多径信道下基于子空间跟踪的盲多用户检测

提出一种基于信号子空间估计，用于频率选择性衰落信道的盲多用户自适应接收机。此接收机不需要估计信道，直接估计等效扩频码，并将多用户检测与Rake接收联合考虑，稳态时性能优于D-rake接收机，是一种高性能，低复杂度的接收机，其计算复杂度与信道多径数无关，只与子空间跟踪的复杂度有关。     

多径信道下基于等增益合并的盲多用户检测

提出一种多径信道下基于等增益合并约束最优化的盲多用户检测算法，该算法在数学形式上可等效为等增益合并的形式，并可分别由于空间和最小最大滤波的方法来求解，此种算法的优点是不需要估计信道，其性能与信道信息在已知情况下的差别不大，与基于等增益合并的子空间算法相比，基于最小最大滤波的方法收敛速度快，性能更好。     

粒子群优化算法在多用户检测中的应用

粒子群优化算法是一类有效的随机全局优化技术。它利用一个粒子群搜索解空间,每个粒子表示一个被优化问题的解,通过粒子间的相互作用发现复杂空间中的最优区域。多用户检测技术是直扩序列码分多址中的一项关键技术。将粒子群优化算法应用于多用户检测中,能有效抑制多址干扰,实现结构简单、鲁棒性强的目的,在加速收敛的同时降低了计算复杂度。仿真结果表明,这种多用户检测器充分利用了粒子群优化算法的优良特性,与传统的码分多址接收机、基于进化算法的多用户检测器和基于遗传算法的多用户检测器比较,在误码率和收敛速度等方面都有显著的改善。     

衰落信道中Q—CDMA系统差错性能的理论分析与仿真

在移动无线通信领域中，许多已获得的测量数据表明：在城市蜂房移动通信中，多径衰落信道符合Ｎａｋａｇａｍｉ分布。本文通过理论分析和计算机仿真，研究了在Ｎａｋａｇａｍｉ频率选择性多径衰落信道中，应用相干ＲＡＫＥ接收时，ＢＰＳＫ和ＱＰＳＫ直接序列码分多址扩频通信系统的性能，得到了差错概率理论近似计算表达式。数值计算和计算机仿真结果表明了高斯噪声、多用户干扰、多径衰以及分集接收等对系统性能的影响。     

直扩码分多址在Nakagami信道中误码率算法的改进

在无线移动通信中，许多实测数据表明Ｎａｋａｇａｍｉ分布较好地描述了多径衰落信道。本文研究ＤＳ－ＣＤ－ＭＡ系统在Ｎａｋａｇａｍｉ衰落信道下，应用相干接收时的误码性能基础上，对多径衰落信道中误码率算法作了改进。据理论计算和计算机仿真可以得出以下结论：（１）在多径衰落信道下，应用多径分集技术可以大大改善系统的性能；（２）在对ＤＳ－ＣＤＭＡ系统进行研究时，Ｎａｋａｇａｍｉ多径衰落信道模型可以更好地模拟都市     

一种带有自适应子载波分配算法的多载波系统性能分析

近年来，多载波传输被引入无线传输系统，用来消除由于多径效应带来的符号间干扰。而传统的多载波系统就是通过所有的子载波传输相同的信息。本文提出了一种自适应子载波分配算法，此算法能够检测并兆汰传输性能差的子载波。在此方法中，每个用户的信息不是通过所有的子载波进行传输的，而是首先兆汰传输性能差的子载波后，然后通过剩余的那些性能较好的子载波进行传输。仿真结果表明，采用本文所提出的方案时，传统的MC－CDMA系统的性能将得到明显的改善。     

基于原模图LDPC码的多用户MIMO干扰消除

现有的MIMO系统中,当多用户在同一信道同时与AP通信时,存在多用户干扰的问题。本文提出1种基于原模图LDPC码的多用户MIMO干扰消除的方法,解决了现有MIMO局域网吞吐量受限于基站天线数的问题,使多用户可以在同一信道同时通信。该方法将原模图LDPC码应用到多用户MIMO系统中,通过对发送数据流的信道编码,增强空间复用信息的抗干扰能力和纠错能力。其核心思想是:利用多用户信道衰落的差异,AP(接入节点)接收端优先提取信号最强的用户信息,将其他用户信号和信道噪声视为新的噪声,通过迭代译码算法,AP接收端可以获得所有共信道用户的发送信息。在多用户干扰信道,此方法能够提供更高的复用增益。仿真结果表明,与直接提取用户信息相比,在平坦瑞利衰落信道应用本方法提取用户信息可分别得到2～20dB的编码增益,通信容量增加了2倍。     

OFDM符号定时同步算法的研究

由于OFDM本身对定时误差比较敏感,因此定时估计是准确实现整个系统同步的关键技术之一。Schemidl＆D.Cox提出的算法是利用前导训练序列做自相关来定时同步,虽然这种算法对符号同步估计很有效,但在多径衰落和信道噪声的影响下同步性能不高。对此提出新的改善算法,设计新的训练序列作为前导字及改进自相关序列,通过MatLab模拟仿真和分析可以看出,改善的算法使同步性能得到明显提高。     

城轨列车对列车通信的多天线Rake接收技术研究

近年来,列车对列车通信成为一种新兴起的技术,尤其在城轨领域具有迫切需求。但在地铁中,由于空间有限,电磁波传播受多径衰落影响较为严重,直接关系到城轨的运行安全,针对这一问题开展地铁环境列车对列车直接通信的抗多径衰落研究。首先,选择实际隧道环境下合适的通信距离和通信频段;其次,设计了一种使用三天线技术来抗多径衰落的毫米波通信机结构,提出将Pre/Post-Rake技术和多天线合并算法结合起来的方案,以降低误码率达到铁路通信标准;最后,利用毫米波路径损耗模型对改进Rake接收机的误码特性进行了仿真验证。仿真结果证明,此Rake接收机可有效抵抗多径衰落影响,提高城轨通信的可靠性和安全性。     

自适应子信道分配的多载波CDMA系统

多载波CDMA技术能够提供大的系统容量、对抗瑞利衰落和消除符号间干扰等优点,成为具有发展前景的调制技术之一.本文提出了一种自适应子信道分配的多载波CDMA系统.即对任一用户,根据各子载波上受到的窄带干扰和衰落大小,选择出最佳的传输子载波,则该用户的信息就通过此最佳传输子载波进行传输.通过衰落信道下（同时存在窄带干扰时）的仿真,结果表明：（1）在强的窄带干扰情形下,采用提出的自适应子信道分配算法的改进MC-CDMA系统的性能比采用并行传送方式的传统MC-CDMA系统以及直扩CDMA系统的性能有了很大程度的改善;（2）在弱的窄带干扰情形下,当子载波数目较大时,采用自适应子信道分配算法的误码率性能仍然比采用并行传送方式的传统MC-CDMA系统以及直扩CDMA系统的性能有所改善.     

基于计算机视觉技术的接触网定位器坡度动态测量算法

为实现对接触网定位器坡度的动态测量,提出基于计算机视觉技术的定位器坡度的动态检测算法。采用中值滤波算法和维纳滤波算法对拍摄到的图像序列进行图像预处理;对序列图像中的接触网定位器进行提取识别以及角点检测;选用NCC角点匹配算法对检测序列图像中检测到的角点进行匹配;在匹配角点的基础上,利用基于仿射不变性的直线匹配算法,对各幅图像中的直线进行匹配,从而可以自动获取图像序列中各图像直线的夹角,实现定位器坡度的自动动态测量并且减小了测量结果的不确定性。     

深度学习在接触网定位器缺陷检测中的应用

高速动车接触网运营安全的需求使得接触网关键零部件的缺陷自动检测成为一份有意义的工作。针对接触网巡检图像的定位器缺陷检测问题,本文提出了一种基于图像深度表示和直线检测的目标检测一体化算法。该算法采用选择搜索算法获得定位器在图像中可能存在的备选区域,利用深度卷积神经网络计算图像的深度特征,通过多任务学习的算法求得定位器的局部区域。随后,利用Canny边缘提取和Hough直线检测的方法在局部区域内精确检测定位器直线。针对接触网巡检图像的实际应用场景,对该算法在不同场景下进行验证,试验结果表明,该算法可以有效解决实际场景下的定位器缺陷检测问题。     

基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷检测

相比传统的物理检测算法,基于机器视觉的检测算法具有检测速度快、操作便捷等诸多优点,但因受光照不均、相机失焦抖动、雨雪天气等外界因素的影响,导致检测精度降低。针对这一问题,提出一种基于图像增强与深度学习的钢轨表面缺陷视觉检测算法。首先,对图像进行Gabor滤波去噪,以减少噪声对缺陷检测的影响;然后,利用HSV空间变换方法增强缺陷图像的关键特征信息;最后,通过改进Faster R-CNN卷积神经网络,实现了多尺度钢轨表面缺陷的检测与识别。通过对所提出的检测算法进行对比实验,实验结果表明:裂纹、剥落、磨损三类缺陷的识别精度分别为91.87%,92.75%和91.52%,检测速度为每张图像0.265 s,优于已有的钢轨表面缺陷检测算法,能够很好地应用于实际项目中。     

高精度模态应变能法结构损伤检测研究

基于摄动理论,通过考虑结构参数修改量高阶项的影响,推导了基于单元模态应变能的结构损伤评估方法;数值仿真结果表明,在结构多种损伤情况下,损伤定位准确、程度评估可靠,具有实际应用价值。     

一种优化的Canny边缘检测算法

在对Canny边缘检测理论研究基础上,针对Canny边缘检测算法在高斯滤波、梯度计算和高低阈值的确定上的缺陷,提出一种改进的小波变换法,替代高斯滤波,实现对图像的降噪,同时,优化了原有梯度幅值和方向的计算方法,采用改进的迭代算法对高低阈值进行计算。运用MATLAB仿真实验对比优化后的Canny边缘检测算法与传统Canny边缘检测算法。结果表明,优化后的Canny边缘检测算法可使检测结果拥有更多的边缘细节,提高了检测的精度和准确度。     

基于激光准直的轨道长波检测关键算法的研究

轨道不平顺是引起列车产生振动的主要原因。有资料报道,列车的激烈振动主要是轨道的长波不平顺引起的。轨道长波高平顺对高速列车安全、快速和舒适起关键性作用。目前,轨道长波不平顺尚无可靠、高效的检测手段。把激光准直技术应用到轨道长波不平顺检测是当前研究的一个方向。为减小激光准直精度对轨道长波检测精度的影响,提出分次测量、建立测量数据二维坐标转换模型,并对模型进行误差分析。应用Matlab进行算法仿真,测量精度比直接测量提高了约0.19 mm,表明该算法的可行性,可以应用于轨道长波不平顺检测。     

软判决检测的鲁棒图像水印方案

数字水印技术是现代版权保护的手段之一,而数字水印系统的鲁棒性是其能够起到版权保护作用的必要条件,也是当前的研究热点。本文提出了一种Turbo编码的图像水印的软判决检测算法,在不改变原有的嵌入算法的前提下,只需在接收端采用软判决检测算法就能有效地提高水印系统的鲁棒性。在本文提出的方案中,首先把原始水印信息进行Turbo编码,在图像DFT变换域中,修改两个相同频点系数的大小关系来嵌入经过编码的水印信息。在检测水印时,采取软判决检测算法提取用于Turbo译码的软输入信息,可有效地提高系统的鲁棒性。实验结果表明,软判决检测的比特错误率普遍低于硬判决检测的比特错误率,在高斯噪声情况下,甚至能低0.169。     

基于双结构元素数学形态学的铁轨图像边缘检测方法

针对铁轨图像在采集过程中经常受到不同程度的噪声影响,传统边缘检测方法难以检测并提取准确的铁轨边缘.文中通过分析灰度数学形态学抗噪图像边缘检测的常用方法,提出基于不同几何形状及大小的双结构元素抗噪数学形态学铁轨图像边缘检测算法.并应用这种算法对掺杂有噪声的铁轨弯道图像边缘进行铁轨边缘检测,实验结果表明:该方法具有比传统经典边缘检测方法更好的铁轨弯道边缘检测及提取效果.