基于特征层融合与BP神经网络的人脸表情识别研究

针对图像处理中人脸表情识别率不高的问题,提出了一种基于特征层融合和神经网络的人脸表情识别方法。利用PCA对原图像进行特征降维处理得到维数较低的表情图像特征,再从粗到细策略对特征进行融合,最后采用神经网络的BP反向传播算法对训练集和验证集经多次迭代后训练好人脸表情模型。将收集到的表情数据进行实验仿真对比表明:本文提出方法与常用的分类算法相比,人脸表情识别率在本文提到的表情数据库上取得更好的效果。     

用于滤波器组多载波系统的新型滤波器优化设计算法

为了提高滤波器多载波系统的设计性能,针对多载波系统的原型函数优化问题,提出了一种启发式优化算法—雕塑算法。通过分析原型滤波器的性能评价指标,建立原型滤波器优化设计的数学模型,将原型滤波器的优化设计归结为一个多变量联合求取最小值的问题,并采用提出的雕塑算法进行优化求解。以基于模拟退火算法的滤波器优化设计算法作为比较对象,评估了雕塑算法在算法有效性及求解质量等方面的性能。仿真结果表明,雕塑算法设计的滤波器在阻带衰减幅度、过渡带宽度、时域拖尾衰减速率等方面表现优异,在应用于经典的滤波多音调制系统中,系统误码率也较低。     

多小区大规模MIMO中基于角度域的导频分配策略

在多小区大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,导频污染(pilot contamination,PC)已成为限制整个系统性能的瓶颈。针对最小均方误差估计(minimum mean square error,MMSE)去污染方案复杂度高的问题,提出一种简便的导频分配方案,即利用信道离散傅里叶变换峰值位置和信道角度参数的关系,将导频资源映射到不同角度范围,从而基站可以从角度域恢复出信道信息。同时,给出了角度域信道恢复公式,分析了角度域分组数与去污染能力的关系。通过数值仿真结果表明,所提出的方案具有较好的导频污染抑制能力,同时具有更低的计算复杂度。