微波数据压缩及定标测试方法的研究

针对星载合成孔径雷达系统回波数据容量大、难以满足星地链路间传输速率要求的问题,根据max-lloyd量化方法获得了回波数据量化压缩的门限,提出星载SAR数据自适应量化编码压缩和解压缩的具体实现方法。同时,以理想调频连续波信号为发射定标信号,对星载合成孔径雷达系统数据压缩及解压缩过程中的误差进行了详细的分析,并且根据雷达系统压缩后的回波数据在数据高速传输过程中的帧格式,对雷达回波数据进行了二进制的解码及解压缩操作,获得了数据的真实大小。最后,通过Matlab/GUI编程设计了能够对雷达回波数据进行定标分析、解码及解压缩的软件演示系统。通过人机交互的设计,将数据处理过程中的实验结果以dat数据、图片数据和word文档数据等形式进行了存储和显示。     

分块自适应量化算法的仿真和实现

介绍了分块自适应量化(BAQ)算法的基本原理,结合机载合成孔径雷达(SAR)原始数据,对其分布特性、均值、量化信噪比等进行了分析,给出了3bitBAQ的压缩仿真和解码成像,并对原始数据、3bitBAQ压缩结果进行了成像比较。研究了该算法在FPGA内的实现方法。     

基于分块动态归一化的最优标量量化数据压缩

数据压缩的方法很多,实际应用中多采用变换加编码的方法,在允许一定的误差的范围内可以获得比无损压缩高得多的压缩率,而且常常大大简化处理算法。采用一种分块的动态归一化将需要压缩的数据收缩到[-1,1]的区间内,再采用Llyod算法对归一化的数据进行非线性标量量化编码降低每个采样点的比特位宽。算法简单,易于硬件实现,解码时只需查找码书和动态恢复。在50%压缩比情况下EVM值在1%以内。并针对该算法进行了MATLAB仿真和硬件代码的编写。     

基于自适应最优消零的无线传感器网络数据压缩算法研究

针对无线传感器网络采集数据存在的时空冗余,提出了一种自适应最优消零压缩算法(AOZS,adaptive op-timal zero suppression compression algorithm)。AOZS是一种无损的数据压缩算法,能够自适应地寻找最优位数因子对递增排列的数据序列进行消零运算和编码,使得数据序列的最终编码长度最短。仿真结果表明,AOZS算法能够对无线传感器网络采集的数据进行有效地压缩,降低了节点能耗,减小了网络延时,并且能精确地重构原始数据。     

采用高速DSP实现BAQ算法的应用研究

本文较为详细地介绍了最佳量化的基本方法以及块自适应量化编码的原理，同时给出了采用高速DSP芯片技术实现SAR原始数据压缩的原理和实现结果。     

一种新的数据压缩算法

主要描述了一种基于代码库的自适应数据压缩算法(LZJH)。详细介绍了LZJH基础、串扩展机理、编码器和解码器代码库以及解码等。LZJH算法适用于分组数据网和循环分组业务。     

SAR原始数据两种量化压缩方式的性能评估

原始数据压缩是高分辨率SAR需要着重考虑的环节.该文针对目前星载SAR比较常用的4 bit量化和8:3 bit BAQ两种量化压缩方式,在不同输入功率下对量化信噪比、功率保真能力和目视图像效果这几个方面进行了深入的分析和评估.分析得出,综合各项性能后4 bit和8:3 bit BAQ的最佳输入功率范围分别为26.1 dB~34.9 dB和23.5 dB~36.5 dB,这为星载SAR实际运行中MGC值的设置提供了依据.     

基于帧间差分的次表层探测雷达数据压缩

针对深空次表层探测雷达相邻帧道数据相似的特性,提出了一种对相邻帧道差值数据进行分块自适应量化的算法——帧间差分分块自适应量化（Frame Difference Block Adaptive Quantization,FD-BAQ）。该算法首先对数据进行分块,然后进行帧间差分,并对差值数据或原始数据进行Lloyd-Max量化,最后用量化后的数据进行重构。在选择对差值数据或原始数据进行量化时,提出用数据方差作为量化误差的衡量指标,当子块差值数据方差小于原始数据方差时,对差值数据进行量化来替代对原始数据量化,否则直接量化原始数据,从而大幅减小量化误差。将该方法与已有改进型BAQ算法比较,实验结果表明,在相同压缩比条件下,FD-BAQ算法在数据域和图像域均能取得更好的压缩效果。     

基于DPCM算法的测井数据压缩

由于现实中测井数据数据量大,数据传输实时性强,这就要求传输效率要尽可能地高。但是目前大多数油田仍采用直接传输采样数据的方式。因此提出了一种基于DPCM算法的测井数据传输方式。针对编码方式的特点,设计了编码流程图。对测井数据进行了相关的预处理,再进行编码实现。经仿真实验后发现,差值编码能够有效地去除数据之间的冗余,在保证编码压缩后的测井数据与原始测井数据误差不超过5%的情况下,经压缩后的测井数据量为原始测井数据量的1/2,因此测井数据的传输效率提高到了2倍。     

分布式基站中分组调度算法的研究

本文简要介绍了分布式基站及现有分组调度算法的发展概况,主要探讨并分析了常见的几种无线分组调度算法的适用性及其存在的问题,并且进行了仿真分析,最后指出了分布式基站中分组调度算法的发展方向。     

星载SAR原始数据BAQ压缩算法性能评估

对星载合成孔径雷达(SAR)原始数据压缩算法的压缩性能评估是全面了解算法性能、合理选择算法方案的有效手段。该文模拟了以真实SAR图像为背景,引入点目标阵列的SAR回波数据;定义了综合评估指标;对分块自适应量化(BAQ)算法进行了不同分块方案、不同压缩比下的压缩实验;得到了一系列评估指标的计算结果。研究结果表明:BAQ算法对图像域的空间分辨率没有影响;不会引起图像的几何失真;对辐射分辨率影响很小;压缩引起的图像主瓣峰值失真不能够用统一的因子校正。同时该综合评价指标也可以推广到其他压缩算法评估中。     

基站发电调度算法理论研究初探

目前，通信基站的发电调度主要凭借人为经验，没有算法理论的支持，缺乏科学性，影响了工作效率和有效性。文章根据停电特征研究出三种算法，使发电调度尽量保持在可控制范围之内，并放眼调度领域的未来，阐述了其主导发展方向。     

基站阵列接收方案的一种盲自适应算法

本文主要叙述了一种基站阵列接收方案中的盲自适应算法。在此算法中,我们使用一般的信息位作为训练信号来实现智能天线权值的更新。本方法的贡献在于,和导频位辅助LMS—DRMTA算法一样比传统的LS—DRMTA算法大大降低了运算量,同时该算法比导频位辅助LMS—DRMTA算法获得了更好的误码率、系统容量以及更好的波束图。     

GE在基站数据管理和查询使用中的应用

在移动通信网络的运行维护和网络优化工作中，运维优化人员经常需要查询基站位置、天线方向、倾角等基站信息，然后把这些信息和地图、具体位置的实际地形、建筑等结合起来综合应用到覆盖分析、频率规划和切换关系设置等工作中。[第一段]     

CDMA无线定位系统的基站选择算法

在基于CDMA网络的无线定位系统中,当移动终端处于多个基站的侦收范围时会面临定位基站的选择问题,基站选择的优化可以减少系统资源的占用,并且直接影响系统定位性能。文中提出采用精度因子的基站选择算法,通过实测验证具有较高的稳定性,并可提高系统的定位精度和实时性,对定位系统的基站架设和系统设计有实际的指导意义。     

一种用于基站休眠的改进粒子群算法

基站休眠技术被认为是提高无线通信网络能效的最有效方法之一,可以通过动态地关闭部分低负载基站来减少整体网络的能耗。在基站休眠算法中,集中式算法的性能往往比分布式算法更好。与此同时,随着无线接入网架构向集中式演进,集中式休眠算法将得到更广泛的应用。因此,针对基站休眠的集中式算法问题,文章提出了一种能用于基站休眠的改进的粒子群集中式算法。该算法对传统的粒子群算法在初始化方面进行了改进,通过每个基站的相邻基站数目和负载进行多目标优化,得到每个基站的初始化阈值,然后每个基站与阈值进行比较来进行初始化。仿真结果表明,文章提出的算法在性能上比传统分布式算法更好,并且与最优解情况相差很小,性能比较好。     

基于免疫计算的WCDMA网络基站选址优化

为了解决WCDMA网络基站选址优化问题,该文给出了一个基于免疫计算的选址优化方案。研究了容量约束下的小区面积,给出了免疫优化算法框架,并与文献算法进行了对比实验。实验结果表明：该文算法方案能以较小的网络建设代价满足覆盖要求,具有较好的应用价值。