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1. 压缩感知的量化率失真分析

张旭坤马社祥

计算机应用 2013, 33 (01): 295-298. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.00295

摘要（784）

PDF （598KB）（564）

压缩感知理论表明稀疏信号能由少量的随机测量值恢复，从信息理论的角度来看，随机测量值能否有效表示稀疏信号仍是一个值得探讨的问题。针对压缩感知测量值的量化，将率失真理论作为工具研究压缩测量值的量化带来的平均失真度，包括均匀量化和非均匀量化两种情况，并进一步得到由量化测量值重构信号的率失真性能极限。理论分析和实验结果表明，相对于信号的自适应编码随机观测过程会引起较大的失真，但是压缩感知能利用信号的稀疏度来减小量化后的重构失真，这说明量化压缩感知适用于低稀疏度的信号。

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2. 基于多带正交频分复用的超宽带信号压缩传感

王高滨马社祥

计算机应用 2012, 32 (07): 1820-1822. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2012.01820

摘要（859）

PDF （614KB）（588）

针对超宽带(UWB)信号在采样率过高时难以采样的问题，提出了改进的并行分段式压缩传感（MPSCS）方法，并且在多带正交频分复用超宽带通信系统中，利用MPSCS中基于正交匹配追踪（OMP）的重构算法进行了压缩采样与信号重构。在CM1信道下，通过仿真分析比较了MPSCS方法和并行分段式压缩传感（PSCS）方法、奈奎斯特方法的误码率、采样率性能。仿真结果显示，MPSCS在误码率、采样率方面有很大优势，而且在采样率仅为奈奎斯特速率6.06%的情况下，MPSCS能精确重构超宽带信号。

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3. 基于误码率的快速中继选择算法

孙琳马社祥

计算机应用 2011, 31 (03): 613-616. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.00613

摘要（1230）

PDF （570KB）（981）

针对协作网络中的中继选择算法的最优性与运算效率的矛盾问题，在放大转发(AF)协作网络中，提出一种基于误码率的快速中继选择算法。该算法先在等功率条件下，根据信道统计特性及系统误码率,引入一个等效信道增益参数，该参数反映了在协作通信过程中，源节点到中继节点以及中继节点到目的节点两个阶段的信道特性。然后将该参数降序排列，以当前信噪比(SNR)为门限，在等功率条件下选择中继节点集合，使系统的误码率最小。并结合次优功率分配，进一步降低系统的误码率。仿真结果表明，该算法能够取得和穷举算法相似的性能，但计算复杂度至少降低到穷举算法的1/20，且随着中继节点数的增加计算复杂度更进一步降低。同时，仿真结果还表明该中继选择算法的误码率性能优于所有中继节点参与转发（AP-AF）及预先选择一个最优中继节点转发数据（S-AF）算法。

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4. 三协作节点的功率分配及其信道容量

张愿马社祥

计算机应用 2010, 30 (12): 3151-3154.

摘要（1364）

PDF （639KB）（1185）

针对多协作用户的功率分配及其信道容量问题，讨论了在三个协作用户的通信模型中，当信道增益固定情况下的功率分配。以信道容量为目标函数，给出了最优的功率分配算法。实验结果表明，当信源节点到目标节点的信道增益大于信源节点到各中继节点的信道增益时，信源节点可以直接传送给目标节点。当信源节点到各中继节点的信道增益的平方与信源节点发射功率的乘积小于相应中继节点到目标节点信道增益的平方与相应中继节点发射功率的乘积时，信源节点可以完全通过中继节点来传送给目标节点，在其它情况下，信源节点可以一部分通过中继节点传输，一部分直接传输到目标节点。

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5. 多分辨逐步消除快速匹配算法

马社祥; 刘铁根

计算机应用

摘要（1100）

PDF （684KB）（609）

为了提高块匹配运动估计的速度和精度，提出了多分辨逐步消除快速匹配算法。在块匹配运动估计中，像素块通过抽取降样而构成四种分辨率，对某匹配点而言，若其在较低分辨率上不满足为最优的必要条件，即对应于一不等式成立，说明该匹配点与当前最优点的像素信息差别较大，因此，将其消除，而不必进行复杂的匹配运算；否则，再在较高分辨率上进行相同的操作过程。如此逐步精细求优过程，使得只需用少量的计算就可以消除相当一部分的匹配点。同时，结合NTSS快速算法进行多分辨逐步消除。实验结果显示，本文方法能有效减少运算量。

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6. 基于熵准则的可变大小块匹配双向运动补偿

马社祥，王磊，刘贵忠，刘铁根

计算机应用 2005, 25 (09): 2117-2119. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.02117

摘要（1109）

PDF （208KB）（851）

为了克服极低码率视频压缩编码中的方块效应,提出了可变大小块匹配双向运动估计和补偿方法。在编码中,每隔一帧对图像进行一次优化分割,其分割过程是对每一个宏块采用熵准则优化分割,对于非分割帧采用双向运动估计和补偿(即双向补偿帧)。所谓双向运动估计和补偿,是首先按前一帧的分割信息对其进行前向运动估计和补偿,然后由前一帧中的小块对当前帧再进行后向运动估计和补偿,对补偿过程中的重叠部分进行加权滤波。由于采用了可变大小块运动估计和补偿,同时结合后向运动估计和补偿的特点,使得双向补偿帧的预测精度有了提高。实验结果显示,对不同的视频序列,其峰值信噪比均有不同程度的提高。

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