一种多径信道下OFDM符号定时算法

针对正交频分复用系统(OFDM)对同步偏差的敏感性,提出一种新的数据辅助算法.该算法通过利用Schmidl&Cox训练序列,重新设计定时测度函数,有效地克服了传统数据辅助型算法的缺陷.通过仿真表明,该算法可以有效的改进传统算法在多径信道下性能.     

面向脉冲噪声环境的多径信道鲁棒估计方法

在低压电力线通信(power line communication,PLC)中,由于脉冲噪声的干扰和阻抗不匹配引起的多径信道的影响,传统的在加性高斯白噪声环境下的信道估计算法运用到电力线通信时,往往效果很差,甚至得到的结果毫无意义。针对电力线通信中的脉冲噪声,采用了Middleton Class A脉冲噪声模型。通过基于高阶矩的方法对脉冲噪声的参数进行估计。根据估计得到的脉冲噪声参数,提出了新颖的、在脉冲噪声环境中鲁棒的信道估计算法。通过仿真,验证了提出的算法是可靠的,并且具有一定的灵活性。     

多径信道下的OFDM信号带宽盲估计

针对传统的正交频分复用（OFDM）信号的带宽估计方法在低信噪比多径信道下,估计精度低且计算量大的问题,提出一种OFDM信号带宽盲估计方法.本方法首先根据接收到的观测信号建立自回归（AR）模型,通过AR模型计算信号的功率谱;然后将其功率谱等效成矩形谱,并将矩形谱的带宽作为OFDM信号的估计带宽;最后通过多次循环求统计平均...     

一种对信道差错鲁棒的多描述编码算法

结合过完备小波变换和凸集投影集(POCS)算法，提出了一种对信道差错鲁棒的多描述编码算法．该算法在编码器端采用过完备小波变换来引入冗余，并通过量化比例因子来调整编码中的冗余度；在解码器端使用POCS算法来重建图像．实验表明，该算法在删除信道中具有非常优良的性能，它不仅能利用冗余的小波变换系数来提高中心解码器的性能，还能利用冗余小波变换系数来克服信道差错．     

一种非合作超宽带信道盲估计算法

为了解决非合作多通道室内通信环境中的超宽带信道先验信息难以获得、信道稀疏度弱的问题,提出了基于盲压缩感知的信道估计方法,以求进一步改善超宽带信道估计性能。盲压缩估计过程不依赖信道先验信息,采用稀疏编码与正交基更新交替迭代来获得稀疏矩阵和正交基;然后通过优化乘积得到重构信道,实现非合作超宽带系统信道估计。相对于传统方法,盲压缩感知理论提高了信道估计精度及模数转换速率,并且具有较好的抗噪声干扰能力。通过实验结果可知,该方法有效地克服了噪声干扰,降低了均方误差,在理想环境下,重构误差接近10~(-11)。     

一种用于多径衰落信道的盲多用户检测器

将基于递归最小二乘算法的盲多用户检测器与RAKE接收机相结合,提出了一种适用于频率选择性衰落信道下的接收机,叙述了其工作原理和算法,分析了其性能。仿真表明,该接收机无论在收敛性能还是在误码性能上均优于基于Rosen梯度投影的接收机。     

一种快速鲁棒的全局运动估计算法

局部运动矢量会严重影响全局运动估计的结果,不仅降低全局运动估计的准确度,而且消耗大量的运算时间。针对上述问题提出了一种快速鲁棒的全局运动估计算法。首先采用快速的块匹配算法得到运动矢量场,然后通过改进的梯度均值残差法去除估计的不准确运动矢量,提高估计出的运动矢量场的准确性并使得全局运动估计所处理的宏块尽可能是全局运动块;其次,基于六参数仿射模型估计出初始全局运动参数,为了消除错误运动矢量产生的误差,使用匹配加权函数的方法对估计结果进行进一步修正,最终得到最优的全局运动参数。实验结果表明该算法兼顾了全局运动估计的准确性和鲁棒性,对大多数视频序列的全局运动估计具有算法复杂度低、运动参数估计准确的效果。     

数字通信中的盲多径衰落信道估计与均衡

建立一个过采样的的多径衰落信道的FIR滤波器模型 ,提出了一种基于子空间过采样的多径衰落信道盲估计算法 ,并在信道估计的基础上用迫零算法实现信道均衡。试验仿真表明 ,该方法能有效地估计出信道 ,并能有效地提高系统的容量和利用率。     

一种多径信道下多体制信号识别方法

针对多径干扰下调制信号识别难的问题,提出了一种基于循环谱的调制信号识别方法.根据信号循环谱的性质,提取频率谱截面和循环谱截面的相关系数作为特征参数,并证明了该特征参数能够消除多径信道参数的影响,克服了利用循环谱或循环相关系数识别信号时受多径干扰影响大的缺点.仿真结果表明：在信噪比为0dB的多径瑞利衰落信道下,2PSK,4QAM和ODFM信号的识别率达到90%以上,与基于循环谱的方法相比,该方法识别率有显著的提高,且具有更强的抗多径能力.     

多径衰落信道下的正交频分复用符号同步算法

传统的基于循环前缀的正交频分复用同步最大似然算法,在多径衰落信道下,由于多径时延和多普勒频移的缘故,部分循环前缀受到码间干扰,相关运算的峰值不明显,而且具有峰值平顶效应,在不加优化的条件下,几乎不可以使用.现提出了一套改进方案,根据信噪比的高低和多径时延的大小,动态调整参与相关运算的循环前缀长度,并采用多点相关求均值的方法.仿真结果表明,该方案在信噪比低的高斯白噪声信道和多径衰落信道下,均可以得到尖锐的相关峰值,显著减少多径衰落信道下的峰值平顶效应,并且提高符号同步精度.     

一种改进的基于光流的鲁棒多尺度运动估计算法

基于图像的运动估计是计算机视觉在许多应用中的一项基本任务, 在这一领域的主要目标是尽可能精确地估计场景和物体的运动。针对界外值在光流估计过程中会引起不可预期的运动估计结果, 严重影响运动估计精度的问题,提出一种改进的鲁棒分层的多尺度运动估计算法。该算法利用图基的双权重函数,自动调节不同残差数据点的权重,去除残差过大的数据点,并采用多尺度金字塔由粗到精逐层迭代,精确地估计运动矢量。实验结果表明：该算法鲁棒性好,能有效地解决遮挡背景和运动不连续而引起的界外值问题,明显地提高运动估计精度。     

一种鲁棒的数字水印算法

数字水印是信息隐藏和版权保护的有效手段。针对一般数字水印算法的视觉性和鲁棒性无法兼顾的问题,对JPEG 2000的图像格式提出了一种自适应的盲水印算法。算法使用m+n位的线性反馈移位寄存器对水印图像进行移位置乱,然后利用JPEG 2000图像的特点,对原始图像进行小波变换处理后选择低频子带进行水印的嵌入,在量化处理的同时完成了水印的嵌入,提高了水印嵌入的速度。根据LSFR的性质,算法对水印进行有效地检测和移位复原,实现了水印的盲提取。实验表明,该算法具有良好的视觉性和抵抗攻击的鲁棒性。     

多径信道下基于最小平均峰度准则的盲多用户检测算法

基于最小平均峰度(LMK)准则,提出了一种适用于同步直扩码分多址(DS/CDMA)系统多径慢衰落信道中的盲自适应多用户检测算法.这种算法基于高阶统计量特性,算法复杂度相对较低.仿真结果表明,该算法的稳态性能与子空间自适应多用户检测算法相当,是一种较好的多用户检测算法,有一定的实际应用价值.     

一种适用于高速多径信道下的OFDM联合同步算法

基于正交频分复用系统（OFDM）循环前缀（CP）,尾部数据的能量差分和集相关特性未受到多径衰落干扰的特点,提出了一种新的联合同步算法。仿真表明,与现有算法比较,联合同步算法在多径衰落信道下能够获得准确的频偏估计,且随着多普勒频移的增加,其同步性能会进一步提高,特别适合于高速多径衰落信道下的符号定时同步。     

重要性采样的最大似然多径信道估计算法

提出了一种基于重要性采样方法的最大似然多径信道估计方法。该方法将时延与幅度估计解耦,利用蒙特卡罗算法(MC)对未知参数的分布函数抽样,计算样本均值直接得到多径时延和幅度估计结果,避免了耗时较长的多维网格搜索和对初值较为敏感的迭代算法。仿真结果表明,对于多径路数分别为5、15的情况,均能获得较好的信道估计。相比于现有的其他一些算法,该算法不仅能够同时获得时间延迟估计,同时也能对幅度精确估值。     

一种基于扩展Kalman滤波的多径估计算法

定位系统中,噪声环境下的多径估计是消除多径干扰的前提。提出了一种基于扩展Kal-man滤波(EKF)的多径估计算法,可以有效的估计多径信号的时间延迟和幅度。分析了本地码估计偏差、EKF的估计初值、相关间距以及采样频率对多径估计性能的影响。结果表明,EKF在估计多径信号时,EKF初值不仅影响其收敛速度,而且EKF初值中的幅度初值决定其是否收敛。同时,EKF时间延迟估计误差可以通过提高采样频率和增加最大早晚码间距来减小。     

一种鲁棒的消失点估计算法

该文提出了一种在复杂的道路环境图片中估计消失点的算法。通过先验信息分析消失点在图片中的候选区域,去除大量的干扰直线段,再用哈夫变换将候选直线段投影到参数空间,并结合直线段的长度使用加权最小中值二乘法来求解消失点的位置。实验中使用多种复杂场景的图片测试算法的可靠性,结果表明该文算法相对传统算法具有更高的消失点精度和鲁棒性。     

一种鲁棒的聚类算法

为克服FCM算法对聚类中心初值敏感和易陷入局部搜索等缺点，将选举机制和信息熵引入FCM，仿真实验表明，改善后的算法不仅可以自动选取最合适的聚类数，而且还有效地改善了因FCM初始时随机选择聚类中心导致聚类结果不稳定，易陷入局部极小值的缺点，并提高了FCM算法的收敛速度．     

一种鲁棒的图像拼接算法

图像拼接的核心是图像的配准.提出一种准确、高效的图像拼接方法:利用Harris角点检测算子提取相邻图像的特征点,通过Euclid度量改进熵变换的算法,进行特征点匹配,并通过最小均值二乘估计求解相邻图像的变换矩阵,以此实现宽视角图像的拼接.实验结果表明:所给出的算法能够实现场景图像的精确匹配.     

一种基于鲁棒矢量量化的信源-信道联合编码算法

信源-信道联合编码是数字通信中编码与传输的关键技术之一。在分析经典算法的基础上,结合语音编码中的声道参数,提出了采用似然比作为测度的信源-信道联合编码算法,同时通过多级分裂矢量量化进一步提高编码参数的量化精度。定点仿真结果表明,该算法的量化精度较传统方法性能提高了近41％,且可以在不增加额外比特开销的基础上进一步提高系统的鲁棒性。