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基于莱斯信道的认知网络合作频谱感知被引量：1: 2011年; 推导认知无线网络下单认知用户与多认知用户合作频谱感知的莱斯信道模型,并分别进行仿真。结果表明,莱斯信道下单认知用户的频谱感知效果远不及理想环境下的检测效果,但随着认知用户的增加,合作频谱感知的效果明显改善,在增加到一定程度后,甚至优于理想环境下的单用户的检测效果。; 谭晓衡程金波廖勇; 关键词：认知无线电莱斯信道多用户合作频谱感知

LFMCW雷达距离分辨力的分析及改善被引量：2: 2012年; 为了提高线性调频连续波(linear frequency modulation continuous wave,LFMCW)雷达的距离分辨力,一方面提出了一种'八段交叉'开环校正法对调频线性度进行校正,另一方面根据基于FFT的LFMCW雷达实际距离分辨力与带宽和频率分辨率的关系,选择2GHz大带宽和4 096点FFT运算,并且计算频率时避开差频信号的不规则区域,截取规则区域内的数据进行运算。仿真和测试实验都表明经过上述处理后的雷达距离分辨力得到一定的改善。; 黄扬帆谭晓衡王保华; 关键词：线性调频连续波距离分辨力频率分辨率

基于小波包的24GHz LFMCW雷达测距方法被引量：5: 2013年; 信号在毫米波段的快速衰减是影响毫米波雷达测距范围的重要因素之一。为了增加基于线性调频连续波(linear frequency modulation continuous wave,LFMCW)技术的毫米波雷达的有效作用距离,采用小波包分析与快速傅里叶变换相结合的方法对雷达目标进行测距。给出了该方法的实现步骤,并在1GHz带宽的24GHz LFMCW雷达实验平台上验证了该方法的有效性。实验结果表明,与经典的差拍-傅里叶测距方法相比,本文方法可以将实验雷达的有效作用范围从1～30m扩大至1～60m。; 谭晓衡周帅黄振林; 关键词：毫米波雷达小波包分析快速傅里叶变换

基于支持向量机的多类数字调制识别方法被引量：3: 2013年; 提出了一种基于支持向量机的多类数字调制方式识别方法。该方法根据信号的瞬时信息提取特征向量,并利用支持向量机将特征向量映射到一个高维空间,在高维空间中构造最优分类超平面以实现信号分类。该方法避免了判决门限的确定,与传统的神经网络算法相比,具有更好的泛化推广能力。仿真结果表明,在高斯白噪声环境下,信噪比大于等于5 dB时,7种数字调制信号的正确识别率均高于97.4%。; 章仁飞陈印卢莹; 关键词：数字调制识别支持向量机特征提取

CDMA系统功率控制收敛速度的改善: 2011年; 在码分多址(CDMA)系统中引入博弈论进行更优化的功率控制已成为近年来蜂窝移动通信研究的热点,但传统静态博弈论下的功率控制算法收敛速度不够快,且迭代过程中功率波动幅度较大。针对问题,提出了将动态博弈引入CDMA系统功率控制算法。通过仿真表明,提出的动态博弈功率控制算法与传统静态博弈论下分布式功率控制算法相比,在保证系统总的功率相同的情况下,能大幅度的提高功率的收敛速度。; 谭晓衡韦伟黄振林; 关键词：码分多址移动通信功率控制收敛速度

基于小波变换的优化LDA人脸特征提取被引量：4: 2012年; 运用小波进行图像分解提取低频子带图,并利用优化的线性判别分析(LDA)算法寻找最优投影子空间,从而映射提取人脸特征,实现人脸的分类识别。该方法避免了传统LDA算法中类内离散度矩阵非奇异的要求,解决了边缘类重叠问题,具有更广泛的应用空间。实验表明:该方法优于传统的LDA方法和主分量分析(PCA)方法。; 方杰谭晓衡; 关键词：小波变换线性判别分析特征提取人脸识别

基于自适应小波消噪的数字调制识别优化算法被引量：9: 2011年; 为了改善数字调制识别在低信噪比下的识别性能,该文提出了基于瞬时信息的自适应小波阈值消噪的调制识别优化算法。该方法采用自适应小波阈值消噪算法对瞬时信息进行消噪以提高瞬时信息的信噪比,并在已有的两个特征参数σap和σdf的基础上,改进了特征参数Ra和Rδa,以降低判决门限设置的敏感度。仿真结果表明,即使在信噪比低达1dB时,7种数字调制的成功识别率都达到96%以上。与已有算法相比,该优化算法具有实现简单、计算量小和极低信噪比下识别率高等优点。; 谭晓衡鄢海燕苏萌; 关键词：数字调制识别

基于加权小波的DCT人脸识别算法研究被引量：4: 2012年; 针对图像维数过高,计算复杂的问题,提出一种基于加权小波分析和DCT的人脸识别方法,通过对人脸图像进行小波分解,提取低频和加权高频分量的DCT变换系数作为识别特征向量,采用加权距离进行分类识别。该方法在ORL和YALE人脸库上进行了测试比较,结果表明,无论训练时间还是识别率,都优于传统的PCA方法,和小波结合PCA的方法相比较,识别率也明显提高。; 余嘉方杰许可; 关键词：人脸识别加权距离

基于联合特征参数的数字调制识别优化算法被引量：10: 2011年; 针对数字调制识别在低信噪比下的应用,提出了一种基于联合特征参数的数字调制识别优化算法。该算法利用调制信号的高阶累积量和时域瞬时信息,并结合星座图特征进行特征提取,采用弹性反向传播(resili-ent back-propagation,RPROP)算法训练的反向传播(back propagation,BP)神经网络对多进制数字幅度调制(M-ary amplitude shift keying,MASK)、多进制数字频率调制(M-ary frequency shift keying,MFSK)、多进制数字相位调制(M-ary phase shift keying,MPSK)、多进制正交幅度调制(M-ary quadrature amplitude modulation,MQAM)共4类12种信号进行分类识别。仿真结果表明,当信噪比低至-2dB时,提出的调制识别优化算法可使12种数字调制信号的正确识别率均达97%以上,极大地改善了低信噪比下的识别性能。; 谭晓衡陈印; 关键词：信息处理技术数字调制识别高阶累积量神经网络

基于BP神经网络的数字调制识别方法被引量：14: 2012年; 针对低信噪比条件下通信信号调制类型识别困难的问题,提出一种新的基于瞬时信息的数字调制识别方法。该方法采用改进的小波阈值消噪算法对信号的瞬时信息进行消噪处理,从而增大不同调制信号间特征值的差异,再采用弹性反向传播(RPROP)算法训练的BP神经网络对MASK,MFSK,MPSK,MQAM等7种调制信号进行分类识别。仿真结果表明:该算法在信噪比低至2dB时,能使所有调制信号均达到96%以上的正确识别率,极大地改善了低信噪比下的识别性能。; 余嘉陈印; 关键词：数字调制识别神经网络

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