OFDM系统基于导频的信道估计算法分析

正交频分复用（OFDM）技术是新一代宽带无线通信最具竞争力的备选方案之一,在众多的高速数据传输领域得到广泛地应用。文章对几种典型信道估计算法的复杂度和估计性能进行了理论分析,并分析了导频位置及疏密对估计性能的影响。仿真结果有力地验证了文章的理论分析。文章的分析可以为OFDM系统信道估计算法的选择及导频的放置及其疏密度的设计提供一定的参考。     

一种适用于认知无线电的预编码无CP OFDM系统

提出了一种能够提高频谱利用效率,有效地传输认知无线电通信系统参数的预编码无CP OFDM系统.首先采用最小二乘法估计信道的时域响应,然后使用循环迭代算法对信号进行均衡和干扰消除.分析和数值仿真表明,该系统不仅能够有效提高频谱利用效率,并且具有可靠的误码率性能.     

基于异构多流网络的多模态人体动作识别

人体动作识别在人机交互、视频内容检索等领域有众多应用,是多媒体信息处理的重要研究方向。现有的大多数基于双流网络进行动作识别的方法都是在双流上使用相同的卷积网络去处理RGB与光流数据,缺乏对多模态信息的利用,容易造成网络冗余和相似性动作误判问题。近年来,深度视频也越来越多地用于动作识别,但是大多数方法只关注了深度视频中动作的空间信息,没有利用时间信息。为了解决这些问题,本文提出一种基于异构多流网络的多模态动作识别方法。该方法首先从深度视频中获取动作的时间特征表示,即深度光流数据,然后选择合适的异构网络来进行动作的时空特征提取与分类,最后对RGB数据、RGB中提取的光流、深度视频和深度光流识别结果进行多模态融合。通过在国际通用的大型动作识别数据集NTU RGB+D上进行的实验表明,所提方法的识别性能要优于现有较先进方法的性能。      

基于多分区时空图卷积网络的骨骼动作识别

人体骨骼点数据相对于RGB视频数据具有更好的环境适应性和动作表达能力,因此基于骨骼点数据的动作识别算法得到越来越广泛的关注和研究.近年来,基于图卷积网络(GCN)的骨骼点动作识别模型表现出了很好的性能,但多数基于GCN的模型往往使用固定空间配置分区策略且手动设定各骨骼点之间的连接关系,无法更好适应不同动作的变化特征.针...     

基于循环前缀的OFDM系统定时同步估计算法

正交频分复用(OFDM)是一种多载波高效调制技术,由于能够有效地对抗无线环境中多径信道引起的码间干扰(ISI),近些年来受到越来越广泛的关注.同步是一切数字通信系统能够有效工作的基础.由于OFDM相对于单载波通信系统对同步误差更加敏感,因此同步技术更是OFDM系统中最关键技术之一.文中定量分析了符号定时同步误差对系统性能的影响,并详细给出了基于循环前缀的符号定时同步估计算法及其性能分析.通过仿真对各基于循环前缀同步估计算法进行了比较,给出了算法的应用场三合.     

MIMO单载波分数阶傅里叶域均衡系统及最优阶次选择方法

单载波频域均衡（SC-FDE）技术可以有效地克服无线传输中的多径衰落,而多输入多输出（MIMO）能大大提高频谱利用率。两者的结合已成为下一代无线通信系统上行链路的传输方案。然而,当无线信道是快速时变时, MIMO SC-FDE系统的频域信道矩阵将为非对角矩阵,形成严重的频域子信道间干扰,使系统性能急剧下降。针对这一问题,本文采用在分数阶傅里叶域均衡代替传统频域均衡,提出MIMO单载波分数阶傅里叶域均衡（MIMO SC-FrFDE ）系统。通过选择合适的分数阶傅里叶变换阶次,实现分数阶傅里叶域信道矩阵的近似对角化。仿真结果表明,在快速时变信道下,本文提出的MIMO SC-FrFDE系统比传统MIMO SC-FDE具有更好的误码率性能。     

基于期望最大化原理的DVB系统频偏估计算法

提出了一种用于数字视频广播(DVB)系统的基于期望最大化(Expectation-Maximization,EM)原理的频偏和信道联合估计方法.该方法只需要部分前导符号做导频,不仅可以提高传输效率,而且运算复杂度较低.理论分析和仿真结果表明,在部分子载波受到干扰情况下系统性能仍旧很好.     

分数阶傅立叶变换OFDM系统自适应均衡算法

由于子载波间干扰(ICI)的影响,传统OFDM系统均衡方法在快速衰落的信道环境下性能有较大下降.本文提出了一种基于分数阶傅立叶变换的OFDM系统自适应均衡方法,它用分数阶傅立叶变换代替傅立叶变换进行子载波调制与解调,同时在分数阶傅立叶域对接收信号进行自适应均衡.文中给出了最优分数阶傅立叶变换阶次的选取方法,和分数阶傅立叶域最小均方算法的步骤.分析和数值仿真结果表明,最优分数阶傅立叶域的自适应均衡算法较传统频域方法有更好的均衡效果,并且复杂度不高.     

基于非对称sinc函数拟合的激光测距算法优化

小型化的高重频多脉冲激光测距机采用数字化处理确定目标距离,接收电路带宽、数字化采样精度以及滤波算法等因素会影响测距的精度,文中在对测距误差分析的基础上提出改进测距精度的算法。首先,在对激光回波信号积累以提高信噪比的基础上,对回波信号波形进行中心差分处理、斜率阈值和幅度阈值条件处理,剔除伪峰值点,初步确定峰值点位置。然后,根据初定位后的波形特点,选择相应的指数函数进行非对称sinc函数波形拟合修正,估计波峰点相对准确位置,从而输出较为精确的目标距离。最后,将改进算法在matlab中仿真,实验结果验证了文中提出的修正算法对提高激光测距精度的有效性。     

基于快速贝叶斯匹配追踪的激光大气信道估计

信道估计是指接收机获知信道状态信息的方法和过程。信道估计的准确度决定了接收机的工作性能,所以均衡之前,必须先进行信道估计。目前,激光光学传输信道估计成为多输入多输出正交频分复用的自由空间光通信系统的关键技术。传统的压缩感知方法作为一种信道估计的有效方法,具有恢复和重构原始信号的能力,但在计算复杂度上付出了一定的代价。快速贝叶斯匹配追踪算法克服了现有方法重构精度低和复杂度高缺点。通过先验模型选择和近似的最小均方误差的参数向量的估计,快速贝叶斯匹配追踪算法提供了估计信道冲激响应的一种有效方式。仿真结果表明,与传统的基于压缩感知的方法相比,该方法能显著提高系统的性能。