双向中继网络中基于压缩感知的稀疏信道估计

为提高双向中继网络中稀疏信道估计的精度并减少训练序列的长度, 利用双向中继信道(Two-way Relay Channel, TWRC)的潜在稀疏特性, 研究了基于压缩感知的稀疏TWRC估计问题, 提出了一种改进的正交匹配追踪(Improved Orthogonal Matching Pursuit, IOMP)算法. 新算法运用迭代重加权最小二乘估计代替了正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法中的最小二乘估计过程, 通过对样本进行迭代重加权, 逐步减小了异常样本的影响, 不断地修正了估计值, 在使用相同长度的训练序列时, 提高了估计的精度. 与传统的最小二乘估计算法相比, 新算法能够在获得相同估计效果的情况下, 显著减少所需训练序列的长度. 仿真结果验证了基于新算法的稀疏TWRC估计的有效性.     

面向有限带宽信道的字典学习图像超分辨率重建

固定邻域回归(ANR)算法采用K层奇异值分解(K-SVD)算法进行字典训练, 在字典学习过程中存在稀疏表示系数不准确的问题, 导致重建的结果不理想. 因此, 引入一种改进的K-SVD算法对字典进行训练, 该算法对字典训练改变了传统K-SVD算法更新稀疏表示系数的方式, 使得稀疏表示系数更加准确, 而且加快了字典的收敛速度, 使得训练得到的字典具有更好的稀疏表达能力. 同时, 针对ANR算法的不足, 提出一种面向有限带宽信道基于字典学习的图像超分辨率方法, 该方法采用改进的K-SVD算法训练字典对 , 并将其应用到ANR算法中, 实现图像的超分辨率重建. 实验结果表明, 本文提出的方法不仅能够保持ANR算法快速重建的优势, 而且提高了图像的重建质量, 具有更高的峰值信噪比和结构相似度.     

基于遗传算法的人脸精确定位

提出一种基于遗传算法的人脸图象精确定位方法,作为人脸检测与人脸识别之间的一个中间优化处理过程,以解决由于人脸检测技术的定位误差导致人脸识别错误的问题。精确定位问题转化为一个在离散空间中的优化搜索问题,以遗传算法作为优化搜索方法,利用其收敛速度较快、鲁棒性强和全局寻优等优点,改进了基于身份子空间统一模型的人脸识别系统的识别效果。实验结果表明,基于遗传算法的人脸图象精确定位方法能够有效地提高人脸识别系统的识别率。     

基于循环平稳特性的OFDM盲信道估计算法

准确的信道估计是无线通信可靠传输的关键技术之一,因此提出一种基于OFDM信号循环平稳特性的单k盲信道估计算法.该类算法无须改变循环频率,而是利用延迟变量的z变换中2个相关值来估计信道,并采用部分频谱信息提出的简化算法可进一步减小运算量.计算机仿真结果验证：单k盲信道估计算法性能明显优于双k算法,而简化的单k算法虽然在高信噪比时性能有所下降,但算法复杂度却大大降低了.     

正交匹配追踪算法的迭代残差重建方法

正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法是一种重要的压缩感知重构算法. OMP算法在每次迭代中选择与当前残差最相关的原子. 针对每次迭代需要重新计算残差的问题, 本文考虑偶数次迭代下残差未知的情况. 首先, 研究了奇数次迭代的残差与下一次迭代的残差之间的关系, 得到了一种偶数次迭代时选择原子的标准. 然后, 引入一种回溯机制来处理前面所得的迭代结果, 这种机制通过剔除其中多余的原子来实现精确重建. 据此, 提出了可减少计算残差的改进型正交匹配追踪算法.     

基于CPLD器件的FIR滤波器的设计

给出了一种适合于用CPLD器件实现有限冲击响应(FIR)滤波器的补码算法．用Lattice公司的ispLS18840器件设计了8阶、11位的线性相位FIR滤波器,并提出了用多片CPLD器件进行扩展设计的方法,实现了更高阶的线性相位FIR滤波器．通过小型乘法查找表和具有超前进位的流水线加法器实现FIR滤波器的设计,提高了工作速度,节约了器件资源,其最高工作频率可达60MHz．在计算机上进行了硬件仿真分析,并将仿真结果与理论计算结果进行了比较．表明该滤波器工作可靠,精度高,具有较好的实用价值．     

一种改进的减少状态逐幸存处理均衡器

提出了一种带有FIR前置滤波器的减少状态逐幸存处理均衡器．该均衡器通过训练序列估计信道的特性，利用RLS算法对信道的估计值进行更新．在RSSE-PSP处理之前加入一个FIR前置滤波器，使全信道近似呈现最小相位特性,该FIR滤波器为一个信道匹配滤波器和一个预测误差滤波器的级联，采用Levinson-Durhin算法进行求解,仿真结果表明，该均衡器在具有符号问干扰的信道中比传统均衡器有着更优异的性能．     

一种改进型低复杂度的超宽带信道估计算法

针对多带正交频分复用（MB-OFDM）的超宽带系统,为减小其常规最小均方误差算法的运算量,提出一种改进型低复杂度的超宽带信道估计算法.新算法在原最小均方误差算法的基础上,将求逆问题转化成一簇线性方程组的求解问题,然后通过初等行变换直接得到信道的估计值.新算法不仅降低了原最小均方误差算法的复杂度和运算量,而且保持了原估计方法的性能.并且基于超宽带标准信道CM1的计算机仿真结果也验证了新方法的有效性.     

卡尔曼滤波在室内定位系统实时跟踪中的应用

为了解决室内定位系统实时跟踪应用中所估算的用户位置方差较大,用户位置移动不平缓这一难题,提出了一种基于卡尔曼滤波的室内定位方法.首先利用最近邻居法估算用户的位置坐标,然后再利用卡尔曼滤波算法对用户的估算位置坐标进行滤波处理,以提高室内定位系统的性能和稳定性.实验结果表明,卡尔曼滤波算法可以将2 m以内85%的定位精度进一步提高到93%,3 m以内95%的定位精度提高到98%,改进效果明显而且稳定.     

基于PKI的校园移动应用身份认证设计

运用公开密钥基础设施非对称密码算法原理和技术,设计了基于PKI的移动应用身份认证系统.详细阐述了该身份认证系统的模块结构、模块功能以及数字证书的验证流程,可为相关应用提供参考.