检索结果-南通市图书馆

作者：谭浩然辽宁科技大学

学位级别：硕士

广义空移键控(GSSK)技术利用在每一时隙同时激活多个天线来传输数据,较好的解决了传统多输入多输出(MIMO)技术存在的一些问题,如信道间干扰、天线间同步和多条射频链路,为大规模MIMO技术的传输提供了一种新的思路。但是在GSSK技术中的... 详细信息

广义空移键控(GSSK)技术利用在每一时隙同时激活多个天线来传输数据,较好的解决了传统多输入多输出(MIMO)技术存在的一些问题,如信道间干扰、天线间同步和多条射频链路,为大规模MIMO技术的传输提供了一种新的思路。但是在GSSK技术中的最优检测算法——最大似然(ML)检测算法的复杂度过高,这在大规模MIMO系统中很难实现。当GSSK系统的发送信号具有稀疏特性时,可以通过引入压缩感知(CS)的思想来重构发送信号同时兼顾接收端解调时的误比特率性能和复杂度。本文基于CS理论,在保证误比特率性能的前提下深入研究了GSSK系统接收端的信号检测问题,尽可能的减少了GSSK技术中的信号检测算法的复杂度。主要研究内容如下:首先,根据概率排序和最大似然检测的分析思路,提出了一种基于概率排序的最大似然(PS-ML)检测算法。先利用正交匹配追踪检测算法中求内积的方式得到新的搜索顺序,再采用预设阈值的方法有效的减少了接收端检测算法的复杂度。仿真结果显示,概率排序策略和设定阈值可以在保证误比特率性能稳定的情况下减少算法的复杂性。其次,结合CS中基于迭代的贪婪算法和最大似然算法的思想,提出了一种基于子空间追踪的最大似然(SP-ML)检测算法。该检测算法先简化了子空间追踪(SP)检测算法剔除原子的过程,再根据一定的标准只保留部分筛选出来的发送天线索引用来缩小发送天线组合的集合,最后利用设定阈值的最大似然检测算法提升误比特率性能。实验仿真结果表明,改进后的检测算法能够在误比特率性能和复杂度之间实现良好的折衷。最后,对上述两种改进的检测算法的阈值进行分析。经过详细的公式推导及算法仿真,给出了合理的阈值范围,增加了本文所提出的改进算法的可信度。综上所述,论文中给出的PS-ML检测算法和SP-ML检测算法具有了较强的理论意义,且广义空移键控技术也具备了较强的实际应用意义。

关键词：广义空移键控压缩感知 MIMO信号检测阈值分析

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

广义空间调制系统低复杂度检测算法的研究

广义空间调制系统低复杂度检测算法的研究

作者：吕文博辽宁科技大学

学位级别：硕士

广义空间调制(GSM)技术作为空间调制(SM)技术的延伸,近年来受到了业界专家和学者的广泛关注。相较于每时隙只利用一根天线来传输调制符号的SM技术而言,GSM技术每时隙激活多根天线发送相同或者不同的调制符号。它不仅克服了SM技术上的劣... 详细信息

广义空间调制(GSM)技术作为空间调制(SM)技术的延伸,近年来受到了业界专家和学者的广泛关注。相较于每时隙只利用一根天线来传输调制符号的SM技术而言,GSM技术每时隙激活多根天线发送相同或者不同的调制符号。它不仅克服了SM技术上的劣势,更进一步实现了空间复用和提高了频谱效率。同时,GSM系统通过灵活部署天线数目,能够更好的权衡硬件成本。因此,GSM技术在新一代移动通信技术的研究中占据非常重要的一环。本文将发送相同符号的GSM系统作为研究对象,重点研究GSM系统的接收端信号检测问题。主要工作内容和创新点如下:(1)GSM系统的最大似然(ML)检测算法计算复杂度非常高,为了解决ML算法带来的高复杂度问题并提高GSM系统接收端检测调制符号的效率,本文提出了一种与调制阶数M无关的有序块硬限判决最大似然检测算法(OB-HLML)。该算法首先对发射天线组合进行可能性排序,然后利用HLML检测器结合阈值对天线组合和调制符号进行联合检测。仿真实验结果表明,所提的OB-HLML算法在保证检测性能与ML算法几乎一致的前提下,大大降低计算复杂度。(2)发射天线组合较多的大规模GSM系统信号检测难度和计算复杂度大幅增加,本文从提高GSM系统天线组合的检测效率和符号解调可靠性角度出发,提出了两种次优检测算法。一种是基于重复排序的改进最大比合并检测算法(MMRC-RS),它利用MMRC算法重复排序保留可能性较大的有限个天线组合。另一种是结合正交匹配追踪(OMP)算法的迭代思想,提出一种基于OMP迭代思想的MMRC匹配追踪检测算法(MMRC-MP),它通过有限次迭代筛选出可能性大的天线组合。(3)在MMRC-RS算法和MMRC-MP算法的调制符号计算方面,将适用于SM系统且与调制阶数M无关的HLML算法(针对M-QAM星座图)和LCML算法(针对M-PSK星座图)推广至发送相同符号的GSM系统。仿真实验结果表明,对于具有大量发射天线组合的GSM系统,所提的MMRC-RS算法和MMRC-MP算法不仅提高了天线组合的检测效率,更取得了与ML算法几乎一致的性能,且计算复杂度也有很大程度的降低。

关键词：广义空间调制正交匹配追踪计算复杂度信号检测算法调制阶数

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏表示的交通标志识别

基于稀疏表示的交通标志识别

作者：王馨辽宁科技大学

学位级别：硕士

随着汽车保有量的突增,道路情况愈加复杂,无人驾驶技术和辅助驾驶技术成为了研究者们研究的热点。在无人驾驶技术和辅助驾驶技术中,交通标志识别是关键的一环。但是交通标志种类很多,且所处的环境复杂多变,使得自然环境下的交通标志识... 详细信息

随着汽车保有量的突增,道路情况愈加复杂,无人驾驶技术和辅助驾驶技术成为了研究者们研究的热点。在无人驾驶技术和辅助驾驶技术中,交通标志识别是关键的一环。但是交通标志种类很多,且所处的环境复杂多变,使得自然环境下的交通标志识别难度增加,对交通标志识别算法提出了较高的要求。近年来,有研究者将稀疏表示算法应用到交通标志识别上,取得了较好的效果。本文深入研究了稀疏表示算法,针对该算法不足提出了改进方案,解决了该算法应用于交通标志识别时出现的问题。本文将德国交通标志库作为数据集,对传统的稀疏表示算法进行交通标志分类实验,实验结果表明该算法识别速度较快,但是准确率比较低。然后又对前人提出的两阶段稀疏表示算法进行了深入研究,在实验中发现该算法容易受到冗余字典的影响,当冗余字典的条件数倒数接近于零时,稀疏分解的结果会不准确,使得该算法的准确率不理想。为了解决这个问题,本文提出将每个交通标志图像的灰度值矩阵进行归一化变换,变换之后构成的冗余字典的条件数倒数明显增大。此外本文还提出了两种M近邻的选取方法。实验结果表明,改进后的算法——基于字典拆分的两阶段稀疏表示算法有更高的识别准确率。本文还对识别错误的交通标志进行了分析,发现部分交通标志之间具有相似性,导致相似的交通标志之间误分类。针对这个问题,本文提出了三阶段稀疏表示算法,该算法在第一阶段进行大类别划分,然后根据大类别划分结果对交通标志进行关键区域提取,然后再识别。实验结果表明,三阶段稀疏表示算法与基于字典拆分的两阶段稀疏表示算法相比,识别速度相差不大,但准确率高出约3.2%。三阶段稀疏表示算法在进行具体类别划分时与前人提出的两阶段稀疏表示算法具有相同之处——都需要人为的设定M的值,但是三阶段稀疏表示算法对交通标志进行关键区域提取之后,M近邻的个数对识别准确率影响很大,且M近邻个数增加,算法的识别速度会降低。针对这个问题,本文提出了M近邻自适应的三阶段稀疏表示算法。实验结果表明,在不需要人为设定M值的情况下,M近邻自适应的三阶段稀疏表示算法比三阶段稀疏表示算法准确率还高0.13%。

关键词：交通标志识别稀疏表示三阶段 M近邻自适应

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

压缩感知中贪婪重构算法的研究

压缩感知中贪婪重构算法的研究

作者：刘玉丰辽宁科技大学

学位级别：硕士

压缩感知理论的信号重构主要包括贪婪算法、凸优化算法和组合算法等。本文针对已有的贪婪算法在一维信号和二维信号的重构上存在的重构精度低或者时间长等问题,对贪婪算法进行了研究和改进,主要工作如下:(1)借鉴正则化正交匹配追踪算法... 详细信息

压缩感知理论的信号重构主要包括贪婪算法、凸优化算法和组合算法等。本文针对已有的贪婪算法在一维信号和二维信号的重构上存在的重构精度低或者时间长等问题,对贪婪算法进行了研究和改进,主要工作如下:(1)借鉴正则化正交匹配追踪算法的正则化思想和子空间追踪算法的回溯思想,提出了基于正则化和回溯思想的R-SP算法。该算法分为两个阶段,第一阶段采用正则化思想进行原子的初选,尽可能的选取可靠原子作为第二阶段的初始输入,以提高算法的执行效率,第二阶段的回溯思想对支撑集合内的原子进行重新评价,剔除掉不可靠的原子,提高支撑集内可靠原子的可靠性。通过两个阶段的原子选取来提高支撑集内原子的可靠性,从而提升算法的重构精度和对稀疏度适应广度。正则化思想和回溯思想相结合的策略,使得原子的选取更加准确,从而提高了算法的重构精度。(2)为了提高SAMP算法的执行速度,提出了一种稀疏度预估计的匹配追踪算法EK-SAMP。首先采用稀疏度预估计策略进行稀疏度的预估计,预估计的稀疏度不超过稀疏信号的真实稀疏度,然后将这个预估计的稀疏度作为稀疏度自适应匹配追踪算法的初始输入,这样就避免了稀疏度自适应匹配追踪SAMP算法从零开始的迭代过程,直接在预估计的稀疏度基础上进行逼近,减少了迭代次数,大大加快了算法的运行效率。(3)提出了一种变步长匹配追踪VSSMP算法。一方面,该算法首先对稀疏度进行预估计;另一方面,不同于SAMP算法每次迭代采用相同的步长,VSSMP算法对每次迭代恢复出来的信号能量差,通过设置阈值的方法来控制步长。利用每次迭代过程中恢复出来信号能量差来改变步长,当能量差大于该阈值时,说明稀疏度距离真实稀疏度较远,采用大步长进行迭代;当能量差小于该阈值时,说明稀疏度接近真实稀疏度,此时应采用小步长进行迭代。通过上述两个措施,VSSMP算法在保证重构精度有所提高或不变的同时,降低了运行时间。

关键词：压缩感知信号重构匹配追踪算法正则化回溯思想稀疏度预估计