基于盲源分离的无线视频通信研究与仿真

提出了一种多路视频压缩信号在无线信道中的盲源分离解决方案.该方案选用IEEE 802.11b作为无线通信标准及XviD作为MPEG-4视频压缩方法,建立了一个MPEG-4无线视频传输系统及其仿真模型.该模型用盲源分离方法来解决多个视频信号的分离问题.仿真通过多次比较得出一种基于信号循环平稳性的NWCW-CS,其分离效果最佳及收敛速度最快.仿真结果还表明,该算法可以很好地解决视频信号的混叠问题,视频信号由XviD解压后的图像与原先一致,同时满足视频传输的实时性要求.     

基于用户QoE的室内可见光通信系统接入策略

在可见光通信网络室内场景中,针对用户难以选择合适的发光二极管进行接入从而实现高质量流量服务的问题,以用户为中心,引入系统性能指标:用户体验质量(QoE).以QoE概率覆盖模型为基础,提出基于用户QoE优化的贪婪接入算法.通过MATLAB进行仿真,将贪婪接入算法与就近接入方法在用户数量、覆盖概率、接入阈值、接收视角等方面相对比.结果表明:贪婪接入算法具有较高的系统稳定性、较大的接入用户比例、较优的平均用户体验和良好的公平性.     

移动自组织网络中一种能量有效的跨层协议

提出了一种移动自组织网络中能量有效的跨层协议,将网络层的能量感知路由协议与MAC层的功率控制协议相结合,以提高节点的能量利用效率.在路由协议中根据节点剩余能量决定节点接入路由的延迟时间,从而使剩余能量较多的节点能够更快地接入路由,以使网络中的能量消耗更公平.在MAC层中实现功率控制,减少节点的实际能量消耗.仿真结果表明,在移动自组织网络中,该能量有效的跨层协议不但能延长网络的生存时间,减少端到端延迟,而且可以提高网络吞吐率.     

基于Bluetooth和半GPS定位算法的车域网智能车辆管理系统

提出一种车域网中的半GPS定位算法,在此基础上设计并实现了一种基于蓝牙(B lue-tooth)和半GPS定位算法的无线智能车辆管理系统.在深入研究蓝牙协议栈B luestack的基础上,综合应用蓝牙短距离通信、传感测量、半GPS定位、天线设计以及数据库等多种关键技术,有效地解决了传统车辆管控系统测量精度低、安全性可靠性不高、待机功耗大等难题,同时降低了天线设计难度,提高了整个系统的性能.智能车载卡通过各种传感器和GPS模块能够记录车辆行驶过程中的各种参数,回车场时能把这些数据通过蓝牙模块以无线方式传送到管理中心服务器,从而使管理中心利用这些数据分析车辆的行驶行为,结合电子地图可以回放车辆行驶路线.     

基于GPS/WLAN的车辆信息采集系统

在深入分析WLAN和GPS技术的基本原理、应用现状和发展趋势的基础上,提出了采用GPS/WLAN技术采集车辆信息的车载设备系统方案,给出了系统的软、硬件设计.该系统的主要特点有:车载设备在车辆运行过程中通过GPS采集车辆的各种信息并保存,在到达系统设定的WLAN接入设备的覆盖范围内时,将车辆行驶过程中所采集到的数据传送给数据接收服务器以供统计和分析,不占用蜂窝移动通信网络资源,实现了车辆与控制中心的准实时通信,降低了设备成本,节省了运营费用.     

基于BlueZ协议栈的蓝牙语音接入系统实现与性能分析

根据蓝牙"三合一电话"应用模型要求,通过内核配置、基础库和工具集的移植以及内核烧写等步骤,将蓝牙BlueZ协议栈移植到嵌入式ARM平台,编程实现了TCS Binary协议,研制完成了一种基于嵌入式蓝牙协议栈BlueZ的语音无线接入系统,包括嵌入式蓝牙语音网关和蓝牙语音终端.采用研制的蓝牙语音接入系统可以较好地将蜂窝网的话务量分流至PSTN中,利用话务模型对用户密集和蜂窝资源紧张的通信环境进行了仿真研究,结果表明蜂窝网呼损率显著下降,提高了PSTN的利用率,增加了由蜂窝网和PSTN组成的语音通信网的系统容量.     

基于BCM降低OFDM系统PAPR的方法

简述了降低正交频分复用系统峰均功率比的研究进展,给出了基于分组编码调制降低峰均功率比的方法,提出了子载波数较大系统的搭建方法,分析了实现原理并进行了仿真研究,结果表明该方法不仅能有效降低正交频分复用系统的峰均功率比,而且具有前向纠错能力.     

基于拟牛顿内点法的认知车联网能效优先资源分配算法

为了提高认知车联网中多用户资源分配的能效及实时性,提出了一种在信道状态信息不理想情况下最大化系统能效的资源分配算法.联合考虑额定系统传输功率、主用户干扰阈值、最低通信速率以及用户间比例公平性等约束条件,将主用户的干扰约束条件转换成概率型约束条件.然后,采用Bernstein近似的方法处理该概率型约束,通过设置公平门限来解决用户间的比例公平性问题.最后,分别采用高、低复杂度的子载波分配算法,配合拟牛顿内点法进行功率分配.仿真结果表明,所提算法的能效约为最优解上界的93%,既能满足系统能效要求,又降低了计算复杂度,适用于对实时性要求较高的车联网系统.     

基于FRESH滤波器的DSSS系统窄带干扰抑制技术

为了减小基于时域线性预测干扰估计的DSSS系统窄带干扰抑制技术对有用信号产生的损伤,根据干扰环境下接收信号的循环平稳特性,提出了一种利用频移滤波器对干扰进行估计并将干扰抵消的DSSS系统窄带干扰抑制方法.该方法在对干扰进行估计时,既利用了干扰的时域相关性,又利用了干扰的频域相关性.理论分析和仿真结果表明,在强干扰环境下,接收信号的循环平稳性主要由强干扰决定.与传统时域线性预测方法相比,该方法对干扰估计的时平均均方误差更小,能够更精确地估计和消除频谱相关的干扰,减轻对有用信号的损伤,进一步降低系统的误比特率,因而具有更加优良的干扰抑制性能,特别在干扰较强或干扰频带较宽时,优势更加明显.     

一种快速的代数码书搜索方法

代数码激励线性预测(ACELP)编码算法在各类语音编码标准中得到广泛采用.在ACELP码书搜索时.要得到全局最优的码向量,所需运算量很大,难以在硬件系统上实时实现.为降低计算复杂度,提出了一种基于脉冲预选和替换步骤的快速码书搜索方法.该方法采用预选技术来减少可能的脉冲组合,利用两级搜索与判断机制来改善脉冲替换搜索的效率.实验表明,该方法可以有效地降低复杂度,并维持较高的合成语音品质.