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相似文献
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1.
基于VBLAST-OFDM系统中传统QR分解算法,将最大似然和并行干扰消除的思想引入QR分解算法中,提出了对QR分解算法的改进方法,克服了传统QR分解算法检测性能差的缺点,运用QR分解从最后两层信号开始,等效为2收2发的MIMO系统。用最优算法检测判决后,回代到原QR分解算法检测余下层信号;或者依次并行消除已判决信号的影响,再进行下个等效MIMO系统的判决,直至所有信号检测完毕。仿真结果表明,本文改进的QR分解检测算法比传统的QR算法和迫零算法在误码性能上得到改善。  相似文献   

2.
针对按序QR分解(SQRD)检测算法在多径瑞利慢衰落信道中检测误码率较高的不足,提出了基于Householder变换的改进并行MIM0检测算法(HIP).该算法对信道矩阵按列进行Householder正交变换,避免了求上三角矩阵的运算并且仅对信道矩阵进行1次排序.在判决信号过程中,采用部分判决信号反馈和接收信号干扰消除并行处理的检测算法,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物的无线通信环境下进行仿真实验,结果表明与传统的SQRD算法相比,所提算法在计算复杂度下降的情况下误码率显著下降.  相似文献   

3.
基于垂直分层空时码的MIMO-OFDM系统提出一种高效的QMC检测算法,该算法对信道矩阵进行一次排序QR分解,对最先检测的信号层采用ML-OSIC算法,用M算法检测中间的信号层,逐层增加保留值M以提高算法有效性,利用串行干扰消除检测余下的信号层。与QRD-M算法相比,QMC检测算法能降低计算复杂度。仿真结果表明,该算法以更低的计算复杂度获得更接近最大似然检测的性能,取得性能与复杂度之间的折中更理想。  相似文献   

4.
提出了一种VBLAST-OFDM系统中的平行干扰消除QR分解检测算法,称为P-ICQR算法。该算法首先对最先检测层信号做出假设,分成多个平行分支,在每个分支上依次干扰消除已检测信号的影响,运用QR分解判决余下层信号而只保留分集增益最高的最后检测层判决信号,最后用部分最大似然法对平行分支选取最优解作为最终检测结果,有效提高了系统的检测性能。仿真结果表明,提出的P-ICQR算法比传统的平行算法、循环迭代QR分解算法、QR算法、迫零算法的误码性能都要好。  相似文献   

5.
本文提出了一种基于顺序QR分解和Adaboost分类器的智能水印算法。对顺序QR分解并提取R矩阵的对角线元素来构造样本特征向量并嵌入水印。在水印提取过程中,利用Adaboost分类器对待检测的样本向量进行分类。实验结果表明,本文提出的方法不仅能够抵抗诸如噪声、滤波和压缩的类噪声攻击,也可以抵抗类似裁剪和旋转的几何失真。  相似文献   

6.
对于MIMO系统而言,其复杂度主要集中在检测上。在分析现有MIMO检测算法的基础上,给出了一种新的基于Givens旋转的排序QR分解检测器的实现方法。该方法通过将复数域的矩阵进行对称变换,转化到实数域进行QR分解,大大降低了运算量。依据上述方法,给出了硬件实现流程和模块结构图。软件仿真和硬件实现结果表明该检测方法在保证检测性能的基础上,大大降低了其硬件实现的复杂度,节省了FPGA中宝贵的乘法器资源和逻辑资源,保证了后续MIMO原理样机的研制。  相似文献   

7.
基于对双向迫零算法(BID-ZF)和循环迭代QR分解算法(IQRD)的研究,提出了VBLAST-OFDM系统中一种双向迫零循环迭代QR分解联合检测算法,称之为BID-IQRD算法.该算法主要克服循环迭代QR分解算法最先检测层性能差和存在误码传播的缺点,把双向迫零算法的检测结果作为循环迭代QR分解算法的输入,进一步遏制了误码传播,有效提高了系统的检测性能.仿真结果表明了联合算法的有效性,可以获得比单纯使用循环迭代QR分解算法或者BID-ZF算法更好的误码性能.  相似文献   

8.
针对垂直分层空时码系统的最大似然检测算法运算复杂度大的缺点,将排序的QR分解算法和最大似然检测算法结合起来,给出了一种改进的垂直分层空时码检测算法.该算法既减少了最大似然检测算法的搜索次数,降低了计算量,又避免了层间干扰和误码扩散,提高了系统误码性能.最后的仿真验证了所提算法的有效性和实用性.  相似文献   

9.
垂直分层空时码技术是提高无线信道数据传输速率的一种十分有效的方法.瑞利慢衰落MIMO信道下,MMSE检测算法能够很好的抑制信息流之间的干扰和噪卢的增强.针对瑞利快衰落MIMO信道.依据信号模型,应用多元统计分析、串行干扰消除及最佳排序相结合的方法,给出了一种逐符号检测的MMSE-OSIC检测算法,使系统的误码性能得到了提高.仿真实验结果表明,在快、慢衰落MIMO信道条件下,SSMMSE-OSIC检测算法与MMSE-OSIC检测算法,能够有效的改善各自适用系统的误码性能,提高频带利用率.  相似文献   

10.
司艳华  邱玲  朱近康 《计算机仿真》2006,23(10):309-311
多输入多输出(MIMO)是未来移动通信系统实现高数据速率,提高传输质量的重要途径,垂直一贝尔实验室分层空时(V-BLAST)系统因其简单的实现结构和高频谱利用率而成为移动通信系统研究的热点。研究表明,空时分组码(STBC)与垂直-贝尔实验室分层空时(V-BLAST)系统的结合可以在提高发送速率的前提下又尽量少的损失系统性能。其基本原理是将发射天线分成几个独立的组,组内数据按STBC方式形成空时码块,各组空时码块同时独立发送。接收端采用一定的检测方法后,系统可以获得复用和分集增益。该文采用一种低复杂度的分组检测方法进行检测,即排序的QR(SQR-SIC)检测方法,在保证频谱效率不变的情况下,得到了很好的比特差错率(BER)性能,同时提高了分集增益。  相似文献   

11.
通过对现有的盲数字水印算法的研究,本文提出一种新颖的基于分数阶小波变换(FRWT)和QR分解的盲数字 图像水印算法,相比于现有的基于DWT域数字图像水印方法,该方法兼具分数阶小波变换(FRWT)和DWT的优点,对数字水 印处理具有更高的灵活性。仿真结果表明嵌入水印后的宿主图像的峰值信噪比均高于40dB,充分说明该算法不仅可以很好 地平衡水印的不可见性,而且对几何攻击具有较好的鲁棒性。  相似文献   

12.
分布式MIMO 系统的迭代空时检测算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对未来无线通信系统中广义分布式天线阵的架构,提出了一种适用于分布式多输入多输出(MIMO) 系统的LST-STBC 空时编码方案.该方案通过具有差错控制编码的分层空时(LST)结构与基于正交设计的分组空 时码(STBC)的有效结合,同时获得了分集和复用增益.针对提出的空时编码结构,接收端采用基于软干扰抵消和 最小均方误差(MMSE)的迭代检测算法,通过检测和译码软信息的迭代,有效降低了系统的误码率.仿真结果表 明,文中提出的基于接收端迭代检测的空时编码方案能有效提高分布式MIMO 系统的传输速率和传输质量.  相似文献   

13.
江艳霞  刘子龙 《计算机工程》2010,36(12):198-199
针对局部保留映射(LPP)算法不能提供数据集的差异信息问题,提出一种基于QR分解的扩展有监督LPP算法。该方法对训练数据矩阵进行QR分解,采用有监督的LPP算法进行降维,利用类别信息对降维后的数据进行Fisher线性判别式分析,得到最终的映射矩阵以提高判别性能。实验结果表明,该方法较主成分分析法和LPP方法有更好的判别性能。  相似文献   

14.
QR分解作为一个基本计算模块,广泛应用在图像处理、信号处理、通信工程等众多领域.传统的并行QR分解算法只能挖掘计算过程中的数据级并行.在分析快速Givens Rotation分解特征的基础上,提出了一种多层次并行算法,能够同时挖掘计算过程中的任务级并行和数据级并行,非常适合于以图形处理器(GPU)为代表的大规模并行处理器.同时,采用GPU的并行QR分解算法可以作为基本运算模块被GPU平台上的众多应用程序直接调用.实验结果显示,与CPU平台上使用OpenMP实现的算法相比,基于GPU的多层次并行算法能够获得5倍以上的性能提升,而调用QR分解模块的奇异值分解(SVD)应用可以获得3倍以上的性能提升.  相似文献   

15.
正弦变换编码的改进算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了低码率正弦变换编码算法(STC)的改进算法。为了准确地提取基音频率并尽量减少算法复杂度,改进算法采用了快速有效的混合基音提取方法以结合时、频域基音提取算法的优点。为保持谐波之间的相位信息,改进算法在解码端利用相邻帧的基音频率对谐波相位进行匹配跟踪,使重建语音保持了原始语音的特点。另外,改进算法在对幅度谱包络进行量化之前用双线性变换做了适合人耳听觉特性的预处理,降低了LPC分析的阶数,从而达到进一步降低码率的目的。  相似文献   

16.
黄可坤 《计算机工程》2012,38(15):218-221
为在保持多级树集合分裂(SPIHT)算法编码速度的同时提高其性能,提出一种基于二叉树的改进SPIHT算法。对D型集合分裂得到的4个系数进行二叉树编码,优先编码L型集合的重要性,并以较高的概率提前判断二叉树根节点的重要性,从而提高编码效率。实验结果表明,该算法的执行速度与SPIHT算法相当,且具有较高的峰值信噪比。  相似文献   

17.
在水印算法中用奇异值分解可以提高图像的抗几何失真性,但它对椒盐、高斯、滤波等攻击的抵抗能力却很弱.对原有的基于SVD的水印算法进行改进,提出基于W-SVD的水印算法,即在小波分解的基础上进行奇异值分解.实验证明,改进后的水印算法在保持强的抗几何失真性的同时对椒盐、高斯、滤波等攻击的鲁棒性也有提高.  相似文献   

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