基于空间交替广义期望最大化算法的信道参数估计的改进

在大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统中,空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization,SAGE)算法可以精准有效地估计出信道参数信息,从而被广泛使用。针对SAGE算法两种初始化方法均无法处理信道中多条径的时延相等或接近时,低功率径无法估计出来的情况,提出了一种在估计子径时将功率低于一定阈值的径作为噪声消除掉的SAGE优化方法。在仿真阶段,首先对SAGE算法的两种初始化方式进行了分析与比较;接着对比了改进后的SAGE算法与原算法的性能差异。仿真结果表明,改进后的SAGE算法能够较好地估计出原被噪声淹没的径,提高参数估计精度,并且加快迭代收敛速度。

空间交替Julia集的反馈控制与线性广义同步

讨论了由空间交替系统迭代产生的空间交替Julia集.空间交替Julia集是由交替的复动力系统zm+1,n+azm,n+1=(1+a)2z2mn+ci,i=1,2迭代产生的,且通过辅助反馈控制方法实现了对空间交替Julia集的控制.同时利用线性反馈的方法,实现了不同空间交替Julia集之间的线性广义同步.仿真结果验证了控制和同步方法的有效性.

基于GAPSO优化的神经网络无线信道参数预测

针对复杂环境中无线信道参数的预测问题展开深入研究,基于反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN),提出了遗传算法(Genetic Algorithm,GA)与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法联合优化的神经网络预测无线信道参数的方法。在利用QuaDriGa平台生成非视距(Non-Line-of-Sight,NLoS)环境下的信道冲激响应(Channel Impulse Response,CIR)的基础上,结合GA在搜索最优解方面的优势与PSO算法加快收敛的特点,利用优化后的BP神经网络模型对相关信道参数进行学习和预测,解决了学习过程中收敛速度慢、预测精确度有限等问题。仿真结果表明,GAPSO-BPNN模型对NLoS环境下的信道参数的预测有较好的效果,能够在未来适应更多的复杂环境。

基于SAGE的近场信道参数估计方法

在室内无线传播环境中,散射体与接收端之间的距离并不一定满足远场假设,这时到达接收端的多径信号是近场球面波形式,从而会对波达角和角度扩展的估计造成影响。对近场多径信道参数的估计需要同时考虑近场散射体与接收阵列之间的波达角和距离。基于空间交替通用期望最大化(SAGE)算法的基本思想,提出了一种的近场信道参数低复杂度估计方法,可以对近场散射体分量的时延、波达角、多普勒、复幅度等参数与距离参数进行联合估计。仿真实验验证了该算法能够准确地对近场散射体的距离和角度进行联合估计。

基于改进的有序子集的SAGE算法在PET图像重建中的应用(英文)

提出了一种利用修改的有序子集(MOS)方法改进空间交替广义期望最大(SAGE)算法收敛性的方法.新的可变有序子集算法(MOS-SAGE)通过修改投影数据的数目和子集的排列循序加速收敛速度.其中每一个子集中的投影数目按2,4,8,16,32,64来排列以便重建算法首先恢复高频部分信息,然后重建低频部分信息.另外新算法还使相邻子集尽可能分离以减少投影间的相关性,达到加速收敛的效果.实验中,运用MOS-SAGE算法对计算机仿真的PET投影数据和实际的临床数据进行重建.几种误差分析结果表明,MOS-SAGE算法的收敛性能比SAGE算法和有序子集期望最大算法(OSEM)要快,重建后的图像更接近仿真用的模板图像.

基于可调子块迭代的加速SAGE算法在PET图像重建中的应用(英文)

提出了一种可调子块迭代(RBI)方法加速空间交替广义期望最大(SAGE)算法的收敛性.新的可调子块迭代的空间交替广义期望最大算法(RBI SAGE)组合了RBI算法和SAGE算法的优点用于加速正电子发射断层(PET)图像重建.RBI SAGE将投影数据分成不连续的子块,每一次迭代仅包含一个这样的子块.在每一个子块中用SAGE算法序列更新参数.实验中,运用RBI SAGE算法与SAGE算法对PET图像进行重建.结果表明,RBI SAGE收敛性能比SAGE算法优越,且重建图像质量较高.

毫米波WiFi系统中多目标无源定位与生命体征检测算法

为提高独居老人看护、地震及消防救援等场景下人体目标无源定位和感知精度,基于空间交替广义期望最大化(SAGE)算法,提出了一种室内多目标毫米波无源定位和生命体征检测算法。首先,在毫米波WiFi系统中利用毫米波的高空间分辨率和人体目标固有的特征(即人体呼吸和心跳频率在一定范围内变化),对采集的信道响应在时域上进行滤波预处理,有效提取目标直接反射径;然后,将人体目标位置参数及呼吸心跳频率看作多径信号参数,将多目标无源定位和生命体征检测建模为信道测量的多径信号参数估计问题;最后,利用SAGE算法实现多个静止目标的位置信息和生命体征参数的联合估计。所提算法利用了人体先验信息,并同时对时域、频域和天线空间域的信息进行分析,提高了估计精度,降低了计算复杂度。实验和仿真结果表明,所提算法在微波暗室环境下可以有效估计人体目标的呼吸和心跳频率,其估计精度分别可达97.1%、97.7%;在多目标场景下,与传统基于WiFi的无源定位和感知算法相比,所提算法的定位误差降低约70%,呼吸频率估计精度提高约19%。

基于行处理的SAGE算法在PET图像重建中的应用(英文)

运用基于行处理(RA)的"单块"投影子集法改进了空间交替广义期望最大(SAGE)算法的收敛性.新的RA-SAGE算法以正交单投影序列的方式对投影数据进行处理,以减少投影间的相关性,达到加速收敛的效果.此外,在迭代搜索同时,新算法结合了超松弛变量,使其能快速接近全局最大似然解.实验中,运用RA-SAGE与SAGE对正电子发射断层(PET)进行了重建.结果表明,RA-SAGE收敛性能比SAGE优越,且重建图像质量较高.

存在阵列位置误差的DOA估计及其校正

阵列位置误差的存在会使大多数高分辨波达方向(DOA)估计算法的性能严重恶化。利用空间交替期望最大算法,提出一种阵列位置误差下DOA估计和误差的联合自校正算法。该算法把最大似然估计中高维搜索过程简化成一维和二维搜索过程,减小了计算量,且避免了参数联合估计中的局部收敛问题。此外,该算法无需增加扰动参数的假设,更加符合实际的误差模型。仿真实验表明,该算法不仅估计精度高、分辨能力强,而且在阵列位置误差较大和信号源相近时也有较强的鲁棒性。

分格式SBR法处理冬季校园生活污水试验研究

建立分格式序批式活性污泥(SBR)中试装置处理冬季低水温(8～10℃)校园生活污水,考察了空间推流和空间交替运行模式对COD、氮及磷的去除率影响。结果表明,曝气1.5 h各区增设好氧-缺氧空间交替运行效果最好,出水COD为35～60 mg.L-1,去除率达75%～90%,出水磷质量浓度接近0 mg.L-1,去除率高达95%,较仅有空间推流运行省电2/5。3种模式下出水氨氮质量浓度均为20～30 mg.L-1,去除率为20%～45%。温度(15℃和25℃)对氨氮去除率影响试验表明,低温抑制了硝化菌,与延长曝气时间和交替的电子受体环境无关。

5G毫米波频段不同天线形式信道参数测量及对比分析

基于5G毫米波应用频段,开展了全向天线、喇叭天线以及阵列天线的信道测量与信道参数对比分析研究.利用空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization,SAGE)算法提取了多径信道参数,包括多径时延、到达角、多径强度等,基于多径分量距离(multipath component distance,MCD)对多径分量进行了分簇结果的对比,对比分析了相同测量点处不同天线形式得到的信道参数差异.结果表明,同场景下不同天线的信道参数测量结果会有较大差别,全向天线路损指数最小,阵列天线均方根(root-mean-square,RMS)时延扩展和RMS角度扩展均最小,喇叭天线可以得到较多的簇.本文为5G毫米波频段信道建模提供了不同天线形式信道参数结果对比分析数据.

用于大规模MIMO系统的SAGE迭代信道估计算法

针对基于导频污染的大规模多输入多输出系统,提出一种空间交替广义期望最大化(SAGE)迭代的信道估计算法。将发送和接收的导频符号形成完备的数据空间集,利用基于导频的最小均方误差估计器初始化信道参数,通过导频符号和软信息迭代改进并更新初始估计数据。实验结果表明,该算法通过一次SAGE迭代即可实现精度收敛,且在高信噪比及导频污染的情况下相比基于导频的估计器具有更高的估计精度及频谱效率。

关于长青访客信息中心的访谈

文章通过访谈的形式介绍了青年建筑师刘振设计并负责施工的WWF长青访客信息中心。访谈呈现了建筑师对传统木结构衍生的生活方式和空间模数的当代转译、基于质量控制和施工易行对轻钢结构和砖混结构的混合使用、小型建筑中空间的扩张和气氛的营造、结构和构造的融合等方面的探索。

同步生物除磷脱氮新工艺探讨

近十年来,同步生物除磷脱氮一直是城市污水处理的新热点,磷氮排放标准严,除磷脱氮研究步步深入,除磷脱氮新工艺不断涌现。文章列出了当前城市污水同步生物除磷脱氮的几种新工艺流程及其一些特点,初步讨论了“工况交替”、“固液分离”和“曝气形式”有关问题。

“叠宅”之远观

文章介绍了如恩设计研究室近期在新加坡完成的一个私人住宅。该项目设计以"寻根"为出发点,通过对围合式院落建筑一系列空间层次的划分,不但使院落体现了中国传统,满足了一家三代四个家庭同居同乐的需求,更通过对围合式空间的重组,用错位开放、虚实叠加的手法,重新解读了传统与现代的空间关系和建筑形式,以及由此产生的建造方式、工艺材质和美学理念。

基于粒子滤波的GPS多径估计

针对全球卫星定位系统中的多径参数估计问题,提出一种基于粒子滤波的算法.首先,使用信号压缩技术以利于粒子权的计算;然后,采用Rao-Blackwellization方法来降低粒子滤波估计的状态空间维数;最后,通过Laplace方法得到一个优化的重要分布.仿真实验表明了该算法的有效性.