基于PN序列自相关的双门限自适应DTMB频谱感知

对于地面电视的模数转换产生宝贵的广播电视“白频谱”资源,频谱感知与检测技术是高效有序地利用频谱资源的基础。在数字电视地面多媒体广播（DTMB）传输系统中,针对传统的基于信号特征的感知算法在检测性能、计算复杂度与灵活性上的不足,提出了一种自适应的DTMB频谱感知算法。该算法以双门限感知检测为基础,在双门限之外采用基于伪随机（PN）序列自相关的算法,在双门限之内采用不等间隔PN序列累积自相关的算法,同时自适应地调整双门限的取值,平衡算法复杂度、感知性能与信道环境的需求。仿真结果表明,该算法在不同的信道条件下能自适应且快速地调整参数,有效提高频谱检测性能,降低算法复杂度。     

基于格基约减辅助的低复杂度MIMO信号检测算法

在多输入多输出(MIMO)系统中,常规的格基约减辅助信号检测算法由于复杂度高而难以在实际工程中应用。为了解决这一问题,基于Brun算法提出了一种低复杂度的信号检测算法。该算法首先通过奇异值分解(SVD)得到信道矩阵奇异向量和转换矩阵之间的近似整数关系,进而采用Brun算法对信道矩阵的对偶格基进行约减优化,最后将约减后的新对偶格基用于传统线性信号检测。仿真结果表明：该方法的复杂度约为基于常规Lenstra Lenstra Lovasz(LLL)格基约减辅助的MIMO信号检测算法的0.1倍;同时,与线性检测算法相比,检测性能提升非常明显,特别在较高信噪比(SNR)范围内。因此,该算法能够在检测性能与计算复杂度之间取得较好的折衷。     

准正交空时分组码系统的一种盲信道估计方法

空时分组码(STBC)系统的经典信道盲估计方法,如子空间法(SS)等,都是基于接收端样本自相关矩阵的特征值分解(EVD)或奇异值分解(SVD)来实现信道估计的,而基于QR分解的信道盲估计方法是一种性能优良的新算法.文中将该算法应用到准正交空时分组码系统的信道估计中,结合准正交空时分组码的特性提出了一种新的信道盲估计算法.与以上经典的信道盲估计算法相比,文中提出的算法的计算量大为降低.同时Monte-Carlo仿真表明,当信噪比较低时,该算法比子空间法有更好的性能.     

频率选择性信道下空间相关MIMO的迭代检测技术

给出了一种频率选择性信道下空间相关MIMO的系统模型,其发送端采用准循环系统RA码,接收端采用一种对空间相关和非相关信道均适用的软干扰消除迭代检测算法.该算法首先采用基于最小均方误差检测(MMSE)的滑动窗口模型进行干扰消除,然后采用多天线联合最大似然检测(ML)以得到软信息,再将得到的软信息传递到译码器译码并输出发送比特的软信息作为下一次迭代的先验信息,即完成一次迭代.此模型能够取得比较好的误码率性能(BER),其改进方案既增加了发送端的调制域分集,性能又有提升.作为比较,基于软干扰消除的逐天线MMSE迭代检测的方案(ABA SC/MMSE)性能很差.仿真结果也证明了以上观点.     

多外观模型的鲁棒人脸跟踪

为了解决在真实场景中进行视觉人脸跟踪时不同挑战之间的外观匹配问题,提出了一种多外观模型的人脸跟踪算法。该算法利用多个具有长期和短期外观记忆的外观模型进行有效的人脸跟踪,对变形、旋转、尺度和光照变化表现出鲁棒性。同时利用先检测后跟踪算法的优点,通过使用人脸检测器来处理人脸的剧烈外观变化,检测器也有助于在漂移过程中重新初始化所提算法。最后提出了一种加权分数级融合策略,通过在可能的人脸位置生成的候选人脸来获得融合值最高的人脸跟踪输出。实验结果证明,该跟踪器在自启动时表现出色,性能优于许多先进的跟踪器。     

广义空间调制系统的正则化OMP检测算法

在广义空间调制（GSM）系统中,最大似然（ML）检测可以取得最优的检测性能,然而其计算复杂度随激活天线数的增加急剧增长。针对这一问题,提出了一种基于稀疏重构理论的低复杂度检测算法——正则化正交匹配追踪（ROMP）算法。该算法首先根据信道矩阵和当前残差的内积选取多个候选激活天线索引,接着对候选天线索引按正则化标准进行可靠性验证,剔除错误索引,缩小信号的搜索空间,最后通过求解最小二乘问题估计信号。仿真结果表明,与经典的正交匹配追踪（OMP）算法相比,所提算法以少许复杂度的增加为代价极大提升了检测性能,能够在检测性能与复杂度之间取得更好的折中。     

基于网络编码的衰落信道频谱感知算法

针对传统认知无线电网络中频谱状态转换频繁和频谱检测时延长的问题,提出基于随机线性网络编码的累积和能量检测频谱感知算法。该算法在主用户信道中引入随机线性网络编码,利用网络编码对频谱的整形作用,使频谱状态转换稀疏,频谱结构更规律化,减小频谱检测时延,提高系统吞吐率。此外,针对传统累积和能量检测算法抗衰落性能差的问题,通过比较该算法在五种衰落信道下的检测时延和吞吐率,研究该算法的抗衰落性能。实验结果表明,在一定的虚警概率下,该算法有效降低了检测时延,提高了吞吐率及抗衰落能力,能够更好地适应复杂的衰落信道环境。     

广义空间调制系统的低复杂度检测算法

针对广义空间调制（GSM）系统接收端最大似然（ML）检测算法计算复杂度极高的缺点,提出了一种基于压缩感知（CS）信号重构理论的低复杂度信号检测算法。首先,在多输入多输出（MIMO）信道模型下,通过改进正交匹配追踪（OMP）算法,得到一个激活天线索引备选集;然后,利用ML算法在该备选集中进行遍历搜索,检测出激活天线索引和星座调制符号。仿真结果表明所提算法的检测性能接近于ML算法,且复杂度约为ML算法的2%。因此,所提算法在保证检测性能的同时也大大降低了计算复杂度,实现了检测性能与复杂度之间的平衡。     

一种适用于超宽带脉冲信号检测的改进CUSUM算法

将最快检测技术应用于超宽带脉冲信号检测中,具体采用改进的CUSUM(Cumulative Sum )算法来检测 超宽带脉冲信号。首先分析了经过多径信道衰减后的超宽带脉冲信号概率分布特性,进一步 提出了适用于超宽带脉冲信号检测的改进CUSUM算法。理论分析和仿真证明了所提改进 算法性能优越且实现复杂度低。该算法克服了块检测算法的信噪比门限效应,且具有最优的 检测延迟性能,相同虚警限制下其检测性能明显优于能量检测算法。     

MB-OFDM超宽带系统中基于噪声消除的信道估计

在MB-OFDM超宽带系统中,针对采用时域滤波器算法估计出信道后内部噪声残留的问题,提出一种改进的信道估计算法.首先采用时域滤波器算法对信道进行估计,然后利用最大后验概率准则估计滤波器内部噪声,最后通过消除该噪声得到最终的信道估计.仿真结果表明,该算法相比时域滤波器算法具有更优的性能.     

TD-LTE系统中动态下行波束赋形算法性能分析

根据加权粒度的差别,介绍了per-RB-MRT算法和full-BW-EBB算法的原理,并对这两种算法 的特点以及性能差异进行了理论 分析。构建了符合3GPP规范定义的TD-LTE系统上下 行仿真平台,对这两种算法在有信道估计误差（包括信道估计精准度和信道信息时延）的情 况下的其性能进行了理论分析和仿真研究。仿真结果表明,per-RB-MRT算法在上行信道 估计值和 下行信道实际值契合较好的情况下能够趋于最佳理论性能,而full-BW-EBB算法由于利用了 相对稳定的信道空间相关特性,因而能够在较差的信道环境中保持较高的性能鲁棒性。这 些仿真结果对于实际场景中的算法选择提供了重要的参考依据。     

八天线TD-LTE系统的波束赋形算法分析

多天线是天线技术的发展趋势,TD-LTE引入了8发2收的天线配置。基于小间距多天 线阵列,利用TDD系统信道互易性,波束赋形技术可以根据上行导频获得信道信息,形成对基 带（中频）信号的最佳组合或者分配,补偿无线传播过程中由空间损耗、多径效应等因素引 入的信号衰落与失真,同时降低同信道用户间的干扰。EBB(Eigen based Beamforming)算 法是波束赋形主要算法之一,该算法中在整个波束空间中,找到使接收信号功率最大的赋形 权矢量。通过仿真,对EBB算法在各种应用场景下的性能进行了分析,结果表明八天线E BB波束赋形算法可以正确实现波束合成,在低速或上行信道信息估计误差较小情况下能够明 显提高系统性能。     

一种新的基于压缩感知的毫米波信道估计算法

针对传统稀疏重构算法需要信道稀疏度先验信息、复杂度高、不利于实际应用的问题,提出了一种新的基于波束空间分解的稀疏度自适应毫米波信道估计算法。该算法利用毫米波信道稀疏性的特点对信道进行波束空间分解,构造基于码本的感知矩阵,获得l1范数约束问题模型;其次结合分段弱匹配追踪算法,采用弱阈值从感知矩阵筛选原子,再通过分组选择机制对选择的原子进行二次优化;最后根据最小二乘法估计出毫米波信道。仿真结果表明,所提算法的估计精度和复杂度在低信噪比和低训练长度情况下明显优于传统匹配追踪算法。     

一种多用户MIMO系统干扰对齐优化算法

干扰对齐技术可以获得干扰信道自由度的最佳值,从而有效改善系统的性能。在实际系统中干扰对齐技术通常采用迭代的方法进行预编码矩阵与干扰抑制矩阵的设计,而迭代方法都需要对发送预编码矩阵进行初始化处理。然而,目前大多数已有的研究所采用的初始化处理方法都忽略了干扰的影响。因此,在此基础上提出了一种基于新的初始化方法的优化算法,该方法在初始化预编码矩阵中既考虑了干扰信号也考虑了有用信号。首先,选取均方误差和最小化作为优化目标,然后利用正交三角（QR）分解将信道空间分为有用信号空间与干扰信号空间来进行预编码矩阵的初始化设计,经过反复迭代得到发送预编码矩阵与干扰抑制矩阵的最优解。理论分析和仿真结果表明,所提算法在收敛性、均方误差、和速率等方面都优于其他算法。     

一种基于二阶锥约束克服信道不匹配的盲分离方法

针对多输入多输出（MIMO）系统信道不匹配造成的系统性能受损问题,结合二阶锥规划约束最优化理论,提出了一种二阶锥条件约束的盲源分离算法,用于提高信道不匹配条件下的MIMO系统性能。该算法首先利用信道不匹配问题得到的二阶锥约束条件与负熵最大化的独立分量分析形成一个约束的最优化代价函数;其次,约束的代价函数借助牛顿迭代原则最优化得到分离向量。仿真分析验证了该算法在信道不匹配条件下可以有效提升MIMO系统的性能。     

突发通信中基于叠加训练的信道估计方案

针对无线突发通信中频带利用率低、信道参数获取困难等问题,提出了一种应用于突 发通信的叠加训练信道估计与检测方案。该方案将信息和训练叠加发送,通过预失真发送信 息符号使得训练与信息在频域正交,收端采用一阶统计信道估计和最大似然符号检测,并设 计了抗直流干扰的信道估计方案。仿真表明,新方案在消除训练序列的频带开销的情况下获 得了较好的信道估计和符号检测性能,与采用时分复用训练的方案相比,其有效吞吐率更优 。     

基于Cyclic-2伪最大似然算法的Turbo乘积码在高速移动通信系统中的译码方法

采用扩展汉明码作为Turbo乘积码 (TPC)的子码时,与传统的Chase算法相比,Cyclic-2PML(循环 2伪最大似然)算法复杂度低。本文研究了基于该算法的TPC在高速移动通信系统中的译码方法,仿真比较了采用不同子码组合的TPC结合不同的调制方式在高斯信道和多径衰落信道中的性能。结果表明,以(32, 26, 4)扩展汉明码为子码的TPC,不仅具有较高的码率,同时可以获得更好的误比特率性能。     

视频聊天新境界

超级人脸追踪技术 中星微Vimicro 301 Neptune超级人脸追踪技术基于先进的算法来实时检测摄像头预览画面中存在的人脸．采用快速人脸跟踪算法，持续跟踪检测到的人脸。利用人脸图像的几何矫正等处理来抽取人脸区域的多种特征．不断地验证人脸区域的准确性：在确保跟踪准确性的同时，运用独创的算法对脸部器官进行精确锁定，从而对人脸实玩无极定位．并在整个摄像头预监图像中输进最佳、最大的人脸图象．最后利用画中画的技术在整个图象的某个区域显示摄像头的实际捕捉画面，方便用户观察实际景象。     

基于隐训练序列的MIMO通信系统信道估计与跟踪

针对MIMO通信系统的信道估计与跟踪问题,提出了一种基于隐训练序列(ITS)的信道估计算法,分析了该算法的均方误差性能,给出了训练序列的优化方案.仿真表明,该算法与传统的最小二乘信道估计算法、预编码隐训练序列算法相比,具有估计精度高、计算量低、易于优化训练序列等特点,且算法不受接收端存在直流偏移的影响,其自适应结构能够很好地实现对快时变通信信道的跟踪,对解决电子战中快时变通信信道的捕获和跟踪问题具有一定的指导意义和应用价值.     

无人机扩频遥控链路Rake接收机设计

针对无人机起降阶段多径效应会引起遥控误码率性能下降的问题,提出了一种基于导频辅助的Rake抗多径算法。该算法通过在传输帧中插入导频符号和在遥控接收机中增加Rake抗多径模块的方式,使无人机遥控链路在多径信道下的误码率性能得到了显著改善。在高斯、莱斯、瑞利等信道条件下对算法进行了仿真,结果表明,该算法能够将无人机起降阶段的遥控误码率提高2～3个量级。实测数据进一步验证了该算法抗多径性能的有效性。