检索结果

Select

1. H.264运动估计算法UMHexagonS的斐波纳契数列优化

李世平郑文彬石鑫

计算机应用 2012, 32 (09): 2580-2584. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02580

摘要（954）

PDF （688KB）（577）

针对H.264运动估计算法UMHexagonS搜索步长和搜索模板中存在的使用固定搜索步长和搜索点冗余的不足,结合斐波那契数列和中心偏置特性对其进行改进。新算法使用斐波那契数列的递进关系确定UMHexagonS算法的搜索步长,其次删除UMHexagonS算法中存在计算冗余的搜索点,最后结合中心偏置特性对UMHexagonS算法的大六边形搜索模板进行了修改。实验结果表明,新算法在保持UMHexagonS算法的比特率和峰值信噪比(PSNR)的情况下缩短了运动估计时间,并且随着图像像素、图像复杂度和搜索范围的提高,运动估计时间越来越短。新算法在搜索范围为64的情况下,平均缩短了23.82%的运动估计时间。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

2. 多径信道下基于循环谱特征的调制识别算法

李世平陈方超王隆王爱红

计算机应用 2012, 32 (08): 2123-2127. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.02123

摘要（957）

PDF （735KB）（352）

针对多径衰落环境下通信信号调制方式识别算法识别类型少、稳定的特征参数提取困难、识别率低的问题，提出一种基于循环谱特征的自动识别算法。首先，提取待识别信号循环谱、平方循环谱及四次方循环谱的特征面和投影面；然后，利用特征面和投影面的相关系数作为特征参数；最后，选择合适的判决门限，对BPSK、QPSK、2FSK、4FSK、MSK、16QAM和OFDM信号进行自动识别。实验表明，该算法提取的特征参数抗多径干扰能力强，识别率高；当信噪比大于2dB时其总体识别率达到94%以上。与已有算法的比较结果也证明了该算法的优越性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

3. 结合最小均方误差的改进球形译码检测算法

李世平王隆

计算机应用 2012, 32 (02): 385-387. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.00385

摘要（979）

PDF （490KB）（448）

在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中，球形译码算法的检测性能最接近最大似然算法，但传统球形译码算法运算复杂度较高。为降低球形译码算法复杂度，提出一种新型的球形译码检测算法。新算法由改进的快速球形译码算法与最小均方误差算法相结合而成。改进的快速球形译码算法通过在球形半径收缩时乘上一个常量参数来提高半径收缩速度，减少算法搜索的信号点数，从而达到降低复杂度的目的。最小均方误差算法则能够通过减小噪声对接收信号的干扰来降低因搜索噪声点而产生的复杂度。将最小均方误差算法的信道矩阵应用在改进的快速球形译码算法中，将两种算法有效地结合，能够进一步降低算法复杂度。仿真结果表明，当信噪比(SNR)低于10 dB时，新算法相比于原始球形译码算法，检测性能平均提高了9%左右。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价

Select

4. 基于DFT判决门限的OFDM信道估计算法

李世平李鑫

计算机应用 2011, 31 (12): 3230-3232.

摘要（1147）

PDF （431KB）（763）

在正交频分复用系统中，为了提高信道估计算法的准确度和降低复杂度，首先对传统的离散傅里叶变换(DFT)信道估计算法进行了改进，通过引入判决门限，进一步消除信道噪声的影响，提高系统性能；然后与LS估计、SVD估计和DFT估计进行对比分析；最后通过Matlab软件进行仿真分析，结果表明了改进算法在基本不增加复杂度的前提下，提高了信道估计的准确度，进而提高整个系统的性能。

相关文章 | 多维度评价

Select

5. 基于小波和高阶累积量的数字调制识别算法

李世平陈方超

计算机应用 2011, 31 (11): 2926-2928. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.02926

摘要（1288）

PDF （583KB）（586）

利用基于高阶累积量的数字调制识别算法对数字调制信号进行分类识别时，六阶及六阶以上累积量的计算过于复杂，且多进制频移键控(MFSK)与8PSK信号各阶累积量的值均相等，直接计算无法识别。针对此问题，提出了一种基于小波和高阶累积量相结合的分类算法，先对MFSK与8PSK信号进行小波变换，再利用四阶累积量进行识别。实验证明，利用该算法所提取的特征参数能有效抑制高斯白噪声，除了识别2ASK/BPSK，4ASK，2FSK，4FSK，QPSK，8PSK信号外，还可识别16QAM，并且计算量小，易于实现。当信噪比大于等于3dB时，总体识别率达到96%。与已有算法相比，仿真结果证明了该算法的优越性。