基于 NIOS II 的图像压缩感知

压缩感知(CS)是近年来提出的一种针对稀疏信号处理的新方法,其核心是将压缩与采样同步进行,由于信号的投影测量数据远小于传统方法的数据量,突破了香农采样定理瓶颈从而使得高分辨率信号采集成为可能. NIOS Ⅱ嵌入式处理器是 ALTERA 公司推出的第二代片上可编程软核处理器,它的灵活性与可裁减性使其适用于终端数据处理.正交匹配追踪(OMP)算法是压缩感知理论中用于重构的经典算法,针对该算法对图像重构计算时需要大量存储空间并耗时巨大的问题,文中提出了图像分块压缩的改进方案;针对 OMP 算法重构时图像列与列之间数据相关性被割裂的现象,提出了图像均衡行列值的改进算法.实际系统运行结果显示两种改进方案均取得了良好效果     

分布式压缩感知实现联合信道估计的方法

针对无线通信中多个信道之间存在相关性的现象,本文研究了基于压缩感知的联合信道估计。通过选取多个节点与簇头之间的信道为研究背景,本文建立了多信道下的联合信道估计模型,推导了判决门限与信噪比之间的关系,提出了基于门限自适应-正交匹配追踪联合重构技术(TA-SOMP)的信道估计算法,并进行了相应的仿真实验。仿真结果表明:与经典的正交匹配追踪(OMP)算法相比,本文算法所重构的信道与原始信道之间的均方误差(MSE)更小,传输信号误比特率(BER)更低;在相同信噪比环境下,TA-SOMP算法所需导频数量更少,频带利用率更高。      

基于场强地图的室内定位技术研究

室内定位技术的发展,要求能提供快速建立、适应性强、成本低的定位系统。基于场强地图的室内定位技术,能大幅减少离线测试工作量。针对当前离线阶段存在预测场强不准的问题,提出了追踪共轭梯度法,能快速建立场强地图。在线阶段提出了加权差分坐标K最近邻法,结果表明该方法与传统方法相比,能使离线阶段的反演模型数据优化,使得在线阶段的定位匹配误差进一步减小,获得更高的定位精度。     

基于NIOS Ⅱ的图像压缩感知

压缩感知（CS）是近年来提出的一种针对稀疏信号处理的新方法,其核心是将压缩与采样同步进行,由于信号的投影测量数据远小于传统方法的数据量,突破了香农采样定理瓶颈从而使得高分辨率信号采集成为可能。NIOSⅡ嵌入式处理器是ALTERA公司推出的第二代片上可编程软核处理器,它的灵活性与可裁减性使其适用于终端数据处理。正交匹配追踪（OMP）算法是压缩感知理论中用于重构的经典算法,针对该算法对图像重构计算时需要大量存储空间并耗时巨大的问题,文中提出了图像分块压缩的改进方案;针对OMP算法重构时图像列与列之间数据相关性被割裂的现象,提出了图像均衡行列值的改进算法。实际系统运行结果显示两种改进方案均取得了良好效果。     

通信工程专业“电路分析”课程教学探讨

如何将通信工程专业特点与＂电路分析＂课程有机地结合起来,是一个值得深入探讨的课题。本文通过列举笔者在教学过程中总结的几点经验,阐述了＂电路分析＂课程的特色,给出了一些与通信工程专业结合的教学方法。实践证明,这些方法能显著地提高教学效果,有效地促进后续专业知识学习。     

基于观测矩阵优化的自适应压缩频谱感知

推导了自适应压缩感知中的重构估算误差,研究了如何降低观测矩阵列向量之间的自相关性,分析了观测矩阵优化对压缩感知重构算法的影响。将观测矩阵优化与压缩感知自适应过程相结合,提出了基于观测矩阵优化的自适应压缩频谱感知算法。仿真结果证实,所提算法比传统算法重构时产生的均方误差(MSE)更低,在同一观测次数下检测概率更高,在达到同等接收操作性能(ROC)时所需观测次数更少。     

应用于WLAN中MIMO OFDM技术的性能分析

网络是现代信息技术的基础,无可讳言,宽带化和无线化是网络技术发展的两大趋势。MIMO技术的应用,很大程度地提高了信道容量和信道的可靠性。采用OFDM技术使各个子载波信号频谱可以重叠,减少了保护带宽,从而提高了频带利用率。MIMOOFDM技术是在OFDM传输系统中采用阵列的天线实现空间分集的一种新技术,它们的结合使得高速率、大容量的WLAN通信成为可能。最后,通过对MIMOOFDM系统的理论分析和仿真证实,好的空时码可以较理想地提高信道容量。     

无线MIMO系统中球解码算法的一种改进

简要介绍了无线M IMO(多输入多输出)系统模型,研究了CL以及KCL球解码算法,并对其性能和复杂度进行了比较;重点介绍了CLimp算法,这种近似算法是一种新的低计算量、准最优的球检测算法,并对其性能进行了详细分析。在此基础上,提出了加权KCL与CLimp近似算法结合的JCLimp新算法,仿真结果表明此新算法在与CL算法、CLimp算法误比特率性能近似的情况下,算法复杂度具有一定的优势,证明了JCLimp算法的有效性。