信息,与酉空时设计相比具有许多优点。本文在文献[1]提出的ST-FSK非相干最大似然检测算法的基础上,利用QR分解提出了一种简化算法,减少了译码计算量,并且通过计算机仿真进行了分析比较。     

基于QR分解的强鲁棒性双彩色盲水印算法

提出了一种将彩色快速识别(QR)码作为水印嵌入彩色宿主图像的强鲁棒性盲水印算法。首先 对彩色宿主图像分通道进行离散小波 变换(DWT)和分块QR分解得到非重叠的酉矩阵,然后将QR码分通道置乱加密归一化后嵌入到 宿主图像对应通道 酉矩阵的系数差中。仿真实验结果表明,本算法在满足不可见性的同时具有较强的鲁棒性; 相比现有算法, 本算法不仅能够抵抗旋转和裁切攻击,在JPEG压缩和噪声滤波攻击方面的抵抗能力也有较 大提升;而且本算法属于盲水印技术,具有较大的实际应用价值。     

基于QR分解的MIMO信道盲辨识和盲均衡方法

针对SIMO信道的经典盲估计方法,如子空间法(SS)等,都是基于接收端样本自相关阵的特征值分解(EVD)或奇异值分解(SVD)来实现信道估计的,而基于QR分解的SIMO信道盲辨识方法是最近提出的一种性能优良的新算法.本文将该算法推广为MIMO信道盲辨识算法,并且证明了在一定的假设下,即使各路源信号为空间相关且其统计特性未知时,该算法仍然保持有效.实验结果表明这种MIMO辨识算法具有收敛速度快、计算量小、无须对噪声做额外的处理、对噪声不敏感等优点.我们还将这种算法与经典的MIMO辨识算法进行了性能比较.     

基于独立分量分析的成对载波多址分离新算法

在介绍卫星新技术——PCMA(成对载波多址)技术的基础上,提出了基于ICA(独立分量分析)的新算法用来分离卫星PCMA的下行混合信号。这种基于负熵最大准则的新算法较好地克服了以往算法中的缺陷:PCMA的两个上行信号功率不能相差太大。经过计算机仿真证明了新算法的有效性。     

基于QR分解的高分辨率快速算法

以ＭＵＳＩＣ为代表的一类基于特征分解的高分辨谱估计方法由于具有优越的分辨性能而受到人们的普遍重视。然而，做特征分解运算量大，工程实现较困难，使这类方法应用于实际有困难。利用阵列输出协方差矩阵的特殊结构，本文提出了一种基于ＱＲ分解的高分辨谱估计方法及其改进形式。     

基于omap的盲分离实现

本项目介绍了一种基于负熵最大的FastICA算法,它以负熵最大作为一个搜寻方向,实现顺序地提取独立源。并且通过合理分配硬件资源,优化软件代码,提高了该算法在omap上的实现速度。结果表明,这是一种非常有价值的盲源分离新方法。     

基于QR分解的高分辨率快速算法

以MUSIC为代表的一类基于特征分解的高分辨谱估计方法由于具有优越的分辨性能而受到人们的普遍重视。然而,做特征分解运算量大,工程实现较困难,使这类方法应用于实际有困难。利用阵列输出协方差矩阵的特殊结构,本文提出一种基于QR分解的高分辨谱估计方法及其改进形式。这种方法在多数情况下性能与MUSIC方法相近,而运算量和算法复杂性却大大降低。     

基于负熵FastICA的设备声音盲分离算法

文章利用巡检机器人所带拾音器采集设备运行声音样本,并利用基于负熵的FastICA算法实现设备声音和环境噪声的分离,并对分离性能指标进行了统计和分析,实验结果表明该算法成功分离了声音样本中的各独立声音分量,分离性能稳定可靠,有助于提高后续状态识别的识别率。     

联合QR分解和最大似然V-BLAST检测算法

结合迭代QR分解和最大似然检测提出一种新的联合检测算法。算法首先使用改进迭代QR分解得到发送符号向量nT个估计,随后使用最大似然检测算法在nT估计向量寻找最佳判决向量。分析表明,联合检测算法复杂度是连续干扰消除算法的1/5。仿真试验表明,联合检测算法性能优于连续干扰消除算法。     

基于Contourlet变换和QR分解的鲁棒性盲数字水印算法

针对平衡数字水印技术中的鲁棒性和不可感知性进 而解决图像的版权保护问题,提出了一种基于Contourlet变换和QR分解的鲁 棒性盲水印算法。选用有意义的二值图像作为待嵌入的水印,首先对原始图像进行Contourlet变换得到低频子带,接着对低频子带进行分块,然后对得到的子块进行QR分解;最后二值水印采用量化索引调制(QIM)方法重复嵌入到R 矩阵的第1行中。实验结果表明,本文 算法能有效抵抗常规信号处理操作的攻击,如对裁剪、高斯噪声、椒盐噪声、 乘性噪声、均值滤波、高斯滤波和JPEG/JPEG 2000压缩 攻击具有很强的鲁棒性, 并且用到的为QR分解,所以在计算复杂度方面远低于基于SVD分 解的水印算 法。水印的提取过程中没有借助原始图像的任何信息,属于盲水印算法。因此, 本文提出的数字水印方法可在数字产品版权保护和多媒体信息传输方面推广。     

基于QR分解的循环迭代检测算法

理论和实践研究表明垂直分层空时码可显著提高多天线系统的传输容量。为克服垂直分层空时码QR分解检测算法不能充分利用多天线分集增益信息的缺点,提出循环迭代QR分解检测算法。新算法在QR分解检测算法基础以循环迭代方式利用多天线系统提供分集增益信息,从而改善检测器性能。分析和仿真表明循环迭代QR分解检测算法复杂度是连续干扰消除算法的五分之一;在对称系统中（接收天线和发送天线数相等）,新算法性能优于连续干扰消除算法。     

基于排序QR分解的VBLAST解码算法研究

将基于信号功率排序的QR分解算法与最后检测层分集增益最大算法相结合,提出一种改进的SQRD(Sorted QR Decomposition)算法。该改进算法在串行干扰消除SQRD算法的基础上最大化了分集增益。这样既能保证每次检测时的最先检测层信号功率最大,又能得到最后检测层的最大分集增益。同时采用了串行干扰消除,使后面的信道矩阵维数不断减少,降低了检测复杂度。仿真结果表明,改进的SQRD算法在误码性能上取得了较好的表现,尤其在接收天线数较大时误码性能得到明显改善。改进的算法在复杂度和性能上得到较好的平衡,很适合VBLAST系统的信号检测。     

基于QR码和Schur分解的感兴趣区域水印算法

为了解决当前数字水印技术不可见性和鲁棒性不 能较好兼顾的问题,提出了一种基于QR(quick response)码和Schur 分解的感兴趣区域(ROI)盲提取水印算法。算法基于时间复杂性较低的Schur分解和符合人眼 视觉感知的显著图, 通过将显著图归一取反作为嵌入强度,自适应地将加密水印信息嵌入到载体图像经小波变换 和分块Schur分解的系数中。实验结果表明,本文算法不仅具有极高的不可见性,而且对裁 切、任意角度旋转、高斯噪声、 椒盐噪声、斑纹噪声、高斯滤波、中值滤波、对比度增强和JPEG压缩等攻击具有较强的鲁棒 性;由于显著 图作为公开密钥,所以算法在提取过程中不需要原载体图像和水印图像,属于盲提取水印算 法。因此,本 文算法在数字产品版权保护中具有较高的实际应用价值。     

基于MIMO-OFDM系统的盲源分离算法研究

为了实现使用OFDM调制的MIMO系统的盲源分离问题,提出了在接收端使用Nyquist频率对接收到的信号进行采样的,从而将原始的MIMO-OFDM系统盲源分离问题转变为N组的独立分量分离的问题.通过将FastICA算法扩展到复数域,在频域中对每一组相同子载波上的信号进行独立分量分析,最终实现信号的盲分离.仿真实验获得的结果证实了该方案具有良好的恢复效果,且算法收敛的迭代次数只需要8～10次.     

基于时间可预测性的差分搜索盲信号分离算法

针对基于仿生智能优化的盲信号分离算法计算量偏大的问题,提出了一种新的基于差分搜索的盲信号分离算法。采用信号在时间上的可预测性度量作为目标函数,使用差分搜索算法对目标函数进行优化求解。利用去相关消源方法从混合信号中去除每次分离出的源信号成分,通过逐次分离最终实现对所有源信号的成功恢复。仿真实验表明,所提算法可以有效实现对混合信号的盲分离。与其他算法相比,该算法在保证了更高分离精度的同时,具有更低的运算量。     

基于智能单粒子与信号变化度的盲源分离算法

提出了一种新的基于智能单粒子优化的有序盲源分离算法。采用信号变化度作为分离的目标函数,利用球坐标变换方法对分离向量进行变换,使用智能单粒子优化算法对目标函数进行求解,通过去相关方法从混合信号中去除已分离出的源信号成分,最终实现按照信号变化度降序分离出各源信号。仿真结果表明,本算法能够有效实现对源信号的有序分离,且分离精度很高。     

基于GRD-Hough变换的多高斯源盲分离算法

盲源分离有一个重要假设:源信号最多只含一个高斯信号。否则,基于统计量的盲分离算法性能会恶化。本文从广义矩形分布出发,通过把时域中的一维信号映射到二维的时-频表示来提供信号的频谱内容随时间变化的信息,并对时频谱进行Hough变换处理,利用不同高斯源的时频分布差异性,避开统计量提出了一种能分离多个高斯源的盲分离算法,扩展了盲源分离的应用领域。     

单通道混合信号盲分离算法

介绍了单通道混合信号的概念及盲源分离的现状,对实时线性混叠盲分离方法展开研究,分类探讨基于变换域滤波、多参数联合估计、符号序列与信道参数联合估计以及多维映射的单通道混合信号盲分离方法,分析比较各类盲源分离方法的处理对象、前提条件和优缺点,并进行了总结.最后通过仿真实验分析了基于粒子滤波与编码辅助的单通道盲分离方法中粒子数目、编码方式、源信号幅度比和频差等对分离算法性能的影响.