导读:本文包含了维特比算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:维特,算法,相位,语音,误码率,地磁,无人机。
维特比算法论文文献综述
康超,陈丽婷,陈建斌[1]（2018）在《GMSK信号的维特比算法与FPGA实现》一文中研究指出GMSK信号与FSK信号相比具有更高的频带利用率,在遥测通信领域得到了广泛应用。因GMSK的基带信号经过高斯滤波整形,相当于加入了码间干扰导致接收灵敏度下降。采用基于最佳似然准则(MLSE)的维特比(Viterbi)算法实现GMSK信号的解调。针对所需匹配滤波器消耗过多FPGA硬件资源问题提出了优化方法,将匹配滤波器数量从256个降至64个。针对路径度量LS值发散导致FPGA无法实现问题进行了分析并提出了解决方法,使LS收敛在460附近。实测结果表明,FPGA实现后充分发挥了Viterbi算法的最佳译码性能,接收灵敏度与未采用多符号检测技术(MSD)的FSK信号相比提升了3 dB。(本文来源于《无线电工程》期刊2018年07期）
赖鹏辉,马艳敏,王世练,谢顺钦,高凯[2]（2018）在《多进制部分响应Multi-h CPM的软输出维特比算法》一文中研究指出为降低多调制指数连续相位调制(Multi-h CPM)信号解调和级联译码的复杂度和时延,提出了一种适用于多进制部分响应Multi-h CPM信号的低复杂度软输出维特比(LC-SOVA)算法。针对倾斜相位(TP)+频率脉冲截断(FPT)低复杂度Multi-h CPM解调,在维特比检测中对每个状态存储并不断更新符号软信息,通过舍弃度量较小的路径来降低更新软信息的运算量,且软信息更新过程可以并行处理,复杂度降低一半,时延与维特比算法等价。仿真结果表明,所提LC-SOVA算法具有通用性,适用于多进制部分响应Multi-h CPM信号的软信息计算,在级联低密度奇偶校验码(LDPC)系统中,该算法与Max-log-MAP算法相比信噪比损失几乎可以忽略不计。(本文来源于《太赫兹科学与电子信息学报》期刊2018年02期）
李文洁,张晴晴,张鹏远,颜永红,摆亮[3]（2018）在《基于维特比算法的深度神经网络语音端点检测》一文中研究指出语音端点检测(voice activity detection,VAD)是在连续语音信号中,将语音和非语言片段分离的技术。VAD在语音识别、说话人识别、语音编码等领域起着重要作用。传统VAD算法在类型已知的噪声环境下可以达到较好的性能,但在实际情况中,未知噪声的影响通常会使系统性能下降显着,在差异化噪声下的VAD是端点检测的研究难点。在总结现有语音端点检测算法基础上,提出了一种基于深度神经网络的语音端点检测方法,同时结合维特比算法,与基于贝叶斯信息准则(bayesian information criterion,BIC)的混合高斯模型(gaussian mixture model,GMM)语音端点检测系统进行对比,在大词汇连续语音识别系统中的实验结果表明,将深度神经网络结合维特比算法,应用于语音端点检测,在复杂噪声环境下取得了更好的效果,适应性更强。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2018年02期）
楼喜中,方俊,陟力[4]（2016）在《维特比算法的一种室内地磁导航方法》一文中研究指出惯性导航系统是目前室内定位和导航领域一项非常重要的技术,但是传统惯性导航系统中是利用算法融合地磁罗盘及陀螺仪等数据,进而提高相对位置的精度,但却无法修正已经产生的误差.所以传统惯性导航系统在内部构造复杂的室内很容易出现走错房间,穿越墙体等错误路径.为了解决这些问题,提出一种基于维特比算法的室内导航方法,利用自建室内地磁数字地图结合维特比算法,动态计算可能路径.利用维特比算法特性提高了输出路径的纠错能力,可有效排除错误路径的干扰.本导航方法能有效避免穿墙错误路径的出现,更加符合实际行走路径.试验结果表明,相对传统惯性导航系统,它在复杂室内环境下进入正确房间的准确率提高了23%.(本文来源于《中国计量大学学报》期刊2016年04期）
邓国辉,李金武[5]（2015）在《离散时间白噪声信道中的维特比算法在VC中的实现》一文中研究指出本文讨论维特比(Viterbi)算法在离散时间白噪声信道中的实现。先给出带宽受限,存在失真且先验未知以及具有AWGN条件下信道的一种数学模型。由此得到维特比(Viterbi)算法在离散时间白噪声信道中的表示形式,且根据其在此信道模型下的算法描述,具体分析了离散时间白噪声信道中的维特比(Viterbi)算法设计问题,并利用VC6.0得出仿真结果和性能分析,得出维特比(Viterbi)译码算法对于信道特性无论好坏是普遍适用的,大大补偿了存在码间串扰(ISI)的信道的接收性能,降低了误码率。提高了信道的传输性能。(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2015年02期）
刘功生,张春良,岳夏,朱厚耀[6]（2014）在《基于HMM算法体系的逆维特比算法理论研究》一文中研究指出隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)的基本算法体系主要包括Baum-Welch算法、前向-后向算法与Viterbi算法叁大经典算法,通过展开对HMM新问题及新算法的理论研究,引出逆维特比问题及逆维特比算法的理论体系,并提出将逆维特比算法引入HMM基本算法体系中构建一种新的算法体系及一种新评估体系的构想,最后对新算法体系的应用进行了展望。(本文来源于《机电工程技术》期刊2014年11期）
茹伟,高晓光,张博[7]（2011）在《基于维特比算法的无人机航路规划》一文中研究指出提出采用隐马可夫模型(HMM)建立无人机飞行中威胁评估模型,利用HMM中维特比(V iterb i)算法实现了对威胁评估,确定无人机飞行中的航路;提出采用快速排序算法改进V iterb i算法的效率;采用叁次样条插值修正航路点附近过大尖角。仿真表明:具有自主学习的V iterb i算法可以有效地完成无人机航路规划,改进算法可以更有效地提高计算速度,修正航路满足无人机转弯半径无人机约束。(本文来源于《火力与指挥控制》期刊2011年06期）
丁兴文,朱智勇,李海涛[8]（2011）在《基于维特比算法的GMSK信号非相干解调技术研究》一文中研究指出GMSK体制是深空通信中的新型体制,它具有恒定的包络、优秀的频谱利用率和功率利用率。研究基于维特比算法的GMSK信号非相干解调技术,并在高斯白噪声信道下进行性能仿真。仿真结果表明,该解调算法性能优越,在信噪比Eb/N0=9dB时,GMSK(BT=0.5)信号的误码率性能可达10-4量级,优于传统调频方式约2.4dB。该解调算法已经在某深空测控演示系统中得到了试验验证,性能良好。(本文来源于《遥测遥控》期刊2011年01期）
曹艳,王红星[9]（2010）在《基于维特比算法的VMSK/2译码方式研究》一文中研究指出随着无线通信技术的快速发展,提高频谱利用率已成为一项重要研究课题。介绍在超窄带可变相移键控(VPSK)和甚小频移键控(VMSK)调制方式的基础上提出的兼有两者优点的1/2甚小频移键控(VMSK/2)编码调制方式,并提出基于维特比算法的VMSK/2译码方法。仿真结果显示,所提译码方法能够有效地降低误码率,提高无线通信系统的性能。(本文来源于《遥测遥控》期刊2010年06期）
简志华,杨震[10]（2009）在《基于维特比算法的语声转换》一文中研究指出本文提出了一种基于Viterbi搜索的语声转换算法,利用目标语音帧的转移概率矩阵来描述语音帧的时序信息,通过Viterbi搜索算法来寻找每帧语音的最佳GMM分量,它避免了传统的基于GMM的语声转换算法因丢失语音帧的时序信息所造成的频谱帧间不连续,同时也减少了因加权求平均所带来的语音频谱过于平滑,增强了共振峰.客观评测和主观测试的实验结果都表明,本文算法改善了传统的基于GMM的语声转换算法的性能.(本文来源于《电子学报》期刊2009年07期）
维特比算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为降低多调制指数连续相位调制(Multi-h CPM)信号解调和级联译码的复杂度和时延,提出了一种适用于多进制部分响应Multi-h CPM信号的低复杂度软输出维特比(LC-SOVA)算法。针对倾斜相位(TP)+频率脉冲截断(FPT)低复杂度Multi-h CPM解调,在维特比检测中对每个状态存储并不断更新符号软信息,通过舍弃度量较小的路径来降低更新软信息的运算量,且软信息更新过程可以并行处理,复杂度降低一半,时延与维特比算法等价。仿真结果表明,所提LC-SOVA算法具有通用性,适用于多进制部分响应Multi-h CPM信号的软信息计算,在级联低密度奇偶校验码(LDPC)系统中,该算法与Max-log-MAP算法相比信噪比损失几乎可以忽略不计。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
维特比算法论文参考文献
[1].康超,陈丽婷,陈建斌.GMSK信号的维特比算法与FPGA实现[J].无线电工程.2018
[2].赖鹏辉,马艳敏,王世练,谢顺钦,高凯.多进制部分响应Multi-hCPM的软输出维特比算法[J].太赫兹科学与电子信息学报.2018
[3].李文洁,张晴晴,张鹏远,颜永红,摆亮.基于维特比算法的深度神经网络语音端点检测[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2018
[4].楼喜中,方俊,陟力.维特比算法的一种室内地磁导航方法[J].中国计量大学学报.2016
[5].邓国辉,李金武.离散时间白噪声信道中的维特比算法在VC中的实现[J].贵州大学学报(自然科学版).2015
[6].刘功生,张春良,岳夏,朱厚耀.基于HMM算法体系的逆维特比算法理论研究[J].机电工程技术.2014
[7].茹伟,高晓光,张博.基于维特比算法的无人机航路规划[J].火力与指挥控制.2011
[8].丁兴文,朱智勇,李海涛.基于维特比算法的GMSK信号非相干解调技术研究[J].遥测遥控.2011
[9].曹艳,王红星.基于维特比算法的VMSK/2译码方式研究[J].遥测遥控.2010
[10].简志华,杨震.基于维特比算法的语声转换[J].电子学报.2009
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