基于MSLM的OFDM系统PAPR减小方法

针对选择性映射-正交频分复用(SLM-OFDM)系统运算量过大的问题,提出了一种基于多选择性映射(MSLM)的OFDM系统的峰值平均功率比(PAPR)减小方法.该方法在OFDM系统的发送端,对发送数据进行等分分组扰码.分组扰码后,可以使得PAPR降低,同时也减少了计算量.仿真结果表明,在没有较大的误码率损失的前提下,当选择支路数为16,互补累积分布函数FCCD为10-3时,MSLM方法的PAPR优于传统的SLM(CSLM)方法1.3dB.

一种新的大场景3维重建算法

大场景图像集具有规模巨大、尺度多变、结构不整等特点。针对此类图像集,提出一种新的鲁棒稠密3维重建方法。该方法在选取图像的邻居图集时考虑了尺度鲁棒性,随后基于DAISY特征匹配和Patch Match信息传播计算深度图,然后利用深度一致性优化、融合深度图,最后利用重建3维点精度去除冗余点。深度图计算时相互独立,故提出的方法易在图像级并行,适合大场景3维重建。实验结果表明,该方法重建结果具有较高的精度和完整性。

光谱相似性度量方法研究进展

为了进一步分析光谱相似性度量在高光谱图像处理中的应用,从距离、投影等角度充分归纳总结了现有二元光谱相似度量方法,并分析讨论了二元光谱相似度量存在的问题。重点介绍了一种多元光谱相似性测量方法,也称N维立体光谱角(N-dimensional solid spectral angle,NSSA)方法。NSSA方法从本质上突破了传统的二元光谱角(spectral angle mapping,SAM)仅能计算两个光谱之间夹角的局限性,具备联合计算多元光谱欧氏空间夹角的能力,为评价多元光谱联合相似性提供了一种定量化的度量手段。最后,对NSSA方法在高光谱波段选择及端元提取领域的潜在研究价值和应用现状进行了分析和展望。通过分析表明NSSA方法所具备的特性可更好地实现光谱相似性度量,在高光谱图像处理领域具有较高的研究价值。

一种改进的降低MIMO-OFDM系统峰均比的联合算法

多输入多输出频分复用(MIMO-OFDM)技术是将OFDM与MIMO技术相结合的无线通信系统,它在继承OFDM与MIMO技术诸多优点的同时,具有OFDM系统存在的峰均比(PAPR)较高的问题。选择性映射法(SLM)和预留子载波保留算法(TR)具有很好地抑制PAPR的性能,但是把传统的TR或SLM方法直接运用到MIMO-OFDM系统中却难以达到很好地抑制PAPR效果。为了寻求在MIMO-OFDM系统中改善PAPR性能的同时降低算法实现复杂度,提出一种TR与SLM算法相结合的适合MIMO-OFDM系统的改进算法TR-SLM。通过理论分析与仿真结果表明,TR-SLM级联算法不仅能有效抑制MIMO-OFDM系统的PAPR,同时可减小算法的计算复杂度与系统实现的复杂度。

SFBC MIMO-OFDM系统中基于循环移位和盲检测的低复杂度SLM算法

为了降低空频分组编码的多输入多输出正交频分复用(Space Frequency Block Coding Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing,SFBC MIMO-OFDM)系统中传统选择性映射(Selected Mapping,SLM)算法的计算复杂度,本文提出了结合时域信号的循环移位和等效SFBC编码来产生更多具有不同峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)的备选序列的方法.接收端通过比较反向旋转序列与最近星座点的距离来恢复出循环移位因子和相位旋转因子,从而实现接收信号的盲检测.仿真结果表明,本文提出方法能有效地抑制SFBC MIMO-OFDM系统的PAPR.另外,本文提出方法明显降低了传统SLM算法的计算复杂度,而且可以获得与传统SLM算法在已知边带副信息情况下相似的比特误码率(Bit Error Rate,BER)性能.

降低MIMO-OFDM系统峰均比的分解并行选择映射算法

高峰均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)问题是多输入多输出正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统实用化的主要障碍之一,针对这一问题提出了一种分解并行选择映射(decomposed concurrent selected mapping,D-CSLM)算法,进一步提高了算法的峰均比性能。所提算法将每根天线上OFDM符号分解为实部和虚部,分别采用相同的相位因子,在进行逆离散傅里叶变换(inverse discrete Fourier transform,IDFT)之后进行组合,选择使所有天线具有最小平均峰均比的信号进行传输。与原有的并行选择映射算法相比,所提算法具有更大的待选信号范围,峰均比降低性能更好。同时,利用实序列固有的共轭对称特性,使算法的计算复杂度保持不变。仿真结果证明,该算法在保持计算复杂度不变的前提下,显著改善了系统的峰均比性能。

输电线路数字化选线技术分析及应用

针对传统选线方式存在的地形图陈旧、商业遥感数据价格昂贵且处理繁琐等问题,使用多地图软件结合道亨三维设计平台软件进行输电线路的数字化选线、路径优化、通道清理等,使路径走向更加直观、合理、经济;并采用手机GPS定位功能,有针对性地进行快速现场踏勘。通过对可研路径和优化后路径通道清理树木、房屋数量的对比分析,验证了该选线技术的可行性和经济性。

降低OFDM信号峰均值比的一类多信号表示方法

在选择映射(SLM)方法生成的待选序列基础上,提出了一种不需要增加IFFT次数,仅通过对待选序列的线性组合,构造出更多的新待选序列的多信号表示方法,以此提高SLM算法的性能。文中MSR方法的两种实现方案,经仿真实验结果表明,研究的算法能够有效地降低系统的PAPR。

一种降低MIMO-OFDM系统PAPR的半盲SLM方法

提出了一种降低Alamouti编码的多输入多输出正交频分复用系统峰均比的半盲选择映射方法.为在发送端降低复杂度以及把边信息嵌入到发送数据中,该方法把输入正交频分复用符号序列分割成交织的子块,并对每一子块利用转换向量生成时域备选信号,然后把每一子块对应的备选信号乘以不同的相位旋转因子后相加生成发送备选信号.在接收端,通过联合检测每一子块对应的相位旋转因子得到边信息,从而在不传输边信息的情况下检测出发送数据.分析与仿真结果表明,与已有的半盲选择映射方法相比,文中方法可以达到更好的边信息检测性能以及相近的降峰均比与误比特率性能,并且收发端的复杂度大大降低.

降低多用户MIMO系统PAPR的广义SLM算法

针对在多用户多输入多输出(multi-user multiple input multiple output,MU-MIMO)系统中,选择性映射(selected mapping,SLM)算法不适用于分布式用户,并且边信息无法在用户之间共享的问题,提出一种适用于MU-MIMO系统的广义SLM算法。该算法通过改变相位旋转的作用对象,将相位旋转进行前置,来解决SLM引入带来的一系列问题。同时,分析了在采用等增益传输波束成形的系统中,使用广义SLM算法时系统的高峰均功率比(peak to average power ratio,PAPR)性能,验证了该算法的有效性。仿真结果也表明了该算法可以有效降低MU-MIMO系统的PAPR。

降低MC-CDMA系统峰均比技术的研究

选择映射法(SLM)是一种降低多载波码分多址(MC-CDMA)系统峰均比(PAPR)的方法。为了研究在SLM中,相位序列的选取对降低系统PAPR的影响。在对常见的几种序列进行介绍的基础上,采用它们作为系统的相位序列,并且进一步分析同一相位序列取不同长度和系统取不同相位序列个数集时的情况。仿真结果表明,在实际应用中,可以用Gold伪随机序列作为实际的相位序列;系统的PAPR随着所用相位序列长度的增加而增大;随着所用相位序列的个数集的增大而减小。

基于SLM-SCMA技术的ACO-OFDM系统性能分析

针对非对称限幅光正交频分复用(ACO-OFDM)系统高峰值平均功率比(PAPR)的问题,提出了一种降低PAPR的上行多址方案,采用选择性映射-稀疏码分多址(SLM-SCMA)技术抑制ACO-OFDM系统的PAPR,并通过Matlab软件对ACO-OFDM系统性能进行了仿真。仿真结果表明:当子载波数N=512、CCDF值为10-4时,不采用和采用SLM-SCMA技术的ACO-OFDM系统PAPR分别为11.82 dB、7.02 dB。

改进的PNC方法及其在非线性偏微分方程多解问题中的应用

2017年,李昭祥等提出了-种偏牛顿-校正法(Partial Newton-Correction Method,简记为PNC方法),并利用它成功地计算出了三类非线性偏微分方程的多重不稳定解.本文在PNC方法的基础上,提出并发展了一种改进的PNC方法首先,利用Nehari流形N与零平凡解的可分离性,建立并证明了N的某特殊子流形M上的全局分离定理及其推广(即局部分离定理).全局分离定理只跟非线性偏微分算子或相应的非线性泛函本身有关,而与具体的计算方法无关对一些典型的非线性偏微分方程多解问题(比如,Henon方程问题),该全局分离定理的分离条件,经验证是成立的.另一个方面,通过修改或补充原辅助变换的定义,去掉了原辅助变换的奇异性;接着建立并证明了某些非线性偏微分方程问题的新未知解与该非线性偏微分算子零核空间的密切关系;在证明中,去掉了在原奇异变换下所需的标准收敛(standard convergence)假设.最后,计算实例与数值结果验证了改进的PNC方法的可行性和有效性;同时表明子流形M与已知解的可分离性是PNC方法和本文新方法能成功找到多解的关键.