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题名用块稀疏贝叶斯学习算法重构识别体域网步态模式
被引量：1
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作者
吴建宁
徐海东
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机构
福建师范大学数学与计算机科学学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2015年第5期1492-1498,共7页
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基金
福建省自然科学基金资助项目(2013J01220)
福建省高等学校教学改革研究项目(JAS14674)
福建师范大学本科教学改革项目(I201302021)
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文摘
针对低功耗体域网步态远程监测终端非稀疏加速度数据重构和步态模式识别性能优化问题,提出了一种基于块稀疏贝叶斯学习的体域网远程步态模式重构识别新方法,该方法基于体域网远程步态监测系统架构和压缩感知框架,在体域网传感节点利用线性稀疏矩阵压缩原始加速度数据,减少传输数据量,降低其功耗,同时在远程终端基于块稀疏贝叶斯学习算法充分利用加速度数据块结构内在相关性,获取加速度数据内在稀疏性,有效提高非稀疏加速度数据重构性能,为准确识别步态模式提供可靠的数据支撑。采用USC-HAD数据库中行走、跑、跳、上楼、下楼五种步态运动的加速度数据验证新方法的有效性,实验结果表明,基于所提算法的加速度数据重构性能明显优于传统压缩感知重构算法性能,使基于支持向量机多步态分类器识别准确率可达98%,显著提高体域网远程步态模式识别性能。所提新方法不仅有效提高非稀疏加速度数据重构和步态模式识别性能,并且也有助于设计低功耗、低成本的体域网加速度数据采集系统,为体域网远程监测步态模式变化提供一个新方法和新思路。
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关键词
块稀疏贝叶斯学习算法
压缩感知
体域网
步态模式识别
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Keywords
Block Sparse Bayesian Learning （BSBL） algorithm
Compressed Sensing （CS）
Wireless Body Area Network （WBAN）
gait pattern recognition
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名时间相关块贝叶斯算法下的大规模MIMO信道估计
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作者
吴君钦
周琪
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机构
江西理工大学信息工程学院
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出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2019年第8期1410-1416,共7页
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基金
国家自然科学基金应急管理项目(61741109)
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文摘
因具有高的阵列增益和高的频谱效率,大规模MIMO已成为5G通信系统物理层关键技术,但在频分双工系统基站侧获取大规模MIMO信道准确状态信息的过程中,存在导频开销占用大量频谱资源问题。为此,针对时间相关信道和信道稀疏度未知的情况,提出一种基于时间相关和多测量矢量模型的块贝叶斯压缩感知(TMBB-CS)信道估计方法。因基站端天线发射信号时间相关,所以大规模MIMO系统的时域信道脉冲响应呈块稀疏结构,利用该特性对下行链路中的多用户信道矩阵进行测量估计,可较大幅度减少导频开销,提升性能。实验仿真结果表明,与其他块贝叶斯算法相比,所提出的TMBB-CS算法信道估计性能更好。
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关键词
大规模MIMO
时间相关
块贝叶斯稀疏算法
信道估计
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Keywords
massive MIMO
time correlation
block Bayesian sparse algorithm
channel estimation
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分类号
TN929.5
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于块稀疏贝叶斯学习的跳频通信梳状干扰抑制
被引量：6
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作者
张永顺
朱卫纲
孟祥航
贾鑫
曾创展
王满喜
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机构
航天工程大学研究生院
航天工程大学电子与光学工程系
航天工程大学科研学术处
电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室
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出处
《兵工学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第9期1864-1872,共9页
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基金
中央军事委员会科学技术委员会国防科技创新特区项目(17-H863-01-ZT-003-207-XX)
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文摘
梳状干扰是对跳频(FHSS)通信的一种有效干扰样式,抑制梳状干扰对于确保FHSS通信的有效性至关重要。现有基于奈奎斯特采样定理的梳状干扰抑制方法存在应用中受限于采样率较高的问题。将压缩感知(CS)应用于FHSS通信梳状干扰的抑制,利用FHSS信号与梳状干扰的不同压缩域特性以及梳状干扰在频域表现出的块稀疏特性,建立了基于块稀疏贝叶斯学习(BSBL)框架的FHSS通信梳状干扰抑制模型。利用期望最大化(EM)算法,设计了基于BSBL_EM的FHSS通信梳状干扰抑制算法。该算法利用BSBL_EM算法从压缩采样数据中重构出梳状干扰,进而在时域对消干扰。仿真结果表明:所提方法能够有效地抑制FHSS通信中的梳状干扰,与传统方法相比具有显著优势,干扰抑制效果受干扰强度、干扰梳齿带宽和压缩率变化的影响;相同干扰强度条件下,梳齿带宽越窄,压缩率越大,干扰抑制效果越好。
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关键词
跳频通信
梳状干扰抑制
压缩感知
块稀疏
块稀疏贝叶斯学习-期望最大化算法
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Keywords
frequency-hopping spread-spectrum communication
comb jamming mitigation
compressive sensing
block sparsity
BSBL_EM algorithm
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分类号
TN975
[电子电信—信号与信息处理]
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