甘露
- 作品数:224 被引量:169H指数:6
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- 相关领域:电子电信自动化与计算机技术文化科学自然科学总论更多>>
- 基于Jacobi迭代算法的高精度矩阵特征值分解实现方法
- 本发明属于信号处理领域,尤其涉及种基于Jacobi迭代算法的高精度矩阵特征值分解实现方法。发明提供一种基于Jacobi迭代算法的高精度矩阵特征值分解实现方法,在不明显增加算法复杂度、FPGA实现难度与增加资源消耗的情况下...
- 廖红舒赵文扬龙慧敏甘露梁先明
- 文献传递
- 一种深度学习信号识别分类器对抗攻击样本的产生方法
- 本发明属于智能无线设备安全领域,涉及一种深度学习信号识别分类器对抗攻击样本的产生方法。本发明提供了一种深度学习信号识别分类器对抗攻击样本的产生方法,结合了快速梯度符号方法和投影梯度下降方法,利用蒙特卡罗方法在信号样本邻域...
- 李锐其廖红舒刘亮甘露
- 一种基于降维DFT的OFDM信道估计方法
- 本发明属于信号处理技术领域,涉及一种基于降维DFT的OFDM信道估计方法。本发明首先对接收信号的导频信号进行提取,然后根据导频位置设计降维DFT算子,然后计算降维DFT算子的伪逆,从而计算信道脉冲响应,再通过对信道脉冲响...
- 安建成马俊虎艾晓宇甘露廖红舒
- 文献传递
- 一种基于Jacobi迭代法的盖氏圆信号源数估计方法
- 本发明属于通信技术领域,涉及一种基于Jacobi迭代法的盖氏圆信号源数估计方法。本发明使用Jacobi迭代结构实现盖氏圆方法估计信号源数中复杂、关键部分的计算,极大的降低了运算的复杂度,同时这样的迭代结构在实际中也适合在...
- 赵文扬甘露廖红舒
- 文献传递
- 基于Walsh-Hadamard变换的线性分组码参数盲估计算法被引量:23
- 2012年
- 该文提出了一种容误码的线性分组码的参数盲估计算法。该方法首先基于线性分组码对偶码字的统计特性和Walsh-Hadamard变换解线性方程组的容错特性来实现对偶码字的判决,同时采用"3倍标准差"准则并根据理论分析给出了一个有效的判决门限。接着通过判断对偶空间归一化维数的最大值来实现码长和码组同步时刻的估计。最后利用对偶码字构造出相应的校验矩阵,实现了在较高误码率情况下对线性分组码参数的盲估计。计算机仿真结果表明,在比特误码率为0.03的情况下,该文所提算法仍能得到很好的估计效果。
- 杨晓炜甘露
- 关键词:线性分组码盲估计对偶空间
- 一种用于网格失配下的DOA估计的交替迭代方法
- 本发明提供一种高精度远场窄带DOA估计方法。首先,在波达方向在空域上具有稀疏性的基础上,把协方差矩阵写成稀疏表示的形式。然后,利用一阶泰勒展开把协方差矩阵改写成网格匹配下的稀疏表示模型。最后,通过交替迭代的方法求解出稀疏...
- 费晓超罗晓宇甘露廖红舒
- 文献传递
- 基于贪婪算法的高分辨信号源DOA估计被引量:5
- 2012年
- 确定辐射源的来波方向(DOA)是阵列信号处理的重要研究内容,已经广泛应用于雷达、声纳和无线通信等领域。本文研究了远场窄带信号源的DOA高分辨估计问题。利用信号来波方向在空域具有稀疏性的特点,建立了远场窄带信号源的稀疏表示模型。根据协方差矩阵的特征值分解和贪婪匹配追踪算法原理提出了一种基于特征值分解的多重正交匹配追踪算法(EIG-MOMP)。首先,利用特征值分解对阵列接收数据进行降维处理。这一降维操作使得问题转化为了一个具有多重观测向量(MMV)的欠定方程求解问题。接着利用MOMP算法对降维后的数据进行处理,最终得到信号的DOA估计值。该算法实现了在低信噪比下远场窄带信号源的高分辨DOA估计,并具有较低的运算复杂度。将本文提出的算法与传统的Capon算法、多重信号分类算法(MUSIC)以及正交匹配追踪算法(OMP)进行了对比。结果证明,该算法在低信噪比下能取得较好的DOA估计效果,可以针对任意的相干信号源,并且具有高分辨率的优点。
- 王晓庆陶荣辉甘露
- 关键词:DOA估计特征值分解
- 一种高速并行多路分数延时滤波器实现方法
- 本发明属于通信技术领域,涉及一种基于拉格朗日插值的高速并行多路分数延时滤波器实现技术。本发明使分数延时滤波器,可以应用在高速、并行多路的条件下,同时使用拉格朗日插值算法简化了求解滤波器系数的过程。本发明所提出的基于拉格朗...
- 陶书豪甘露梁先明廖红舒
- 基于抽取部分码字的RS码快速参数盲估计方法
- 本发明属于非合作通信和合作通信的智能通信领域,尤其涉及一种容误码的RS码快速参数盲估计方法。基于抽取部分码字的RS码快速参数盲估计方法:利用RS码在二元域上映射的结构特征,构造出与原码一一对应的抽取码字,计算该抽取码字在...
- 廖红舒张浩枭甘露
- 一种串行级联Turbo码交织器参数盲估计方法
- 本发明一种串行级联Turbo码交织器参数盲估计方法,包括:前段交织器参数π<Sub>k</Sub>(k=1,...,n<Sub>0</Sub>)估计步骤:在矩阵C<Sub>π</Sub>中找出相关程度大于门限thr的n<...
- 李丹卢欧欣蔡仲斐甘露廖红舒
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