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基于卷积神经网络的高性能5G下行同步算法

北京邮电大学学报 2022年第2期45卷 117-123页

作者：李晓辉王先文樊韬刘佳文万宏杰西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室西安710071

为解决第5代移动通信系统(5G)下行同步在低信噪比和大频偏环境下成功率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的同步信号块(SSB)检测算法及改进的混合相关同步算法。在无先验信息的情况下,利用最大自相关准则和循环前缀的特性对无线... 详细信息

为解决第5代移动通信系统(5G)下行同步在低信噪比和大频偏环境下成功率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的同步信号块(SSB)检测算法及改进的混合相关同步算法。在无先验信息的情况下,利用最大自相关准则和循环前缀的特性对无线信号进行分段,生成数据集。在此基础上,构建了适用于检测承载SSB信号片段的CNN,对任意一个SSB进行检测,实现了SSB目标区间的快速定位,减少了相关过程中的搜索范围。进一步使用改进的混合相关算法,在目标区间完成主同步信号定时同步及频偏估计。仿真结果表明,所提算法具有良好的SSB检测率和定时同步性能,能够有效抵抗噪声和频偏的影响。

关键词：小区搜索卷积神经网络混合相关下行同步

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基于802.11p协议的车辆定位算法研究

基于802.11p协议的车辆定位算法研究

作者：李井真中国石油大学(华东)

学位级别：硕士

近年来,汽车拥有量的大幅增加,导致交通事故急剧增加,因此研究高精度车辆定位对车辆安全和自动驾驶来说非常重要。在非视距（Non-Line of Sight,NLOS）条件,传统超声波或激光测距方法很难估计车辆位置;在信号盲区（如森林、隧道或市中... 详细信息

近年来,汽车拥有量的大幅增加,导致交通事故急剧增加,因此研究高精度车辆定位对车辆安全和自动驾驶来说非常重要。在非视距（Non-Line of Sight,NLOS）条件,传统超声波或激光测距方法很难估计车辆位置;在信号盲区（如森林、隧道或市中心）内,基于全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite Systems,GNSS）的车辆定位误差变大。为了解决NLOS和信号盲区条件下,车辆定位不准确问题,本文在车辆自组织网络（Vehicular Ad-hoc Networks,VANETs）定位系统上,提出了基于802.11p协议的车辆测距定位算法。具体研究如下:1.实现了时间同步算法在802.11p协议上的应用。由于802.11p中使用了正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）调制技术,因此本文研究了基于OFDM系统的时间同步方法,在802.11p帧符号的基础上,将OFDM时间同步算法应用于VANETs中车辆节点的到达时间（Time of Arrival,TOA）估计。研究表明:在多径和低信噪比（Signal-Noise Ratio,SNR）的环境下,经典OFDM时间同步方法无法满足车辆高精度测距要求。2.提出了基于自相关和互相关（混合相关）求和的TOA估计。仿真结果显示:在极低SNR下测距不准确,因此在此基础上,提出了一种混合相关的平均绝对偏差（Mean Absolute Error Iterative Detection,MAD）迭代检测法。实验结果显示:在国际电信联合车辆信道A（International Telecommunication Union Vehicle A,ITUA）中,所提出的方法在极低SNR条件下优于其他方法。3.实现了基于Simulink的车载通信定位系统仿真和实验过程的GUI设计。基于Simulink车载基带仿真系统包含基带信号的产生、调制、信道传输和接收端同步模块,该系统运行在ITUA信道和NLOS环境下,系统能够方便地对参数进行配置,更直观地显示仿真结果。本文所研究的车辆测距定位算法,在低SNR和多径环境下,明显优于经典的方法,这对复杂环境下的车辆碰撞预警和自动驾驶安全都具有重要意义。

关键词： TOA估计 802.11p协议 VANETs 混合相关 MAD

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基于802.11p协议改进的车辆测距算法

微型电脑应用 2020年第3期36卷 4-7页

作者：李井真崔学荣李忠伟李娟李冰中国石油大学(华东)计算机与通信工程学院青岛266580 胜利油田分公司海洋采油厂东营257237

随着交通事故的增长和智能交通的发展,基于车辆碰撞预警和交通管理的新服务引起了广泛关注。目前,基于全球导航卫星系统(GNSS)的定位技术已应用到车辆环境中。由于GNSS存在的盲区(例如森林,隧道等)会导致定位结果不准确,在车辆自组织网... 详细信息

随着交通事故的增长和智能交通的发展,基于车辆碰撞预警和交通管理的新服务引起了广泛关注。目前,基于全球导航卫星系统(GNSS)的定位技术已应用到车辆环境中。由于GNSS存在的盲区(例如森林,隧道等)会导致定位结果不准确,在车辆自组织网络(VANET)中,提出了基于IEEE 802.11p标准的定位方法。提出了用IEEE 802.11p短前导码的高效到达时间(TOA)或测距估计方法,以降低低信噪比(SNR)的影响。使用了自相关和互相关(混合相关)来执行到达时间(TOA)估计,对相关结果进行间隔求和的方法以达到更精确定位的目的。在加性高斯白噪声(AWGN)信道中的仿真结果表明:在低SNR条件中,提出的测距方法相比传统方法达到了更高的精度。

关键词： TOA估计 IEEE 802.11p VANET 混合相关

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信息系统的理解功能:混合相关和能力

管理观察 1997年第3期 52-52页

作者：杨则正

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基于信息论分析的多尺度图像去噪方法

海军航空工程学院学报 2006年第3期21卷 353-356,360页

作者：王文芮国胜刘华章海军航空工程学院研究生管理大队海军航空工程学院电子信息工程系山东烟台264001

图像多尺度统计相关模型的信息论分析表明,尺度内模型可以捕捉小波系数间的大部分相关性,较尺度间模型携带更多的信息,而通过加入父信息得到的增益则较小.为充分利用各模型提供的不同信息,提出一种基于信息融合的多尺度去噪方法,将尺度... 详细信息

图像多尺度统计相关模型的信息论分析表明,尺度内模型可以捕捉小波系数间的大部分相关性,较尺度间模型携带更多的信息,而通过加入父信息得到的增益则较小.为充分利用各模型提供的不同信息,提出一种基于信息融合的多尺度去噪方法,将尺度内和尺度间相关模型的优点相结合,并压制各自的缺陷.仿真结果表明,基于信息融合的方法具有更好的视觉效果和去噪性能.

关键词：互信息尺度内相关尺度间相关混合相关隐马尔可夫树高斯比例混合信息融合