MIMO-OFDM系统中的信号检测算法(Ⅱ)

全面介绍了MIMO-OFDM系统中的三类信号检测算法:线性检测算法、非线性检测算法和最优检测算法,详细分析了最优检测算法中的球面解码算法和格点减少算法,并在详述各种检测技术的基础上,比较了各类算法的性能和计算复杂度,预测了信号检测技术的发展方向.     

MIMO-OFDM系统中的信号检测算法(I)

全面介绍了MIMO-OFDM系统中的三类信号检测算法：线性检测算法、非线性检测算法和最优检测算法,详细分析了最优检测算法中的球面解码算法和格点减少算法.并在详述各种检测技术的基础上,比较了各类算法的性能和计算复杂度,预测了信号检测技术的发展方向.     

基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法

研究了网络视频监控中行人检测和跟踪技术,并提出了基于多模型检测的视频监控行人跟踪算法.首先在已有检测算法的基础上,根据实验结果,分析了算法的优势和存在问题,提出了多模型融合检测算法,多模型融合检测算法充分利用各个单模型算法的优势,提高模型检测准确率,并使用快速特征金字塔算法提高了算法的实时性.随后在提出的检测算法基础上,结合卡尔曼滤波算法和匈牙利最优匹配算法实现多目标行人检测和实时跟踪.MOT测试视频实验结果表明:提出的跟踪算法能够较好地实现多目标行人检测和跟踪,适合网络视频监控场景.     

基于MATLAB仿真实验的边缘检测算法的比较

数字图像处理技术的关键就是对图像进行边缘检测。本文对边缘检测算法进行了理论分析：主要是sobel边缘检测算法,LoG边缘检测算法。LoG并对边缘检测算法和sobel边缘检测算法进行了MATLAB仿真,并把仿真结果进行了比较。     

一种基于压缩感知的非重构频谱检测新算法

提出了一种基于压缩感知的非重构频谱检测算法,将压缩感知处理得到的观测值直接用于主用户检测,解决了宽频主用户信号的检测问题.文中定量分析了检测性能,并通过认知用户的协作频谱检测对算法进行了改进.仿真结果表明,该算法在信噪比大于0 dB环境下具有良好的检测效果,协作检测法可作为低信噪比环境下算法的有效改善途径.此外,相比于基于重构的频谱检测算法,该算法大大降低了数据量和算法复杂度,显著缩短了检测时间.     

一种基于物联网的智慧交通事件检测算法

在研究了物联网的公共技术及应用前景的基础上,设计建立了智慧交通管理系统。在系统中提出了一种新的分层的事件自动检测算法:检测小流量的第一层事件检测算法、检测自由流量的第二层事件检测算法和检测大流量的第三层事件检测算法。最后通过对郑州西南绕城高速进行实验,验证了本算法的正确性和有效性,并得到了较好的检测效率。     

入侵检测系统中模式匹配算法探讨

针对入侵检测系统实现中的关键部分—检测引擎的数据分析模块实现问题,对基于规则的入侵检测来说,模式匹配算法非常重要,它直接影响到系统的准确性和实时性能。研究了几种应用于入侵检测中的单模式精确匹配算法和多模式精确匹配算法,分析了这些算法的复杂性,包括 Brute Force 算法,Knuth-Moris-Pratt 算法,Boyer-Moore 算法,Boyer-Moore-Horspool 算法,Aho-Corasick 算法和 Aho-Corasick_Boyer-Moore 算法。     

LTE系统辅同步信号检测算法研究

该文着重于对LTE系统辅同步（SSS）信号检测算法研究。首先介绍了LTE辅同步信号结构,然后介绍了滑动互相关算法,对时域检测和频域检测两种算法做了理论的研究。通过仿真分析,比较两种检测算法的性能,表明频域检测算法性能更好,与理论分析一致。     

一种改进的核磁共振图像模糊边缘检测算法

文章针对模糊边缘检测传统算法即Pal算法的缺陷,提出了改进的边缘检测算法;通过定义有界函数作为隶属函数、采取更高效的模糊增强函数、引入P-M非线性扩散模型平滑图像噪声等措施,有效克服了传统Pal算法对低灰度、低对比度区域边缘检测效果差的缺陷;把改进算法用于对核磁共振图像的边缘检测,对比分析了不同边缘检测算法的边缘检测效果.     

基于神经网络的非整次谐波检测算法仿真研究

介绍了存在于电力系统的非整次谐波检测算法仿真问题,针对传统的谐波检测算法不能有效的检测非整次谐波问题,提出了一种新型谐波检测算法即基于神经网络的非整次谐波检测算法,通过DSPBuilder建模以及ModleSim功能仿真、Quartus时序仿真可以看出此算法对于非整次谐波检测具有很好的实时性以及准确性。     

一种组合DFE和ML V-BLAST的检测算法

在MIMO系统中,BLAST是提高系统通信容量的有效方式。最简单的空间复用方式是V-BLAST,它的检测算法相对简单,有ZF-DFE、MMSE-DFE和ML等检测算法。在这几种算法的基础上,讨论了信道相关性对检测性能的影响,给出了ZF-DFE和ML组合的低复杂度检测算法。仿真结果表明,该方法在与ML检测算法性能相差不大的情况下,有效地降低了算法复杂度。     

复合式入侵检测方法的研究

所提出的复合式入侵检测算法是基于行为建模算法和模式匹配算法两种入侵检测算法的有效结合,其中行为建模算法扩展了基于异常的入侵检测算法,而模式匹配算法完全实现了基于特征的入侵检测算法.自适应的行为建模算法根据用户的行为和程序的行为建立合法的行为模板,而不需要任何人工干预.两种入侵检测算法能够有效的降低误报率的发生.采用Servlet Filter技术的安全代理是一个具有一定入侵分析功能的智能插件.     

数字水印检测的SVM算法及其测试

根据Vapnik等人提出的一种基于统计学习理论的机器学习算法,在水印检测技术中引入一种针对小样本的学习理论SVM算法．此算法能够实现结构风险最小化,避免了以往检测方法中依赖于特定的嵌入算法的缺点．建立了数字水印检测的SVM算法的测试平台,研究了平台的组成模块和功能．实验表明使用SVM进行水印检测能实现与嵌入算法的无关性,能有效提高检测效率,为数字图像水印的检测提供了一种新方法．     

半监督聚类算法及其在入侵检测中的应用

针对现有入侵检测技术的不足,对基于机器学习的异常入侵检测系统进行了研究,提出了一种基于半监督聚类的异常入侵检测算法。此算法通过利用少量的标记样本,生成用于初始化算法的种子聚类,然后辅助聚类过程,对数据进行检测。实验表明,与以往入侵检测算法相比,此算法可以明显地改善入侵检测系统的性能。     

基于QR分解的信号检测算法的研究

研究了VBLAST-OFDM系统基于QR分解的几种信号检测算法,分析了各种算法优缺点,指出信号检测顺序是降低误码率的关键,针对VBLAST算法计算量大的缺点,建议采用SQRD算法,该算法利用迭代运算代替矩阵求逆运算,降低了VBLAST算法的计算量,并采用MMSE准则对该算法进行进一步推广,仿真结果表明采用MMSE-SQRD算法优于除ML(最大似然)算法以外的检测算法.     

基于最小规则自组织映射的入侵检测算法

为了解决入侵检测模型中海量数据处理问题,降低计算复杂度,提高检测精度,提出基于最小规则自组织映射的入侵检测算法;通过在真实的入侵检测数据集上进行仿真实验,将该算法与普通椭圆补丁算法、简单矩形补丁算法以及决策树算法进行对比.结果表明,该算法在检测精度、稳定性和计算时间方面优于对比算法,验证了该算法的有效性.     

异常数据挖掘在Web服务器日志文件中的应用

讨论了基于距离的异常点检测算法,分析了使用该算法进行异常点检测时效率较低、需要设置参数、算法实现困难等缺点;利用基于距离和的异常点定义方法及基于抽样的近似检测算法实现Web服务器日志文件的异常数据检测.实验结果表明了算法的有效性.     

一维条码印刷质量检测研究

针对条码印刷的检测问题,提出一种印刷质量检测算法,该算法对于基于图像处理的一维条码能有效处理.并给出了算法工作流程及建立了数学模型,该算法可以避免在传统条码检测方法中多次扫描而耗费大量时间.实验结果表明,该算法可以有效地实现条码图像的检测.     

基于字符串匹配和直方图分析的视频镜头检测算法研究

首先介绍了现有典型切变检测算法,然后提出一种改进的镜头切变检测算法,在字符串匹配算法的基础上用直方图法来进行二次检测.实验显示,这种方法解决了单独用字符串匹配算法造成的误检问题,取得了较好的镜头切变检测效果.     

基于动态阈值的运动目标检测算法

本文给出的运动目标检测算法,提出了一种基于动态阈值对称差分和背景差分的运动对象检测算法,详细描述了算法的原理和流程。此外,本文在运动目标检测算法的过程中还采用动态最优阈值的方法,进一步提高了运动目标检测的准确性。