基于四元数的直接判决并行恒模均衡算法

近年来4元数理论成为各界学者研究的热点并被应用到许多领域。该文基于4元数自适应滤波算法对正交极化信道均衡问题进行研究。为了解决4元数恒模(QCMA)算法的相位模糊问题,该文将QCMA算法与4元数最小均方算法(QLMS)相结合提出一种4元数直接判决并行恒模(QCMA+DD-QLMS)算法。基于广义哈密顿实演算(GHR)的梯度运算规则对新的算法做了理论推导并进行MATLAB实验仿真,仿真结果表明该文所提算法不但能够解决QCMA算法相位模糊问题,还具有更小的稳态均方误差(MSE)。

基于直接判决和导频跟踪的OFDM系统快时变信道估计

提出了一种基于直接判决的OFDM系统的快时变信道估计方法。采用了直接判决算法进行信道估计,并从中选择有效的估计结果,联合导频信号进行信道跟踪。将基于训练序列的信道估计结果作为直接判决算法的初始值,利用传输信号直接判决的统计特性进行了信道估计,并利用改进的导频算法进一步地跟踪信道在时间上的变化。Simulink仿真结果表明,该估计算法适用于时变信道,比基于导频的信道估计方法和基于训练序列的信道估计方法效果都要好。

基于直接判决反馈的BPSK/QPSK信号幅度估计

推导了理想高斯信道下信号幅度估计的克拉美 罗界 (CRB) ,提出了一种基于直接判决反馈的BPSK QPSK信号幅度估计算法 ,并对该算法的性能进行了理论分析和仿真。仿真结果表明 ,在直接判决反馈模式下 。

基于信道编码直接判决解调算法的OFDM信道估计

针对 Mignone V.和 Morello A.提出的正交频分复用 OFDM( orthogonal frequency division multi-plex)系统编码直接判决解调 CD3( coded decided directed demodulation)信道估计算法在频率选择性信道下估计性能稍差 ,且对多普勒频移敏感的缺点 ,提出了两种改进算法。通过引入了 LMMSE信道估计器和鲁棒滤波器进行去噪滤波 ,改进 CD3- OFDM系统的信道估计性能。仿真表明 ,两种改进算法在不增加计算复杂度的情况下 ,提高了 CD3信道估计算法的性能 。

基于概率耦合的双直接判决先验信噪比估计算法

直接判决(DD,Decision-Directed)算法结构简单、音乐噪声抑制能力较好,是当前语音增强领域最为常用的先验信噪比估计方法.但该算法对于滑动因子的选取数值较为敏感,且估计性能要受到时延问题的限定.本文首先采用实际的语音和噪声数据,根据音乐噪声残留及输出语音失真两方面的评测标准对DD算法中滑动因子的取值问题进行了研究,通过数据分析给出了其较为明确的上下边界值;然后基于语音及噪声信号的复高斯分布模型,采用软判决技术对两个具有不同滑动因子的DD算法进行概率耦合,提出了一种具有双DD结构的先验信噪比估计算法.该算法可以充分结合两个具有不同特性DD算法的优点,在音乐噪声抑制及限制语音失真等方面均获得了较为理想的输出效果.多种噪声背景及输入信噪比条件下的仿真结果表明,相对于目前流行的几种先验信噪比估计算法,本文提出算法具有更为优良的估计性能.

一种基于直接判决的OFDM快衰落信道估计新方法

为了解决正交频分复用(ORTHOGONALFREQUENCY-DIVISIONMULTIPLEXING,OFDM)无线局域网信道估计和跟踪问题,采用直接判决算法进行信道估计,并从中选择可靠的估计结果,结合导频信号进行信道跟踪。将基于训练序列的信道估计结果作为直接判决算法的初始值,利用传输信号直接判决的统计特性进行信道估计,并利用改进的导频算法进一步跟踪信道在时间上的变化。SIMULINK仿真结果表明,该算法优于基于导频的信道估计方法和基于训练序列的信道估计方法。

基于直接判决估计和预测估计的语音增强算法

对噪声环境下语音增强算法中的先验信噪比估计提出了一种新的估计算法。该算法结合了直接判决估计和预测估计方法,与传统的基于直接判决的先验信噪比估计算法相比较,当后验信噪比较大时,该算法减少了语音失真;当后验信噪比较小时,算法较明显地减少了音乐噪声。通过研究发现传统的直接判决方法就是该算法的一个特例,该算法可以通过一个权衡因子退化为传统的直接判决方法。实验结果也证实所提出的算法的优越性能。

相干光OFDM系统中直接判决均衡器的性能研究

理论上分析了相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统中相位噪声(PN)和色度色散(CD)对星座图的影响,并详细探讨了CO-OFDM系统中基于导频的直接判决均衡器(DDE)的原理,还对其性能进行了仿真分析。仿真结果表明:在不同的传输距离下,DDE的误码率都能呈瀑布状下降至10-3这一公认的前向纠错(FEC)门限,使得后续的FEC模块可以让误码率迅速降低。此外,在激光器线宽小于100kHz时,DDE的误码性能并没有大幅度的提升。因此,在选择DDE作为均衡器的CO-OFDM系统中,应折中考虑激光器线宽和误码性能的关系,基于成本考虑建议采用100kHz激光器。

基于DD-LMS和MCMA的盲判决反馈均衡算法研究

文章对具有DFE结构的盲均衡算法作了研究,在一种修正常模算法(MCMA)代价函数中引入泄漏因子,并将常模算法(CMA)和直接判决-最小均方误差算法(DD-LMS)同时应用到盲判决反馈均衡器的抽头更新中,得到一种适用范围广?均衡特性好?变步长的DD-LLMS+MCMBDFE算法。该算法在均衡的同时能自动补偿由信道引起的相位误差,收敛速度快,收敛后剩余误差小,同时还能克服当均衡器长期没有持续输入激励时,LMS算法产生的抽头系数漂移问题。仿真结果表明DD-LLMS+MCMBDFE算法是一种有效的盲判决反馈均衡算法。

基于条件正定核的判决分类算法研究

在非线性分类算法中,重要的技术之一是对于核技巧的使用,目前仍是尚未解决的问题。针对Mercer核约束条件强的特点,引入条件正定核函数(c.p.d.核)改善其约束条件。实验证明,对于KPCA和KDDA等判决分类方法,通过c.p.d.核的使用,仍能保持其固有分类性能,从而推广了此类方法的适用范围。

AWGN信道下PSK信号幅度与信噪比的估计

研究了AWGN信道下PSK信号幅度和信噪比的估计问题,提出了一种基于迭代的直接判决反馈估计算法,并对其性能进行了分析和仿真。仿真结果表明:低信噪比下经过多次迭代后,由于误码导致的估计偏差可得到较大程度的补偿,估计器的性能接近有数据辅助时的性能,明显优于直接判决反馈时的性能。

一种改进的维纳滤波语音增强算法

提出了一种改进的语音增强算法,该算法以基于先验信噪比估计的维纳滤波法为基础。首先通过计算无声段的统计平均得到初始噪声功率谱;其次,计算语音段间带噪语音功率谱,并平滑处理初始噪声功率谱和带噪语音功率谱,更新了噪声功率谱;最后,考虑了某频率点处噪声急剧增大的情况,通过计算带噪语音功率谱与噪声功率谱的比值,自适应地调整噪声功率谱。将该算法与其他基于短时谱估计的语音增强算法进行了对比实验,实验结果表明:该算法能有效地减少残留噪声和语音畸变,提高语音可懂度。

改进型先验信噪比估计语音增强算法

在DCT域提出了一种改进STNR(M-STNR)算法,其在原算法的第二步中利用信号的高斯模型假设条件,采用MMSE估计来获取当前帧先验信噪比的估计,算法无需语音增强系统增益因子的任何先验条件,在保持简单结构的同时避免了原算法的不足。仿真结果表明,基于该改进方案的语音增强算法在多种噪声背景下具有更出色的语音增强效果。

一种融合相位信息先验信噪比估计算法的研究

大多数的语音增强算法需要依赖于每一帧准确的先验信噪比估计,而直接判决(DD,Decision-Directed)算法是现当今最常用、最经典的先验信噪比估计算法。其拥有计算简单且能够有效抑制音乐噪声产生的优点,但其在追踪后验信噪比的过程中总是存在一帧的延时,导致产生较大的语音失真。为解决这一缺陷,利用语音幅度与相位的关系,在传统DD算法的基础上改进一种几何直接判决(GDD,Phase Decision-Directed)算法。经仿真实验证明,所改进的算法相对于传统的DD算法具有更好的背景噪声抑制性和跟踪效果。

基于SVM的水下LED可见光通信信号检测方法

针对传统直流偏置正交频分复用(DCO-OFDM)水下发光二极管(LED)可见光通信系统的信号检测性能较差且通信距离较近的问题,采用了基于支持向量机(SVM)的水下LED可见光通信信号检测方法,即先对信号数据进行网格搜索和交叉验证,得到最优的SVM模型,再用所得模型对接收信号做出判决。仿真结果表明:在相同通信距离下且低信噪比(SNR)时,基于SVM检测的系统性能与基于直接判决最小均方(DD-LMS)检测的结果相当,高SNR时,前者优于后者;在相同误码率且通信距离小于3 m时,基于SVM检测的系统通信距离略远于DD-LMS检测。

高阶QAM的载波恢复方法研究

文章针对高阶正交幅度调制(QAM)的调制解调系统对载波偏移的敏感性,采用一种基于扫频环路、极性判决算法、直接判决(DD)和导频相结合的载波恢复方法。扫频和极性判决算法的频偏捕获范围大,相位抖动也较大,DD算法捕获范围较小,一般只达到系统符号率的±3%,相位抖动也较小。系统将扫频和极性判决算法联合用于载波频偏的捕获阶段,将DD算法用于频偏的跟踪阶段来纠正捕获阶段的残留频偏,同时加入导频加快了载波环路的同步速度。Matlab仿真结果表明,该算法性能可靠,频偏捕获范围大,可达系统符号率的±10%且捕获时间短,相位抖动小,稳定度高,能够快速准确地恢复载波。

MIMO-OFDM无线传输系统中的信道估计

以2×2多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)非盲信道估计方法为研究对象,分析了该系统中基于时域训练序列,结合空时分组码的直接判决信道估计方法和基于Wiener内插的信道估计方法仿真比较了其性能。结果表明,当多普勒频移较小时,可采用简单的直接判决方法进行信道估计;多普勒频移较大时,宜采用维纳内插方法进行信道估计,且可以提高信道估计精度。

基于先验信噪比估计的语音增强方法

本文主要研究了噪声环境下频域语音增强问题。首先,总结了频域语音增强算法的主要特点;其次,分析了基于先验信噪比估计的最小均方误差和对数谱最小均方误差方法能够抑制噪声的主要原因;最后,根据"直接判决"的思想,提出了谱减法、最大似然估计法及维纳滤波法改进方法。实验结果表明,与传统的增强方法相比,所提出的方法能更好的抑制背景噪声和残留的"音乐噪声"。

改进的OFDM系统半盲信道估计算法

信道估计算法从先验信息的角度,可分为3类:基于参考信号的估计、盲估计和半盲估计。半盲估计是结合盲估计与基于训练序列估计这2种方法优点的信道估计算法。本文首先通过基于导频辅助的半盲信道算法和基于直接判决的半盲信道算法得出信道的估计值,再定义一个置信度函数得出加权系数γ,使基于导频辅助的半盲信道算法和基于直接判决估计算法有效结合起来,有效提高信道估计的精度。

基于DCT融合2DPCA与DLDA的人脸识别

传统的基于主成分分析的人脸识别需要将图像矩阵转化为向量,特征提取需要花费大量时间。二维主成分分析直接利用图像矩阵,特征提取速度快,但特征数量大,影响分类速度。因此,提出了一种基于离散余弦变换(DCT)的二维主成分分析(2DPCA)和直接线性判决分析(DLDA)结合的人脸识别方法。算法首先用DCT对人脸图像进行压缩并重建,然后利用2DPCA和DLDA对人脸图像进行特征提取,最后选用最近邻分类器进行分类。在ORL人脸库上的测试结果表明,与DL-DA或2DPCA算法相比,算法具有更高的识别率。