一种改进的基于多用户检测的独立分量分析算法

为了降低FastICA算法的计算复杂度,提出了一种基于多用户检测串行干扰抵消的新型独立分量分析算法MUD_FastICA。该算法结合了盲信号分离和多用户检测串行干扰抵消两种信号处理技术,利用减法和低维特征值分解来保证每次分离出不同独立分量和达到降低算法复杂度的目的。通过分析和仿真可以看出,所提算法在不影响分离性能的前提下,显著降低了算法的迭代次数和每次迭代的计算复杂度。在信噪比0 dB和4个源信号混合情况下,分离第二个信号的迭代次数和所需计算单元分别下降了14%和37%,分离第三个信号的迭代次数和所需计算单元分别下降了22%和58%,因此更加适合对实时性要求高的通信系统。     

三维MIMO阵列空间相关性分析

主要研究了3D-MIMO阵列的空间相关性.首先给出全局坐标系下精确的3D-MIMO信道模型,为真实准确的信道相关性分析提供基础.接着推导了天线阵列沿不同方向摆放、电磁波水平和俯仰功率角度谱分布服从拉普拉斯分布情况下空间相关性的数学表达式,建立起空间相关性与信道参数的数学关系.最后通过3个仿真实验从不同角度验证了理论分析的准确性,对多个实验结果进行联合分析,得到空间相关性产生的根本原因及影响因素.     

利用多媒体技术提升高校教学质量

伴随着信息技术的普及,多媒体教学作为一种特殊的课堂教学形式出现在越来越多的高校课堂上。越来越多的教师开始意识到多媒体技术在高校教学中的重要性。本文从分析多媒体技术在高校教学的优势入手,提出了高校如何推广多媒体技术从而提升教学质量,以发挥其独特的作用。     

基于小波变换和极限学习机的网络流量预测模型

为了提高网络流量预测准确性,结合网络流量的变化特点,针对当前网络流量预测模型存在的局限性,设计了基于小波变换和极限学习机的网络流量预测模型。首先分析了当前国内外网络流量预测研究现状,找到引起网络流量预测准确性差的原因;然后采用小波变换对原始网络流量时间序列进行去噪,得到无噪声的网络流量时间序列;最后采用极限学习机对网络流量时间序列进行建模,得到相应的预测结果。与当前经典的网络流量预测模型在相同环境下进行对照测试,测试结果分析表明,小波变换和极限学习机的网络流量预测精度达到了95%以上,网络流量预测误差得到了有效的控制,而且提升了网络流量预测效率,预测结果要远优于当前经典的网络流量预测模型。     

一种基于改进的暗原色先验图像去雾方法

为了减小雾霾天气对户外视觉系统的影响,本文提出一种基于改进的暗原色先验图像去雾方法。首先,分析雾霾天气图像的成像机理;其次对传统的暗原色先验去雾原理和算法进行简单介绍和客观分析;再次针对传统暗原色先验去雾算法做了部分的优化和改进;最后采用不同的去雾算法对部分有雾图像进行仿真实验。结果表明,该方法可以明显地提高原始图像的清晰度和对比度。