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在无人机辅助的战场侦察传感器数据采集中,短突发连续相位调制(continuous phase modulation, CPM)具有重大的实用价值,但也面临着盲均衡复杂度高、性能差等问题。基于期望最大化(expectation-maximization, EM)-维特比类盲均衡算法,针对短突发CPM提出了一种盲Turbo均衡算法。采用盲信道捕获方法设计了一组初值方案,同时在EM算法中嵌入Lazy维特比算法,提高了信道估计收敛性并降低了复杂度;接着在编码CPM中匹配卷积码和交织器,优化系统参数,并利用Turbo均衡进一步改善误码率;针对短帧迭代过程中交织深度不够导致的正反馈问题,通过改进外信息交换方式提升Turbo迭代的收敛性。理论分析和仿真结果表明,相比传统方法,所提算法在显著降低计算复杂度的同时能够兼顾误码率性能。 相似文献
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非约束环境下采集的人脸图像复杂多变,将其直接作为字典原子用于稀疏表示分类(sparse representation based classification,SRC),识别效果不理想.针对该问题,本文提出一种基于旋转主方向梯度直方图特征的判别稀疏图映射(discriminative sparse graph embedding based on histogram of rotated principal orientation gradients,DSGE-HRPOG)算法,用于构建类内紧凑、类间分离的低维判别特征字典,提高稀疏表示分类准确性.首先,采用旋转主方向梯度直方图(histogram of rotated principal orientation gradients,HRPOG)特征算子提取非约束人脸图像的多尺度多方向梯度特征,有效去除外界干扰和像素间冗余信息,构建稳定、鉴别的HRPOG特征字典;其次,引入判别稀疏图映射(discriminative sparse graph embedding,DSGE)算法,以类内重构散度最小、类间重构散度最大为目标计算特征字典的最佳低维投影矩阵,进一步增强低维特征字典的判别性、紧致性;最后,提出投影矩阵和稀疏重构关系交替迭代优化算法,将维数约简过程伴随在稀疏图构建过程中,使分类效果更理想.在AR,Extended Yale B,LFW和Pub Fig这4个数据库上进行大量实验,验证了本文算法在实验环境数据库和真实环境数据库上的有效性. 相似文献
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