基于距离感知的空间参数码本量化算法

针对近年来三维音频编码码本数量大导致的压缩困难问题,提出了一种基于距离感知的空间参数码本非均匀量化的方法。依据人耳听觉感知特点,通过主观测听实验得到各个方位的距离感知敏感度,最终通过空间参数码本量化算法实现码本的量化与压缩,从而减小码本比特数。实验表明,这种码本量化算法降低了比特数的56%,提高了三维音频码本压缩效率。

基于多码本矢量量化的非限定文本的联机话者辨认方法

传统的利用话者的一个时期的语音作为训练语音，进行话者码本训练的方法，识别系统往往不够稳定．为了适应话者自身语音的时变性，文中提出了利用话者不同时期的语音进行训练话者的模型，每个话者具有多个码本．这些码本是采用逐渐减小误识率的优化过程得到的．为了补偿不同信道对系统识别性能的影响，文中给出了一种信道补偿方法．同时提出以一帧高能的浊音语音特征代替一个浊音音素的特征，实现了在线浊音特征提取，利用两级矢量量化及码本索引策略减少了４４％的识别计算量．这些方法大大增加了系统的识别速度和鲁棒性．文中比较了用ＰＬＰ分析和ＬＰＣ倒谱分析进行话者辨认的识别结果．

矢量量化码本的相关排序及其在预测编码中的应用

本文在研究矢量量化码本的树形结构和图象的相关性的基础上,提出了一种矢量量化树形码本的相关排序法。用这种排序法可以得到一组按一定相关性排列的矢量码本,对图象进行编码,进一步利用图象子象块之间的相关性压缩数码率。本文利用相关矢量码本对具有一定相关性的人物头象(Miss America)进行编码,与单纯用矢量量化编码相比,压缩数码率可达27％,编码后图象质量不变。

基于信道质量干扰比量化准则的有限反馈波束形成

波束形成技术是MIMO无线通信系统的关键技术之一,它能够使系统有效性与可靠性都得到显著地提高,但它需要系统所有在线用户反馈其全部瞬时变化的信道状态信息,这将使拥挤的无线频谱资源更加紧张。为了降低系统所需的反馈量,本文结合LTE系统MIMO下行链路环境,将采用DFT基码本对信道状态信息进行量化,仅需要用户给基站反馈其最优码本索引;同时本文也首次提出基于信道质量干扰比为量化准则的一种新波束形成方案,并给出了质量干扰比的详细计算公式。此量化准则能够兼顾到量化信道的质量信息和子信道之间的互干扰信息,比传统的量化准则更具优良的性能。仿真结果表明,本文提出方案不仅可以明显降低系统反馈量,而且其性能超过随机波束形成,尤其在低信噪比场景下甚至优于特征波束形成的系统性能。理论分析和仿真验证表明本文方案是一种比较好的波束形成方案。

一种容量上界最大化的量化反馈方法

研究了多输入多输出广播通信(MI MO BC)系统中的信道量化反馈问题.通过分析得到了一个接收用户容量上界,并基于该上界最大化构造了一种新的量化反馈方法.该方法采用随机量化码本,不仅考虑了信道的方向还考虑了子信道增益信息.仿真结果表明,相对只量化反馈信道方向信息的方法,该方法不仅显著提高了量化误差存在下的系统容量,并且复杂度更低.

空时相关MIMO信道下的空时联合Huffman有限反馈预编码

针对空时相关的MIMO信道,提出了一种新颖的Huffman空时联合有限反馈预编码方法,提高了系统性能,并减少了反馈量。从信道的空间相关性出发,推导了迫零准则下预编码的构成,从而设计了一种旋转量化码本,减小了空间相关性对系统性能的影响。另外,针对信道的时间相关性,利用基于邻域的有限反馈来降低慢衰落信道的反馈量。同时,由于领域内各码字被选中的概率不同,可以利用Huffman编码进一步减少反馈量。

频分双工协作多点传输系统面向用户的传输模式选择性能

协作多点传输在提高边缘用户性能方面具有很大的优势,近年来受到了广泛关注。根据基站间交换信息的不同,基站协作的形式可以分为联合处理与波束协调。用户可以根据需要为协作簇内的每个基站选择联合处理、波束协调或不协作的传输方式。本文分析了在基于单小区量化并反馈相位模糊的频分双工系统中,存在信道量化误差时用户端应当如何选择基站传输模式。通过推导用户平均信干噪比的下界并针对特殊位置的用户进行分析,我们发现协作簇内所有基站都参与协作的性能优于不协作的性能,但具体协作方式取决于相位模糊量化是否准确。当相位模糊量化准确时非本地基站都应参与联合处理,否则非本地基站则应进行波束协调。仿真结果表明当用户位于一般的位置时上述结论依然成立。