基于逐比特MAP算法的Turbo编码调制方式

给出了一种基于逐比特MAP算法的Turbo编码与多元调制相结合的编码调制方式。该编码调制方式通过删截Turbo码的校验位以获得高编码效率，将复用后的编码输出以Gray映射方式与多元调制结合从而获得高频带利用率，并采用逐比特MAP算法进行迭代译码。仿真结果表明，将Turbo码的高编码增益与多元调制的高频谱利用率有效地结合在一起，是一种功率和频谱高效的编码调制方式，它比传统的网格编码调制(TCM)方式有着更好的性能。     

基于最大后验概率的帧同步判决

针对高误码率、高滑码率的恶劣无线数字传输链路,为了提高帧同步判决的可靠度并从而提高系统传输效率,该文提出了一种基于最大后验概率(MAP)的定长帧同步判决算法.该算法能够根据信道实时反馈的误码率和滑码率,并利用特定应用中滑码长度的先验概率特性以及前后帧的相关性进行帧同步判决.这种算法相比传统的帧同步搜索性能有明显的改善,在误码率为5 × 10-2且滑码率为1 ×10-8时,误同步率仍然低于5×10-5.该同步算法还具有可扩展性,可以方便地扩展到变长帧的同步判决、变长包的解复接等多种应用场合.     

基于L-曲线正则化的MAP超分辨率图像复原

提出一种基于L 曲线正则化参数选择方法的最大后验 概率超分辨率图像复原算法. 该方法将最大后验概率估计和L-曲线正则化参数选择方法相结合, 可以有效地减少和去除复原图像中的噪声, 提高图像复原质量, 并具有较好的超分辨率复原能力.     

MAP和POCS算法实现超分辨率图像的重建

在目前超分辨率图像融合算法中,凸集投影法（Projections onto Convex Scts,POCS）和最大后验概率（Maximum A Posterior,MAP）是最为成功的两种。但它们都存在着自身无法克服的局限性。在充分分析了两者的优、缺点的基础上,把凸约束结合到MAP算法里面,使得图像融合结果有着它们两者的优良属性。实验结果证明了算法的有效性。     

一种改善的MIMO-OFDM系统MAP信道估计

在MIMO-OFDM系统下提出一种最大后验概率(MAP)信道估计算法.该算法利用期望最大化(EM)算法把MIMO信道估计分解为一系列独立的SISO信道问题,降低了MAP算法的计算复杂度.同时,根据在角域内不同发送和接收天线间的信道可近似为空间不相关,利用最有用抽头(MST)技术来减小噪声对估计性能的影响.仿真实验表明,与传统LS和EM算法相比,所提算法在低信噪比下具有较低的估计误差.     

差分跳频系统串行级联编码器的设计与改进译码

针对短波差分跳频系统,设计RS码与差分跳频G函数串行级联的编码系统.差分跳频G函数内码采用改进的最大后验算法译码,大大简化了译码复杂度,改善了系统的误码性能,交织采用40×40块交织器,外码RS(15,9)采用Berlekamp Massey译码算法.仿真结果表明,本算法克服了传统短波差分跳频G函数译码的缺点,系统性能得到较大改善.     

基于HMM-BIC的说话人日志系统

该文提出一种改进的基于隐Markov模型(HMM)和Bayes信息准则(BIC)的说话人日志系统。它用来检测会议语音数据中"谁在什么时候说话"。在对说话人模型进行Gauss混合模型(GMM)建模的时候,考虑到用来建模的数据通常会比较短,首先训练一个通用背景模型,然后用最大后验概率(MAP)准则得到相应片段的模型。在NIST 2004年举办的说话人日志评测任务数据集RT-04S上的实验结果表明:该系统与国际主流系统相比有一定的优势。     

基于隐马尔可夫模型的协作频谱检测策略

频谱检测是认知无线电的基础和关键技术,将其建模为隐马尔可夫模型(hidden Markov model,HMM),并由此提出基于隐马尔可夫模型的协作频谱检测策略.该策略首先使用Baum-Welch法对HMM的系统参数进行最大似然估计;然后基于HMM模型,利用各次用户的检测信息以及过去信道状态的后验概率信息进行贝叶斯推理,更新当前时隙信道状态的后验概率;最后根据最大后验概率准则对当前时隙的信道状态进行最终判决.使用后验概率,该策略可进一步估计系统协作检测的性能,在满足系统协作检测性能要求的前提下,选择尽可能少的、检测性能较优的次用户来参与协作,以节约开销和降低复杂度.仿真实验表明,所提出的策略的系统检测性能优于基于大数判决、似然比和Chair-Varshney准则的协作频谱检测策略.     

基于定时-相位联合估计的CPM并行同步算法

针对连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)信号非数据辅助算法同步精度差问题,提出了一种基于定时-相位联合估计的低复杂度并行同步算法.采用非数据辅助方法从离散域分解CPM信号,推导新的相位偏移误差估计公式,根据定时-相位联合似然函数,利用误差估计方法相似形式,设计了一种适用于CPM信号的并行同步方案.该方法在低信噪比条件时对似然函数进行近似,从而减少同步参数对同步性能影响,通过引入双同步精度源,迭代求取相偏估计最优解,提高非数据辅助算法同步增益.仿真结果表明,并行同步算法与直接联合算法相比,以较低系统复杂度代价获得同步性能提升,在低信噪比环境下,性能逼近修正克拉美罗限.