CAZAC改进帧同步检测方案

提出了一种基于CAZAC（Constant Amplitude Zero Auto Correlation）的改进帧同步检测方案。首先,利用CAZAC序列作为短训练序列来改变IEEE 802.11a系统标准前导结构,并增加用于粗频偏估计的短训练序列个数;其次,在使用延时相关帧检测的基础上,结合短训练序列的互相关信息共同完成帧同步检测。由于CAZAC序列良好的自身特性以及互相关信息的辅助,使得帧同步检测更加准确,粗频偏估计的性能也有所提高,大频偏下仍得到稳定的性能。仿真结果显示,在多径时延为100 ns,频偏为200 kHz时,与传统方法比较能得到约2 dB的增益。     

基于Toeplitz矩阵的酉变换波达角估计算法

为提高Toeplitz矩阵重构算法的估计性能、降低计算量,提出了基于Toeplitz矩阵的酉变换DOA估计算法UHT-MUSIC。该算法在保持估计性能不变的前提下,先将Toeplitz型协方差矩阵变换为Hermition矩阵,然后利用酉变换将其转换为实数矩阵。在此基础上利用MUSIC算法进行DOA估计,其特征值分解及谱峰搜索的计算量降低到同条件下TOEP-MUSIC算法的1/4。同时该算法还有效降低了信源的相关系数,从而提高了算法的分辨性能。仿真实验验证了该算法的正确性。     

城市环境下GPS导航系统的地图匹配估计

针对城市环境下车辆的行驶特点,在GPS定位数据的基础上,利用位置择近算法对车辆进行地图匹配估计,使车辆在道路法线方向的定位误差显著减小,误差仅保留在车辆行驶方向的径向分量中.试验结果表明,经地图匹配修正后,车辆运动轨迹的定位精度达到了道路城内,进一步提高了系统的跟踪能力.     

一种基于无线传感网络的气体泄漏源定位算法

无线传感器网络由于其组网成本低、覆盖范围广、能耗低及工作时间长等优点,近年来在军事、化工、商业等领域得到了广泛的应用。本文主要针对基于无线传感器网络的化工厂中有毒气体泄漏源的定位问题进行研究,提出了一种新的气体泄漏源定位算法。算法假设气体扩散满足高斯烟团模型,应用Taylor级数展开将测量模型线性化之后,根据高斯-马尔可夫定理对其作最佳线性无偏估计(BLUE)。经过重复迭代,获得较为精准的泄漏源位置。仿真结果表明,本文所提出的算法与已有的基于最小均方误差(MSE)的粒子群优化(PSO)算法相比较,定位精度更高、收敛速度快,并且所需的存储空间更小。本文中的算法可应用于毒气泄漏、火灾早期监测、易燃易爆气体泄漏等场合。     

OFDM系统中频率同步算法的研究

OFDM是B3G乃至4G系统中的一种关键技术。它的最大优点是对抗频率选择性衰落,同时又提高了频谱利用率。本文首先介绍了多载波传输与OFDM之间的关系以及OFDM系统的基本原理,接着对OFDM系统中的同步技术和载波同步算法进行了分析．最后对基于训练符号的时域相关算法做了详细的研究。     

基于跳数分类的改进DV-Hop节点定位算法

在传统DV-Hop节点定位算法中,不同的网络节点密度使得节点之间不同跳数的平均每跳距离差异较大,跳数越多误差越大.为了减小平均每跳距离差异对节点定位精度的影响,提出一种DV-Hop改进算法.改进算法首先提出跳数分类的策略对网络中不同的跳数进行分类,以减小不同跳数之间平均每跳距离差异的影响,提高节点的定位精度;然后对加权最小二乘估计进行改进,采用改进的权系数取值策略来适应累积误差的非线性变化,从而更好地控制不同跳数在最小二乘估计中的权重,以减小因跳数增加而产生的累积误差,进一步提高节点的定位精度.实验结果表明,改进算法可以有效地减小平均每跳距离差异以及高跳数对节点定位的影响,节点定位性能显著优于传统DV-Hop节点定位算法,相较于对比文献也有一定的提升,并且对不同的网络节点密度具有更好的适应性.     

多传感器单模型动态系统多尺度分布式融合估计

近几年来,小波理论和信号的多尺度表示方法都得到了迅速发展,并在包括信号处理和图像处理在内的众多领域中得到了成功的应用,而在这些领域中,目前一个较为活跃的分支是基于小波变换的多尺度表示的统计信号处理。运用多尺度分析的思想,将基于模型的动态系统分析方法与基于统计特性的多尺度信号变换方法相结合,建立起状态基于多源观测信息的多尺度分布式融合估计和单源观测信息的多尺度分布式估计两种新算法,用计算机仿真研究验证了算法效能。     

基于AVS视频编码的运动估计与DSP算法优化设计

简要介绍AVS(Audio Video Coding Standard)编码标准,对其运动估计算法的技术特点与流程进行了详细分析.采用TI公司的最新多媒体处理器TMS320DM6446为核心的硬件平台,针对原算法的不足之处,在整像素和亚像素搜索算法上做了改进与优化,提出了一种改进了的快速算法系统.实验结果表明,该方法在基本保持性能的前提下,较大程度地降低了运动估计算法的复杂度,提高了编码速率.     

基于EHMM的地面飞机识别

提出一种EHMM外部和内部状态敷自动估计的算法,优化估计了模型的结构.算法应用于对地面飞机的识别,通过对多种EHMM的结构模型进行了对比实验,证明了由该算法得到的EHMM结构比其他结构有更高的识别率(最高达到100%),同时系统资源和运算时间都有所减少(大约减少30%).     

改进的指数双向联想记忆模型及性能估计

提出了一个新的改进型指数双向联想记忆模型(improved eBAM,简称IeBAM).通过定义有界且随状态改变而下降的能量函数,证明了IeBAM在状态的同、异步更新方式下的稳定性,一方面排除了Wang的修正指数BAM(modified eBAM,简称MeBAM)和Jeng的eBAM(exponential BAM)的稳定性证明中所作的不合理假设;另一方面,放宽了对BAM(bidirectional associative memory)的连续性假设的要求,并避免了补码问题.理论分析和计算机模拟结果表明,