基于相位一致性改进的步态识别方法

为克服步态轮廓变化对步态识别的不利影响,采用步态能量图改进对数Gabor相位一致性特征,提出一种新的步态识别方法。利用局部能量计算方法及频率扩展与噪声补偿策略,使提取的步态特征更具识别性和定位性,并对该步态特征进行线性判别分析降维。应用基于欧氏距离的最近邻分类器在CASIA和USF步态数据库上进行测试,结果表明该方法在个体携包行走、穿着和视角变化的情况下均能较好地识别步态轮廓,相比现有步态识别方法具有更高的正确识别率。

基于ROPC的CO-OFDM系统相位噪声补偿方法研究

为减少相位噪声分析补偿(APNC,analysis of phase noise compensation)方法开销过大、降低系统传输有效性的问题,本文在APNC方法的基础上提出了一种低开销相位噪声补偿(ROPC,reducing overhead analysis of phase noise compensation)方法。该方法仍以最小二乘(LS,least square)算法为基础,先通过信道冲激响应加窗(IRW,impulse response processed with window)法将信道冲激响应长度以外的噪声滤除,提升了信道估计的质量;之后采用类导频法进行相位噪声的估计和补偿,减少了相位噪声补偿中所需使用的导频数,降低了系统的开销,且算法的复杂度提升不大。仿真结果表明,在ROPC方法和APNC方法的误码率(BER)均约为10-3时,ROPC方法所需的导频数量约为APNC方法的1/2,减少了系统所需开销;在线宽为0.7 MHz且两种算法均采用4个导频时,ROPC方法的BER约为APNC方法的3/5,提高了系统的可靠性。

基于相位噪声分析补偿的CO-OFDM系统信道估计研究

针对相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统中光纤的色散、信道噪声以及激光器相位噪声对系统可靠性的降低,提出了相位噪声分析补偿(APNC,analysis of phase noise compensation)的信道估计算法。APNC算法以最小二乘(LS)算法为基础,先通过信道冲激响应加窗(IRW)算法,将信道冲激响应长度以外的噪声滤除,保证了信道冲激响应长度在OFDM保护间隔之内;再通过CO-OFDM系统相位噪声模型的分析,对信道冲激响应长度以内的相位噪声进行补偿,进一步提高信道估计的准确性。仿真结果表明,在256个子载波的CO-OFDM系统中,APNC算法的复乘次数在IRW算法的基础上仅提高0.125倍,在误码率(BER)为10-4时,APNC算法对系统光信噪比(OSNR)的要求比IRW算法低了将近0.5dB。