异步CDMA系统中一种新颖的盲自适应多用户检测方法

盲自适应多用户检测技术是码分多址 (CDMA)系统中抑制多址干扰的一项重要技术。针对传统的基于最小化平均输出能量准则的盲自适应多用户检测技术收敛速度慢的缺点 ,利用一种新近提出的多用户接收器的典范表示方式 ,为 CDMA系统构造了一种动态系统模型 ,然后利用Kalman滤波算法 ,设计了一种新的盲自适应多用户检测方法。理论分析和数值仿真表明 ,在异步 CDMA系统中 ,与现有的基于 L MS算法、基于 RL S算法等盲自适应多用户检测方法相比 ,该方法具有收敛速度快速稳定 ,跟踪性能好等优点     

CDMA系统中一种新颖的盲自适应随机多用户检测算法

为解决一般自适应多用户检测算法需要频繁发送训练序列的问题,基于最陡下降法,提出一种基于随机测量的码分多址(CDMA)盲自适应多用户检测器.通过合理地选取时变步长,使得算法刚开始时步长取大值以加快收敛速度,算法将结束时步长取小值以减小规范化平方误差的极限值.运行该盲自适应多用户检测算法时,只需知道两个系统参数:期望用户的扩频序列和信道加性高斯白噪声的方差.仿真结果表明,该算法在保持一般盲自适应多用户检测器优点的基础上,可有效地提高多用户检测算法的收敛速度,从而提高CDMA系统的综合性能.     

基于Kalman滤波的多用户检测算法

研究了码分多址(code d ivision mu ltip le access,CDMA)存在很强的多址干扰(mu ltip le access interference,MAI)时,基于Kalm an滤波的盲自适应多用户检测算法,并与基于LMS,RLS滤波的自适应多用户检测算法相比较.通过仿真实验,可以看出该算法收敛速度快,抑制多址干扰性能好.计算机仿真实验表明,将Kalm an滤波应用到CDMA多用户检测中,能够有效地抑制多用户干扰,并且收敛速度较快,稳定性好.     

基于FSYAST子空间算法的盲自适应多用户检测

为解决传统算法因引入特征值估计误差而导致检测性能下降的问题,在分析基于信号子空间跟踪的最小均方误差(MMSE)多用户检测器(MUD)的基础上,提出了一种改进的信号子空间盲线性MMSE多用户检测器,并应用FSYAST子空间跟踪算法进行信号子空间跟踪.仿真结果表明,提出的盲自适应多用户检测器性能接近于奇异值分解(SVD)子空间多用户检测器性能.     

CDMA系统中一种新颖的盲自适应随机多用户检测算法

为解决一般自适应多用户检测算法需要频繁发送训练序列的问题，基于最陡下降法，提出一种基于随机测量的码分多址(CDMA)盲自适应多用户检测器．通过合理地选取时变步长，使得算法刚开始时步长取大值以加快收敛速度，算法将结束时步长取小值以减小规范化平方误差的极限值．运行该盲自适应多用户检测算法时，只需知道两个系统参数：期望用户的扩频序列和信道加性高斯白噪声的方差．仿真结果表明，该算法在保持一般盲自适应多用户检测器优点的基础上，可有效地提高多用户检测算法的收敛速度，从而提高CDMA系统的综合性能．     

3G系统中的盲自适应检测算法研究

本文简述了盲自适应多用户检测,主要介绍和分析了最小输出能量检测算法(MOE)、基于MMSE准则的盲自适应多用户检测算法和恒模算法(CMA)。并在MATLAB环境下,通过仿真实验来比较它们的优缺点,验证它们的可行性。     

衰落信道下自适应卡尔曼异步IC多用户检测器

针对单一串行干扰消除(SIC)算法与并行干扰消除(PIC)算法在进行多用户检测(MUD)时的判决误差扩散问题,研究了强多址干扰(MAI)情况下直接序列扩频码分多址(directsequencespreadspectrumcodedivisionmultipleaccess,DS-CDMA)系统中的干扰消除多用户检测算法.结合自适应卡尔曼算法提出了一种适于衰落信道的级联结构K AIC多用户检测算法.所提算法实现了对时变多径衰落信道的全面跟踪,能够在干扰消除检测过程中避免判决误差扩散,达到抑制MAI的目的.仿真结果表明,所提算法具有更好的收敛性、动态跟踪能力及算法精度,是一种有效的干扰消除多用户检测算法.     

衰落信道中基于CMA的自适应多用户检测算法

提出了一种能在多径下使用的基于CMA的多用户检测结构,实验仿真证明,在时延远小于符号时间的情况下,这种多用户检测算法能很好抵消多址干扰和克服多径衰落,算法的收敛性能稍弱于子空间自适应多用户检测,而稳态性能稍强于子空间多用户检测,算法的复杂度远低于子空间多用户检测算法.     

基于SCS算法的盲自适应多用户检测器

提出了一种基于SCS(Soft-Constraint-Satisfaction)算法的盲自适应多用户检测器。基于SCS算法的盲自适应多用户检测器只需知道期望用户的扩频码及定时信息,而且通过自动选择用来估计期望信号的非线性函数,可以调节算法的收敛速度和估计误差。仿真实验表明该方法具有较好的抗多址干扰的能力。     

基于小波包变换的自适应多用户检测

在分析传统自适应多用户检测的基础上，提出了一种基于小波包变换的自适应多用户检测算法．该算法用小波包变换进行前处理，然后再通过最小均方(LMS)算法实现自适应多用户检测．与通常的自适应多用户检测算法相比，该算法利用了小波包变换对小波空间进行分解，信号经小波包变换后自相关性会下降，收敛速度提高．同时在此分解过程中，根据信号与白噪声小波包变换完全不同的特性进行信号消噪．理论分析和仿真结果表明，该算法与传统LMS自适应多用户检测算法和基于小波变换的自适应多用户检测算法相比，算法收敛速度更快，且计算量较少，易于实时实现，还具有良好性能．同时仿真结果表明该算法收敛速度与小波基和分解级数的选择有关，分解级数越大，收敛速度越快；对于同一小波基系列，小波基正则性越好收敛速度越快。     

配电网故障定位统一矩阵算法的改进

文献[2]中提出了基于FTU的配电网故障定位的统一矩阵算法，但将该算法应用于辐射状馈线和树产太馈线的末端进行故障定位时，会无法判断出故障区域。在此提出在该算法中采用零编号的方法，结果表明该方法可以使得应用该算法对辐射状线跌末端和树状接线的末端进行故障定位时，不存在盲区。     

联合SIFT特征点和CS-LBP特征描述子的复制粘贴篡改检测

针对现有数字图像复制-粘贴篡改检测中尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法计算复杂度高的问题,文章提出一种将SIFT特征点和中心对称局部二进制模式(Center Symmet-ric-Local Binary Pattern,简称CS-LBP)描述子相结合的篡改检测方法。首先提取SIFT关键点,再对每个关键点生成CS-LBP特征描述子,并利用K-D(k-dimensional)树和BBF(Best-Bin-First)搜索算法寻找符合特征匹配关系的匹配点对,判断是否存在图像区域的篡改。实验表明,与同类算法相比,所提出算法在不损失检测精度的同时有效地减少了运算量。     

GDLOF:基于网格和稠密单元的快速局部离群点探测算法

为了适应高维大规模数据集的稀疏性,解决现有离群点探测算法在运用于高维大规模数据集时计算量以及时间效率均无法令人满意的现状,区别于以往文献中以点的数量作为判断稠密的阈值,在基于密度的局部异常检测算法LOF的基础上,以通过数据集中每一点周围的邻近点的状况作为判别依据,提出了稠密单元和稠密区域的概念以及基于网格和稠密单元的快速局部离群点探测算法.通过证明稠密单元和稠密区域中的点不可能成为离群点,使得算法减少了LOF值的计算量并显著提高效率.实验表明,该算法对于高维大规模数据集具有良好的适用性和有效性.     

基于D-S证据理论的SAR图像边缘融合检测算法

针对含噪SAR图像的统计特性,提出了一种基于D-S证据理论的SAR图像边缘检测算法。该算法采用非下采样Contourle变换,结合Ratio算法良好的抗噪和恒虚警性能,构建基本置信指派函数。最后对实测的SAR图像进行仿真,仿真结果表明该算法具有良好的抑制斑点效果,并能完整和准确地检测直线边缘,对弱边缘检测也表现良好。     

面向复杂产品交互虚拟装配操作的并行碰撞检测算法

运动对象间碰撞检测是交互式虚拟装配的一个基本问题,提出一种虚拟环境中运动对象间的并行化碰撞检测方法.该方法使用一种并行的、基于区域分割和快速相交校验排序的分解算法来包围盒层次模型,检测计算时依据用户的操作动态决定碰撞检测对以减少检测计算量,同时基于微机和局域网的并行方法来计算模型间碰撞,两个模型间碰撞检测时使用包围盒层次树动态更新方法.随后,以某型汽车底盘虚拟装配时的实时碰撞检测来验证算法性能.结果表明,该方法可以快速建立包围盒层次树模型,并可在交互操作中完成给定精度的实时碰撞检测.     

Dempster-Shafer （D-S） algorithm with credit scale in spectrum sensing

In cognitive radio, the detection probability of primary user affects the signal receiving performance for both primary and secondary users significantly. In this paper, a new Dempster-Shafer (D-S) algorithm with credit scale for decision fusion in spectrum sensing is proposed for the purpose to improve the performance of detection in cognitive radio. The validity of this method is established by simulation in the environment of multiple cognitive users who know their signal to noise ratios (SNR) and a central node. The channels between the cognitive users and the central node are considered to be additive white Gaussian noise (AWGN). Compared with traditional data fusion rules, the proposed D-S algorithm with credit scale provides a better detection performance.     

基于卡尔曼滤波的卫星地基增强系统位置域完好性监测分析

由于卫星地基增强系统(ground-based augmentation systems,GBAS)距离域导航测量的局限性,基于最大似然(maximum likelihood,ML)估计的地面多参考一致性监测(multiple reference consistency check,MRCC)难以满足国际民航组织提出的CAT Ⅱ/Ⅲ所需完好性要求。针对基于极值估计方法的伪距误差完好性监测参数之间存在相关性以及数据样本有限的问题,提出位置域内的卡尔曼滤波监测新算法,利用线性无关参考接收机对机载目标进行独立定位解算,建立垂直定位误差的卡尔曼滤波模型,监测垂直定位误差,重新定义位置域内的完好性监测参数值。实验结果表明,该算法不仅解决了距离域内完好性监测参数间的相关性,而且减小了机载垂直保护级,提升了地基增强系统的故障检测性能,提高了系统的可用性。     

一种针对混合空时编码解码方案的改进

针对结合空时分组码(STBC)及分层空时码(V-BLAST)的混合空时编码结构,提出了一种新型的接收解码方案.该方案首先对发送矢量、信道矩阵及接收矢量进行简单的拓展重构,然后直接进行V-BLAST串行干扰消除检测算法,充分利用了STBC的分集增益及V-BLAST串行干扰消除译码的优势.仿真结果表明,对于STBC占较大比重的混合空时编码结构或接收天线数量大于发送天线数量的情况,这种新型的接收解码方案的误码率性能相对于传统的解码方案优势尤其明显,适用于上行链路使用.     

基于遗传神经网络的入侵检测方法研究

入侵检测作为一种动态的安全防护技术,提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护。作者提出了一个基于遗传神经网络的入侵检测方法,采用遗传算法和BP神经网络相结合的方法遗传神经网络应用于入侵检测系统中,解决了传统的BP算法的收敛速度慢、易陷入局部最小点的问题。研究表明,该方法效果良好,学习速度快,分类准确率高。     

多输入多输出无线系统的迭代可配置树型搜索检测

提出了一种复杂度低的,应用于多输入多输出(MIMO)系统迭代接收机中的迭代可配置树型搜索(IRTS)检测方法.不同于最优的最大后验概率检测器对所有可能的发送符号向量进行完全搜索,该算法仅处理对检测器的软输出有较大贡献的符号向量.IRTS算法首先基于最小均方误差(MMSE)准则估计发送符号的可靠度;然后依据此可靠度对发送符号和信道矩阵进行排列来构造可配置的树型结构;并以该树型结构进行宽度优先搜索.在准静态信道条件下的仿真结果表明,即使在相对较小的搜索序列数目的情况下,IRTS算法也具有优越的性能.