一种无线局域网中利用信道状态信息的维特比算法

维特比算法是一种基于最大似然序列检测的方法,它为传输的比特序列检测最可能的传输序列。在维特比译码时,利用信道状态信息（CSI）对欧氏距离加权,系统的性能会有显著的提高。采用子载波的幅度进行加权,通过采用WLAN 802.11a OFDM系统进行仿真验证表明,系统性能提高了3.6~5.2 dB。由于无线局域网物理层的一致性,此方法也适用于其他无线局域网标准。      

WLAN OFDM系统中信道状态信息的提取及应用

维特比算法是一种基于最大似然序列检测的方法，它从传输的比特序列检测出最可能 的传输序列。在维特比译码器译码时，应用信道状态信息（CSI），可以明显提高系统性能 。我们建议的方法采用子载波的幅度平方|Hk|2作为信道状态信息。通过采用IEEE 802.11a OFDM系统进行仿真验证表明，采用该方法系统性能有明显的改善。     

WLAN OFDM系统中信道状态信息的提取及应用

维特比算法是一种基于最大似然序列检测的方法，它从传输的比特序列检测出最可能的传输序列。在维特比译码器译码时，应用信道状态信息(CSI)，可以明显提高系统性能。我们建议的方法采用子载波的幅度平方|Hk|^2作为信道状态信息。通过采用IEEE802.11a OFDM系统进行仿真验证表明，采用该方法系统性能有明显的改善。     

基于系统调用序列的状态转换检测新方法

以系统调用序列为对象提出一种新的状态转换检测方法，它结合历史系统调用序列和当前系统调用进行分析，提取直接和间接转换，并采用多元统计方法为转换加入参数，累计异常度．测试表明该模型有较高检测率和可操作性，比原方法更能有效得检测出未知类型入侵．     

图像处理在数字视频监控系统中的应用

针对数字视频监控系统智能化方面的薄弱环节,采用运动目标检测和图像增强方法对视频图像进行处理;针对视频监控系统背景图像变化不大的特点,在传统帧间差分运动目标检测的基础上,提出了对"门"等敏感区域增加权值的方法,成功分离出运动目标,提高了检测效率;给出了对Hall监控视频序列Y分量进行邻域平均加权法、Roberts算子边缘检测的图像增强结果.     

采用空时分组编码的动态分组加权合作频谱感知方案

针对认知无线电网络中存在的非理想反馈信道与用户间信道使合作频谱感知算法难以有效提高频谱检测性能的问题,提出了一种基于空时分组编码的动态分组加权合作频谱感知(DCWCSS)方案。首先将所有未分组认知用户中具有最高用户间信道平均信噪比的两个用户分为一组,并依此将剩余用户进行两两分组,然后根据各认知用户检测结果对系统检测性能的贡献对认知用户进行加权,赋予不同权重,最后采用空时分组编码(STBC)方案将用户检测结果传输给基站进行判决。DC-WCSS方案可依据用户间信道平均信噪比进行动态分组,并根据认知用户检测结果的可靠性设置用户权重,能有效降低反馈阶段的误码率,从而提高系统检测性能。仿真结果表明,与基于传输分集的合作频谱感知方案相比,在虚警概率为0.3时,DC-WCSS方案的一次加权和二次加权后的系统检测概率可分别提升至少20%和30%。     

基于运动检测与H.264的智能监控系统设计与实现

针对远程智能监控的应用,基于H.264视频编解码与运动检测标识技术,在由小型工控机与计算机组建的客户机/服务器系统上设计并实现了实时运动检测视频监控系统。系统对采集的视频帧进行H.264规范的压缩编码并传输,在保证图像质量前提下降低了带宽与存储开销。运动检测算法在Kalman动态背景更新的基础上,采用了加权方式的图像差分法。通过实际试验表明,该系统能稳定的压缩传输视频流,并在不增加虚警的情况下,提高了系统的检测准确度。     

节能灯远程控制检测系统的设计

介绍一种采用控制管理软件来实现计算机智能化远程控制的节能灯检测系统的设计．利用PC机、单片机和传感器控制电路，通过RS-485总线远程控制老化实验室内的节能灯老化检测实验灯盘，实现按各种测试标准模式进行节能灯老化实验，同时对实验检测的所有数据和事件自动进行检测、传输、处理，并存储在数据库中。自动形成各种报表和实验数据的统计分析报告，提高老化实验的精确度和管理自动化．讨论了系统的构成、性能特点，详细分析了系统的软件和硬件的设计和实现方法．     

一种基于分段映射的混沌保密通信

提出一种基于分段映射的保密通信算法．算法中使用两个混沌系统,运用一个混沌系统所输出的混沌符号序列跟踪预定的要传输的信息符号序列;运用从另一个混沌系统中所提供的二进制序列,采用混沌掩码技术对要传输的信息进行加密．理论分析和实验结果表明,该算法运算速度快、容易实现且安全性高,具有很强的实用价值．     

基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测

针对入侵检测中普遍存在误报与漏报过高的问题，提出了一种基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测新方法．该方法以程序正常执行过程中产生的系统调用序列为研究对象，建立计算机的正常程序行为模型．在入侵检测时，先对测试的系统调用数据用滑动窗口划分得到短序列，再根据正常程序行为的隐马尔可夫模型求得每个测试短序列的输出概率，如果系统调用短序列的输出概率低于给定阈值，则将该短序列标定为“不匹配”，如果测试数据中不匹配的短序列数占总短序列数的百分比超过另一给定阈值，该模型就认为此程序行为异常．实验结果表明，与Forrest和Lee的方法相比，所提方法的检测率的最大提高率可达590％．     

一种大规模MIMO系统信道反馈算法

针对在大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统中,信道状态信息（Channel State Information,CSI）反馈量过大以及反馈的CSI过时的问题,提出一种基于自回归（Autoregressive,AR）模型和主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）方法的反馈算法。接收端进行信道估计获得CSI后,先利用AR模型预测出反馈所需时间之后的CSI,在此基础上计算压缩矩阵,然后利用PCA方法对预测的CSI进行压缩,再反馈给基站,最后基站端对接收到的CSI进行重构。从理论分析和仿真结果可以看出,该算法可以在降低反馈量的同时提高系统容量和信道恢复的准确性。     

层状介质中三维物体重构的对比源反演算法

对比源反演（CSI）算法将反演问题转化为求解成本泛函的极小值问题,从而形成重构对比源和对比度的迭代序列。开发了一种三维CSI算法对层状介质中的三维物体进行重构,该算法是对二维对比源反演算法的推广。该算法无须正演计算,亦无须人为地选择正则化参数,反演过程更稳定。CSI的每一次迭代过程均采用快速Fourier变换技术计算并矢Green函数算子及其共轭算子,确保了该算法在三维层状介质情况下的高效率。复杂模型的反演结果说明,CSI算法对重构层状介质中的任意三维异常体是非常有效的。     

大规模MIMO系统信道状态信息反馈开销降低方法

针对大规模多输入多输出(massive-multiple input multiple output,massive MIMO)系统,结合离散余弦变换(discrete cosine yransform,DCT)和快速傅里叶变换(fast fourier transform,FFT)基,研究了基于压缩感知的信道状态信息(channel state information,CSI)反馈开销降低方法。首先在用户端,该方法基于压缩感知理论对三维(three dimension,3D)CSI采用不同稀疏基组合进行表示,进而形成两种不同的观测矩阵对其进行观测,其中方法 1基于3D CSI直接形成观测矩阵,而方法 2则基于垂直维CSI和水平维CSI分别形成两个中间观测矩阵,进而通过Kronecker积形成最终观测矩阵。最后,将观测值经矢量化后反馈给基站端;基站端则通过正交追踪匹配算法(orthogonal matching pursuit,OMP)重构CSI。仿真结果表明,基于两种稀疏基的组合可以使得CSI反馈开销得到大幅度降低,同时,基于方法 1生成的观测矩阵所重构CSI性能明显优于基于方法2的。     

非合作寡头博弈与干扰信道资源分配

将多用户干扰信道频率和功率资源分配问题用寡头博弈模型进行分析. 寡头博弈中有一个超级用户,它知道其它用户的所有信道信息,并且知道它们所采取的策略,那么这个超级用户将可以计算出对自己更有利的资源分配方案,获取比纳什模型更高的速率. 通常在非合作分布式系统中,获取其它用户信息是非常困难的,本文提出的算法可以让用户从干扰强度的变化中学习得到有用信息,从而设计出基于寡头博弈模型的分布式算法.      

基于高阶累积量和改进GRNN的CSI手臂行为识别

为了挖掘信道状态信息(channel state information,CSI)在手臂行为识别中的非线性深层特征,提高识别准确度,提出了一种基于高阶累积量和改进广义回归神经网络(generalized regression neural network,GRNN)的CSI手臂行为识别算法.离线阶段,将在不同手臂动作下...     

MIMO-OFDM系统中CSI Viterbi译码算法研究

Viterbi译码器是通信系统中应用非常广泛的译码器。与其他单载波调制技术相比,OFDM系统巾的Viterbi译码有其特别之处．可以根据在信道均衡时所得到的信道频域响应系数为译码算法提供判决权重,被称为CSI Viterbi译码算法。首先介绍了OFDM系统的CSI Viterbi译码器算法,然后以V—BLAST为例推导出MIMO-OFDM系统中的CSI Viterbi译码器算法,并通过仿真证明使用CSI Viterbi算法能有效改善系统的性能。     

基于HHT和改进PNN的CSI人体动作识别研究

为了有效判别真实摔倒动作与疑似摔倒动作、提高动作识别准确度,提出基于希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)和改进概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)的信道状态信息(channel state information, CSI)人体动作识别算法。对CSI的幅度与相位融合信号进行数据预处理,利用HHT来提取区分人体动作信息的瞬时幅值和瞬时频率作为分类特征构建特征矩阵,在遗传算法(genetic algorithm, GA)优化的PNN神经网络中训练出能有效检测真实摔倒和疑似摔倒动作的GA-PNN人体动作识别模型;利用训练好的识别模型对输入的CSI数据进行摔倒动作的判别。仿真实验表明,提出的算法能有效地检测真实摔倒和疑似摔倒动作,其识别准确度可达到97.18%,且误报率较低。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统信道状态信息反馈方案研究

在MIMO-OFDM系统中,信道状态信息反馈技术是现在的研究热点。在研究了3GPP-LTE系统中使用的一些信道状态信息反馈方案的基础上,提出了一种基于最新的压缩感知技术的反馈方案。该方案中利用高速数字信道频域的稀疏性,通过压缩感知算法重建反馈的信道状态信息,有效减少了系统处理复杂度和传输的数据量。仿真证明,在反馈量相同的前提下,新方案的系统容量和误码率性能都优于传统的基于码本的反馈方案。     

一种基于调制估计的增强型干扰消除检测算法

在增强型长期演进(long term evolution-advanced,LTE-Advanced)多用户多输入多输出(multiuser multi-inpat multi-output,MU-MIMO)系统中,由于发射端的信道状态信息(channel state information,CSI)不明确,用户设备(user equipment,UE)会受到较大的残余多用户干扰?忽略干扰的检测算法在此情况下的检测性能不佳,考虑了一种干扰感知检测算法?为了对目标层和干扰层执行联合检测,UE需要获取详细的干扰调制信息?提出了一种基于调制估计的联合检测算法作为LTE-A的下行MU-MIMO增强型干扰消除检测算法?仿真结果表明,该算法能够提供约0.5~2dB的显著增益?