5G中基于功率测量的PDCCH自适应盲检测算法

针对5G系统中物理下行控制信道(Physical Downlink Control Channel,PDCCH)的盲检效率问题,结合已有盲检测算法,通过分析5G PDCCH特性,提出一种基于功率测量的PDCCH自适应盲检测算法。先根据信道质量指示(Channel Quality Indicator,CQI)自适应调整盲检聚合等级顺序,再通过功率测量剔除部分候选集序号。仿真结果表明,与已有功率检测算法相比,该方法在保证盲检成功概率不下降的情况下,平均盲检次数减少5次,能够显著提高盲检效率,且在信道质量条件较差时具有较好的平稳性。     

一种LTE系统中减少PDCCH盲检次数的方法

重点研究了长期演进LTE(Long Term Evolution)系统的物理下行控制信道PDCCH(Physical Downlink Control Channel)盲检算法。通过对目前盲检算法的分析,提出了一种通过改变第一个搜索等级和改变选取下一搜索等级方式的改进算法。对两种算法的性能进行了仿真比较,结果表明,改进后的盲检次数比改进前的盲检次数要少,改进算法可行、有效。     

优化PDCCH盲检测的功率检测法的实现

物理下行控制信道(PDCCH)是系统资源分配和调度的核心,正确盲检测得到下行控制信息(DCI)是保证通信正常运行的关键。针对DCI格式以及其资源映射的多样性,提出功率检测算法,以优化PDCCH盲检过程。首先计算每个聚合等级中各候选序号的功率,排序得到最大功率值及相应的候选并记录起始位置;进而找到承载DCI的聚合等级和CCE集合。与现有的相关检测法相比,该算法在TMS320C6455DSP的实现中,明显减少了运行周期数,精简了计算量,系统实时性更高。     

低复杂度PDCCH盲检测算法

针对LTE系统中PDCCH传统盲检测平均计算量大的问题, 提出一种低复杂度的PDCCH盲检测算法。该算法通过频谱感知从原始集合中剔除无效PDCCH以缩小PDCCH盲检测范围, 并利用PDCCH编码特点重新排列剩余的PDCCH盲检测顺序, 从而减少PDCCH平均检测次数。对算法频谱感知的判决门限进行了理论推导, 并给出了盲检测顺序重排的方法。仿真验证了理论推导的正确性, 与传统PDCCH盲检测方法相比, 该算法能够有效减少盲检测的平均检测次数。     

基于传输分集信号检测的TD-LTE系统PDCCH解资源映射的算法研究

TD-LTE系统有传输分集和空间复用两种传输模式。对于PDCCH（physical downlink control channel, 物理下行控制信道）的信号检测采用传输分集模式。传统PDCCH的解资源映射是以REG（resource element group, 资源粒子组）为单位, 并且要考虑参考信号, 导致接收端计算量大大增加。提出一种改进算法, 在信号检测时去除参考信号, 进入解资源映射模块时即可以四元符号组为单位完成解资源映射, 使计算量大大降低。该方案的可行性、高效性在TD-LTE射频一致性测试系统的开发中得到了验证, 并实现于TMS320C64×DSP中, 使系统性能得到了改善。     

混合蜂窝与端到端系统PDCCH盲解码研究

端到端D2D(Device-to-Device)用户通过盲检测LTE系统中小区用户的物理层下行控制信道PDCCH(Physical Downlink Control Channel)获得小区中用户的资源分配信息,复用频谱资源,可以实现不经过基站的直联通信,提高无线资源利用率。提出一种基于"路径度量优势"进行PDCCH盲检测的实现方式,描述了它的计算方法,并对其性能进行了仿真分析。     

一种动态优化的无线信道速率控制方法

速率控制是无线视频传输过程中重要的控制方法,在无线网络中采用了基于TCP友好速率控制TFRC(TCP-Friendly Rate Control)的速率控制方法,提出了基于动态优化的无线视频传输多用户TFRC的速率控制方法。该方法利用了自适应编码调制特点,根据用户的信道状况,动态优化物理层发送速率;经过理论分析和仿真证明可以在总的链路速率不增加的情况下,动态地根据各个用户的信道状况变化情况,公平地分配和调整各个用户带宽,从而最大效率地使用现有链路及提高整体的用户满意度。     

基于T/4分数间隔的判决反馈盲均衡算法研究

在均衡具有深谱零点的稀疏水声信道时,针对波特间隔判决反馈盲均衡器权系数长、收敛速度慢、均方误差大的缺点,提出了基于T/4分数间隔的判决反馈盲均衡算法.该算法前馈滤波器采用4路子信道系统模型,用常数模误差函数对均衡器权系数进行调整,综合了分数间隔均衡器和判决反馈均衡器的优点,均衡器权长只要大于或等于信道长度就能完全均衡信道,该算法收敛速度比波特间隔判决反馈盲均衡算法(BSDFE)与T/4分数间隔盲均衡算法(T/4FSE)快、均方误差比BSDFE与T/4FSE小,且计算量不变,有利于信息的实时恢复.深谱零点稀疏水声信道盲均衡的仿真结果,进一步验证了该算法的性能.     

半可逆MIMO信道多值信号盲检测

针对多输入多输出(MIMO)实信道系统,在较弱的半可逆条件下,为实现该系统中实多值信号的高效、快速盲检测,采用直接盲多用户检测,将多值信号转化成二值信号的线性组合,通过矩阵变换的方法把多值信号盲检测问题转化为一个带约束的二次规划问题,通过对转化后的优化问题的处理实现信号的盲检测,并以4PAM信号为例进行了仿真。仿真结果表明,与经典的子空间算法相比,该算法表现出了良好的性能和更广泛的应用范围。     

一种适用于Ad Hoc网络的多信道能量高效MAC协议

对多信道条件下MAC协议功率控制机制进行了分析,提出一种能够根据各个接收节点的通信状况,动态地调整数据信道上数据帧的传输功率和控制信道上CTS帧的发送功率的多信道Ad Hoc网络能量高效的MAC协议(MPEMAC).仿真表明,该协议有效的节省了节点能耗,延长了网络节点的生存时间,同时还能够增大空间信道的利用率,从而进一步提高网络的平均吞吐量.     

IMU/GPS/DCM组合导航系统全组合算法研究

通过分析姿态组合算法中平台误差角与姿态误差角物理意义的不同,推导并得到了二者之间的转换关系;利用联邦滤波技术,设计了弹载IMU/GPS/DCM组合导航系统,其中IMU为战术级捷联式惯导系统,GPS为普通民用级;仿真结果表明在元器件精度很低的情况下,使用文中的算法及系统设计依然可以实现高精度导航;组合导航系统的姿态误差角可控制在10角分左右,位置精度在3 m以内,具有较高的实际应用价值。     

抑郁症静息脑电的小波包节点功率谱熵分析

头皮脑电(EEG)信号反映了大脑皮层神经元细胞群自发性节律性的电生理活动,含有丰富的生理与病理信息,是临床脑神经与精神疾病诊断的重要依据.针对抑郁症的研究和诊断中缺少客观有效的量化参数和指标的状况,提出一种基于小波包分解节点重构信号的功率谱熵值(记为W值)的脑电信号分析方法,并利用此方法对静息态的脑电信号进行计算和分析.实验和分析结果表明:抑郁症患者脑电信号S32节点(频率24~32 Hz)的熵值(置信区间[0.0129,0.0176])在部分脑区显著大于正常健康人(置信区间[0.0246,0.0303]),显示抑郁症病人快波节律的能量分布存在弥散性,符合现在关于抑郁症患者自我调节能力减弱的发病机制.对结果进行了T检验统计分析,证明了这种辨别方法的准确性和可行性,将为抑郁症疾病检测诊断提供有效的量化物理指标.     

基于邻域灰度信息的Hausdorff距离图像匹配方法

针对可见光与红外图像由于成像机理不同引起的图像灰度值差异大、边缘轮廓不一致、传统基于灰度和基于特征的匹配方法匹配概率不高等问题,在分析了各种Hausdorff距离算法的前提下,引入可见光与红外图像的灰度信息,提出一种基于邻域灰度信息Hausdorff距离的图像匹配方法。该方法在计算图像边缘特征点相似性的基础上,增加了邻域归一化灰度方差计算,有效解决了由于边缘差异引起的Hausdorff距离算法对可见光/红外图像匹配概率不高的问题。经可见光与红外图像匹配的仿真实验表明,在各种条件下,该算法与传统Hausdorff距离算法相比,有效提高了在不同光照下图像的匹配效率以及对噪声的抗干扰性能。     

硬件组合技术在数据库查询优化中的应用

查询优化技术是关系数据库成功运作的关键技术之一。随着现代数据库规模不断扩大到以十亿字节(GB)计量,对能够处理如此巨大的数据信息的系统的需求也随之而来。找到一种高效的信息提取方法对于使研发过程更快、更容易地进行是十分必要的。文章介绍了一种将与或图和数字逻辑电路技术应用于SQL查询优化,得到数据库中有效信息的技术方法。该方法中把与或图作为一种中间数据结构,用来描述布尔值域上的查询集合的子集;数字逻辑电路则用来表示二进制数集合上的各项逻辑运算功能的一种实现方式。该文同时给出了相关实验结果,实验表明这是一个十分有效的方法。     

结合恰可察觉编码失真模型的HEVC大容量信息隐藏方法

目的 数字视频通常经过压缩后传输,结合视频编码标准嵌入秘密信息是视频信息隐藏的主流技术。然而,现有基于HEVC（high-efficiency video coding）的视频信息隐藏技术存在码率增长过快、视频质量下降等问题。针对以上问题,提出结合恰可察觉编码失真模型（JNCD）的HEVC大容量信息隐藏方法。方法 JNCD模型是一种面向HEVC视频编码的视觉感知模型。该模型充分考虑编码过程的模糊和块效应,有效去除视频感知冗余,在相同码率下可获得更高的主观感知质量。结合JNCD模型,调节I帧中编码单元（CU）的最优量化参数（QP）值,并利用基于方向调整（EMD）算法嵌入秘密信息,进一步增加信息隐藏容量。为了提高信息的安全性,用密钥对秘密信息进行置乱加密处理,在解码端只有持有该密钥的用户才能正确解密,获得秘密信息。结果 实验使用HEVC参考软件HM16.0,选取分辨率不同的序列进行测试。结果表明,秘密信息嵌入后,视频测试序列的PSNR平均值为41.16 dB,与现有的信息隐藏方法相比,不仅保持较好的主观和客观视频质量,而且信息隐藏容量平均提升2倍左右。结论 采用本方法在保证原视频图像的质量的情况下,能够有效增加信息隐藏的容量,并能够一定程度阻止码率增长,符合信息隐藏的不可见性、安全性和实时性要求。     

DSmT与DST融合门限改进方法

Dezert-Smarandache理论（DSmT）是一种能够高效实现多源信息融合,成功处理强冲突证据源的数据融合方法,而Dempster-Shafer理论（DST）在证据源冲突低时的融合效果好,运算代价低。将两种技术结合,在冲突距离函数变化率较低时采取DST证据理论,反之采用DSmT融合算法是一种提高信息融合效率的可行方式。研究人员对DSmT和DST二者的单点值转换门限方法已做了探讨,针对单点值门限方法的不足,提出了将冲突距离函数作为判别依据来确定转换门限的方法。该方法有很强的适应性,根据不同的证据组合,能划分是单点值门限还是多点值门限。