OFDM空时发射分集系统信道盲估计

本文研究了OFDM空时发射分集系统的子空间信道盲估计方法。该方法仅利用空时编码及OFDM调制引入的冗余,在接收天线小于发射天线时,也可以对信道进行盲估计。对盲估计方法所共有的估计模糊性问题进行了详细的论述,证明估计仅存在两个标量不确定因子。这种方法不需要对信号进行冗余预编码,系统将有更高的速率;同时也不需要对系统输出进行过采样或采用多天线接收。由于不需要确切知道信道的阶数,算法对信道阶数过估计有较好的鲁棒性。     

V-BLAST MIMO系统中基于增广信道矩阵分析的发射天线选择算法

为了减少MIMO无线通信系统的射频链路硬件成本和降低系统复杂度,针对采用排序逐次干扰抵消(OSIC)接收的MMSE V-BLAST系统,通过对增广信道矩阵进行次优排序和QR分解分析,提出了一种新颖低复杂度的发射天线选择算法.与其它方案不同的是,本文算法综合考虑了排序、干扰抵消和噪声对天线选择性能的影响.仿真结果表明,该算法的性能比其它算法的性能有很大改善.     

用于视频镜头突变切换检测的二次差分法和像素点匹配二次差分法

镜头切换检测是视频检索研究领域中一项基本的、重要的技术．对于数字视频镜头突变切换的检测，一般有模板匹配法、直方图法等基本算法，但这些算法在实际检测中通常达不到较高的检测精度．为此，提出了一种新的用以消除视频运动对镜头切换检测影响的检测算法，即二次差分法，和一种新的计算两帧图象帧间差的算法，即像素点匹配法，实验结果表明，二次差分法较之直接帧间差算法，明显地提高了镜头突变切换检测的检测精度，像素点匹配法较之现有基本帧间差算法总体地提高了检测精度，而像素点匹配二次差分法达到了最好的检测精度，它能够实现在无虚检或只有很小虚检的条件下，对镜头突变切换的无漏检检测．     

非线性时间序列分析中系统建模和噪声抑制的交叉参考方法

本文钭复杂非线性时间序列分析中的系统建模（或参数估计）与器材怕抑制这两个通常是分别或顺序完成的任务进行处理,提出一种交叉参考的统一框架,通过这代算法中的交叉参考和积极作用改善性能,基于这一框架,建立了一个用于混沌时间序列分析的交叉参考迭代算法,仿真结果表明了该方法对性能的显著改善,根据不同的优化准则,还可获得各种变型长法。     

欠采样带通信号时延估计算法

本文研究了带通信号的时延估计问题。由于带通信号载波的高频振荡,已有的时延估计算法在欠采样条件下无法得到精确的估计结果,尤其当延时真值不是采样间隔整数倍时,将出现无法克服的误差平台。本文通过分析,对这一问题给出了合理的解释,并提出了一种欠采样条件下的带通信号时延估计新算法。新算法利用相关函数的复包络估计时延很好地解决了上述问题,进而利用带通信号的特点提高了算法对噪声的鲁棒性。仿真结果说明,新算法的性能优于已有的时延估计算法。     

多业务MIMO-OFDMA/SDMA系统跨层调度与动态资源分配

对多业务MIMO-OFDMA/SDMA 系统下行链路跨层调度与动态资源分配问题进行了研究.首先,在满足各种约束条件的前提下,以最大化系统吞吐量为目标建立了相应的优化模型;然后,提出了一种基于业务类型和子空间距离的用户分组算法,该算法采用聚类分析的方法在每个子载波上对配置有多根接收天线的用户进行分组,从而降低了调度时所需搜索的用户空间的维数;接着,基于所提出的用户分组算法并结合不同业务的优先级提出了一种新的跨层调度和资源分配算法,该算法充分利用跨层信息为每个子载波调度相应的用户组,并为调度到的用户分配相应的系统资源,从而通过最大化每个子载波的吞吐量近似实现了系统整体吞吐量的最大化.仿真结果表明,与现有的方案相比,所提算法更好地满足了不同业务用户的QoS要求,并获得了更好的吞吐量性能.     

稀疏特征重用的人脸特征提取网络

为了提高人脸特征提取网络的性能,进而提高人脸识别算法的准确率,本文对基于卷积神经网络的人脸特征提取网络进行研究,提出了 SFRNet(Sparse Feature Reuse Network).首先,基于稀疏特征重用、混合特征融合、中心-高斯池化三个创新点,给出了 SFRNet的网络结构.然后,在图像分类数据集Imag...     

基于改进的混合学习模型的手写阿拉伯数字识别方法

在特征空间维数较高的手写阿拉伯数字识别问题中,冗余的特征往往会意外增加学习模型刻画问题空间的复杂度,影响手写阿拉伯数字识别的效率和精确度。该文提出了一种基于边界对特征的敏感度值进行特征选择的支持向量机树混合学习模型,依据当前中间节点上的分类曲面对子样本空间中的样例特征的敏感程度选择特征,在新构建的子样本集上训练子节点上的支持向量机。UCI机器学习数据库中手写阿拉伯数字识别问题的仿真结果表明,与其他算法相比,该文提出的方法能够在提高或保持手写阿拉伯数字高识别精确率的同时,精简问题空间,从而简化混合学习模型的中间节点和整体结构。     

多用户MIMO网络的OFDM放大转发双向中继策略

在多用户MIMO通信网络中,该文提出一种新的放大转发双向中继策略,在第1时隙的多址传输中采用OFDMA,在第2时隙的广播传输中采用OFDM/SDMA,通过利用频率分集和空间分集提高了系统性能。针对双向中继传输的特点,采用两种方法在每个子载波上设计了中继波束形成矩阵,即信漏噪比(SLNR)准则和块对角化迫零(BDZF)准则。利用割集理论推导了该双向中继网络的容量域上界。仿真结论表明,所提出的双向中继策略在系统和速率性能上优于其他3种中继策略,并能逼近所推导的容量域上界。     

空间相关莱斯衰落信道下基于部分信道信息的多用户预编码与调度算法

在空间相关的莱斯衰落信道模型下,针对多用户MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统潜在的多用户分集增益和空间分集增益,该文提出了一种基于部分信道信息的多用户预编码与调度算法。结合部分瞬时信道信息和统计信息,利用约束最大似然估计对各用户信道矢量进行估计,然后利用估计的各用户信道调度多个用户进行预编码。仿真结果表明,该方案以较少的反馈开销,获得了较大的性能增益。