解相关检测器论文_张静

导读:本文包含了解相关检测器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:检测器,多用户,广义,噪声,判决,算法,干扰。

解相关检测器论文文献综述

张静[1](2014)在《雾霭天气下车辆牌照处理与广义相关检测器增强研究》一文中研究指出本文主要研究了雾化场景下车辆牌照识别的问题以及广义相关检测器的噪声增强条件。由于工业的发展和现代交通的普及,自然环境逐步恶化,特别是雾霭天气逐年增加对于交通管理带来极大影响。本文首先利用暗通道去雾算法将雾化场景下的车牌进行清晰化处理;对于边缘检测LOG算子的尺度和阈值进行了详细讨论;通过边缘检测算子对清晰化处理的车牌进行边缘检测,找出车牌边缘;然后利用统计像素点的方法进行车牌定位,分割出车牌区域;最后通过模板匹配法进行了车牌字符识别。本文还对广义相关检测器中噪声增强弱信号检测的必要条件进行研究。在弱信号检测问题中,对于恒虚警概率,观测数据的采样数目足够大时,广义相关检测器的检测概率是检测功效的单调递增函数。因此,检测功效对于噪声强度的导数为正视为随机共振发生的必要条件。利用此必要条件,噪声类型局限于尺度噪声,对于所考虑的检测器是否存在噪声增强现象进行了详细分析,并给出了如何得到对应最优检测性能的噪声强度方程。此研究结果对于非线性信号处理的发展具有重要意义。最后,本文探讨了噪声增强边缘非线性检测算子的可能性,对于边缘非线性检测算子进行牌照处理进行了初步探讨。(本文来源于《青岛大学》期刊2014-06-04)

张静,许丽艳,段法兵[2](2013)在《广义相关检测器中噪声增强条件的研究》一文中研究指出为了检测在噪声存在的情况下弱信号是否出现,本文对噪声增强广义相关检测器性能的条件进行了研究。通过观测数据,给定虚警概率,证明了一类广义相关检测器中随机共振现象的存在性,并给出了噪声增强广义相关检测器性能的必要条件及求解最优尺度噪声强度的解析方程。研究结果表明,当观测数据足够大时,广义相关检测器的检测概率是检测功效的单调函数;噪声与检测器结构参数都可以视为一种增强检测器性能的调谐因素。该方法作为一种新的信号检测技术,对非线性信号处理的发展具有重要意义。(本文来源于《青岛大学学报(工程技术版)》期刊2013年04期)

史建锋,王可人,王刚[3](2008)在《一种改进的多径线性调频信号循环相关检测器》一文中研究指出研究了基于循环相关的多径线性调频信号检测问题,分析了检测器中循环相关延迟与检测统计量的关系,给出了一种改进的多径线性调频信号循环相关检测器,并对其检测性能进行了分析。仿真结果验证了理论分析的正确性和实用性。(本文来源于《数据采集与处理》期刊2008年05期)

林丽莉,王安定,柳林,余金华,陈添丁[4](2008)在《基于Hamming球形解空间的遗传解相关检测器》一文中研究指出初始解空间对基于遗传算法的多用户检测器的性能影响至关重要。为此,本文提出一种可有效构造初始解空间的基于Hamming球形解空间的遗传解相关多用户检测方案。将传统解相关检测器的输出作为输入染色体,并利用Hamming距离的概念来获得更多的初始染色体,构成遗传算法的初始种群。仿真表明,该多用户检测器具有更低的误比特率,更高的抗远近干扰能力,以及更快的收敛速度。此外,该方案还可扩展到其他多用户检测方案中。(本文来源于《2008中国仪器仪表与测控技术进展大会论文集(Ⅰ)》期刊2008-06-01)

张东红,廖桂生[5](2008)在《判决排序的解相关判决反馈多用户检测器》一文中研究指出基于Cholesky分解,给出了用户幅度估计的迭代公式,从而获得用户功率排序.在解相关判决反馈检测器中,通过置换矩阵实现了用户判决次序按照功率递减顺序排列,使最强用户最先得到判决.性能分析表明,判决排序改善了检测器的误码性能.仿真结果与理论预测一致,判决排序均衡了系统的误码性能,使越弱信号用户的误码性能改善越大.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2008年02期)

王义,王麒[6](2006)在《基于CCD器件的相关检测器》一文中研究指出采用电荷耦合器件(CCD)设计了相关检测系统.该系统能将深埋在噪声中的信号提取出来.文章最后在简单实验的条件下证实了设计原理的正确性.(本文来源于《贵州大学学报(自然科学版)》期刊2006年03期)

施哓妍,杨龙祥[7](2005)在《导频辅助MC-CDMA系统的解相关干扰消除多用户检测器》一文中研究指出我们提出了一种新的基于导频辅助的MC-CDMA系统的信道估计和解相关、解相关干扰消除检测器。这里的基于导频辅助的MC-CDMA系统的信道估计采用了一种新的算法,通过设计每个用户的导频信息,无需增加系统的过多负担,就可以实现较好的信道估计。解相关检测器采用了伪逆算法,解相关干扰消除检测器则用解相关检测器的输出作为一级输入,结合并行干扰消除算法。仿真结果显示了信道估计和多用户检测器的较好性能。(本文来源于《广东通信技术》期刊2005年04期)

许良凤,胡敏[8](2004)在《基于遗传退火算法的解相关多用户检测器》一文中研究指出多用户检测技术是第叁代移动通信系统码分多址(CDMA)中的一项关键技术。在多用户检测中求解最佳矢量问题可以转化为在遗传算法中求解具有最高适应度函数的问题。文章提出了一种基于遗传退火算法的解相关多用户检测,该算法将模拟退火(SA)引进到遗传算法(GA)中,通过退火来减轻遗传算法的选择压力,利用退火法的爬山性能,改善了遗传算法的性能。仿真表明,该多用户检测器在抗多址干扰以及抗远近效应的能力方面均优于解相关检测器。(本文来源于《合肥工业大学学报(自然科学版)》期刊2004年05期)

栾英姿,李建东,杨家玮[9](2004)在《MC-CDMA系统采用解相关-并行干扰抵消检测器的性能分析》一文中研究指出该文分析了MC—CDMA系统采用解相关-并行干扰抵消(DEC—PIC)多用户检测器的性能,把它与Hara提出的最小均方误差合并(MMSEC)单用户检测器在上行和下行信道加以比较.仿真结果显示下行信道应用MMSEC单用户检测性能较好,且能抵抗信道估计错误。而上行信道多用户检测器的性能也较好,但是多用户检测器会受较大的信道估计错误影响而性能降低.(本文来源于《电子与信息学报》期刊2004年04期)

海平,谢显中[10](2003)在《一种低复杂度的改进解相关检测器与性能仿真》一文中研究指出基于逆矩阵近似算法理论提出了一种新的改进解相关检测器,与标准的解相关检测器相比,改进解相关检测器具有实现复杂度低、同时误比特率和抗“远-近”效应性能影响很小的特点,通过大量的仿真实验,结果证明了改进算法的可行性。(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2003年S1期)

解相关检测器论文开题报告

(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:

为了检测在噪声存在的情况下弱信号是否出现,本文对噪声增强广义相关检测器性能的条件进行了研究。通过观测数据,给定虚警概率,证明了一类广义相关检测器中随机共振现象的存在性,并给出了噪声增强广义相关检测器性能的必要条件及求解最优尺度噪声强度的解析方程。研究结果表明,当观测数据足够大时,广义相关检测器的检测概率是检测功效的单调函数;噪声与检测器结构参数都可以视为一种增强检测器性能的调谐因素。该方法作为一种新的信号检测技术,对非线性信号处理的发展具有重要意义。

(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。

解相关检测器论文参考文献

[1].张静.雾霭天气下车辆牌照处理与广义相关检测器增强研究[D].青岛大学.2014

[2].张静,许丽艳,段法兵.广义相关检测器中噪声增强条件的研究[J].青岛大学学报(工程技术版).2013

[3].史建锋,王可人,王刚.一种改进的多径线性调频信号循环相关检测器[J].数据采集与处理.2008

[4].林丽莉,王安定,柳林,余金华,陈添丁.基于Hamming球形解空间的遗传解相关检测器[C].2008中国仪器仪表与测控技术进展大会论文集(Ⅰ).2008

[5].张东红,廖桂生.判决排序的解相关判决反馈多用户检测器[J].北京邮电大学学报.2008

[6].王义,王麒.基于CCD器件的相关检测器[J].贵州大学学报(自然科学版).2006

[7].施哓妍,杨龙祥.导频辅助MC-CDMA系统的解相关干扰消除多用户检测器[J].广东通信技术.2005

[8].许良凤,胡敏.基于遗传退火算法的解相关多用户检测器[J].合肥工业大学学报(自然科学版).2004

[9].栾英姿,李建东,杨家玮.MC-CDMA系统采用解相关-并行干扰抵消检测器的性能分析[J].电子与信息学报.2004

[10].海平,谢显中.一种低复杂度的改进解相关检测器与性能仿真[J].北京邮电大学学报.2003

论文知识图

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