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NOMA系统基于改进的近似消息传递算法的联合信道估计与多用户检测 被引量:1
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作者 邹卿 何雪云 孙林慧 《信号处理》 CSCD 北大核心 2021年第5期870-877,共8页
针对免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统,多用户传输场景的上行信道估计(Channel Estimation,CE)与活动用户检测(Active User Detection,AUD)问题可被建模为压缩感知重建问题。本文提出了一种改进的近似消... 针对免调度非正交多址接入(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)系统,多用户传输场景的上行信道估计(Channel Estimation,CE)与活动用户检测(Active User Detection,AUD)问题可被建模为压缩感知重建问题。本文提出了一种改进的近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)算法——阈值自适应-加约束重加权-近似消息传递(Threshold Adaptive Constrained Reweighted Approximate Message Passing,TA-CR-AMP)算法来联合解决CE和AUD问题。该算法在合适的迭代终止准则下,对AMP算法加入更新稀疏信号稀疏结构的操作,在此基础上对算法引入加约束的重加权,并令阈值自适应变化。仿真结果表明,与AMP算法相比,本文提出的算法以较低的复杂度获得了更加优越的信道估计和活跃用户检测性能。另外,本算法获得了与更加复杂的期望最大-贝叶斯AMP(Expectation Maximization Bayesian Approximate Message Passing,EM-B-AMP)算法相近的性能。 展开更多
关键词 非正交多址接入 信道估计 活动用户检测 近似消息传递算法
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一种针对单快拍DOA估计的子空间搜索近似消息传递算法 被引量:2
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作者 曾令豪 刘静 韩崇昭 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期443-452,共10页
压缩感知(Compressed sensing,CS)技术应用于单快拍波达方向(Direction of arrival,DOA)估计中可以实现相关信号的超分辨估计,但会遇到感知矩阵高相干性以及对噪声敏感的问题.本文提出一种基于近似消息传递的子空间搜索算法以解决上述问... 压缩感知(Compressed sensing,CS)技术应用于单快拍波达方向(Direction of arrival,DOA)估计中可以实现相关信号的超分辨估计,但会遇到感知矩阵高相干性以及对噪声敏感的问题.本文提出一种基于近似消息传递的子空间搜索算法以解决上述问题.该算法首先通过近似消息传递算法得到一个粗解,随后利用该粗解划分子空间,最后在子空间中寻找精确解.仿真结果验证了所提算法的有效性.文章最后通过理论分析了该算法性能并讨论了算法在信号数未知时的扩展应用. 展开更多
关键词 DOA估计 压缩感知 近似消息传递算法 子空间搜索
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单载波宽带MIMO系统广义近似消息传递Turbo频域均衡 被引量:2
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作者 王行业 王忠勇 +2 位作者 李塑 张传宗 王玮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第1期182-187,共6页
针对编码单载波循环前缀(SC-CP)多输入多输出(MIMO)系统,该文采用消息传递算法研究软输入软输出MIMO频域均衡器(FDE)的设计问题。基于广义近似消息传递(GAMP)算法,该文提出一种新的低复杂度MIMO频域均衡方法。这种消息传递MIMO均衡方法... 针对编码单载波循环前缀(SC-CP)多输入多输出(MIMO)系统,该文采用消息传递算法研究软输入软输出MIMO频域均衡器(FDE)的设计问题。基于广义近似消息传递(GAMP)算法,该文提出一种新的低复杂度MIMO频域均衡方法。这种消息传递MIMO均衡方法的显著特点是既保留了SC-CP传输所产生的频域均衡的优点,同时又避免了传统MIMO FDE中逐频点MIMO矩阵求逆运算,所以具有随MIMO系统接收天线数增加而线性增长的计算复杂度。计算机仿真结果表明,与传统方案相比,该文提出的MIMO频域均衡算法具有明显的误码率(BER)性能优势。 展开更多
关键词 无线通信 单载波循环前缀 多输入多输出 广义近似消息传递算法 Turbo频域均衡
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压缩感知重构算法的两步深度展开策略研究 被引量:1
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作者 邵凯 闫力力 王光宇 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期1117-1126,共10页
针对压缩感知中重构算法的深度展开问题,提出了一种两步深度展开策略(two-step deep unfolding,TwDU)。已有深度展开重构算法通常依赖前一步估计值估计当前值,TwDU对已有深度展开重构算法增加估计深度,依赖于前两步估计值估计当前展开值... 针对压缩感知中重构算法的深度展开问题,提出了一种两步深度展开策略(two-step deep unfolding,TwDU)。已有深度展开重构算法通常依赖前一步估计值估计当前值,TwDU对已有深度展开重构算法增加估计深度,依赖于前两步估计值估计当前展开值。TwDU对已有深度展开算法前两步估计值增加了两个训练权重。训练权重优化利用了信号估计值之间的相关特性,可以随着数据的特性自我学习和调整,所提TwDU策略应用于可学习迭代软阈值算法(learned iterative soft thresholding algorithm,LISTA)、可训练迭代软阈值算法(trainable iterative soft thresholding algorithm,TISTA)、可学习近似消息传递算法(learned approximate message passing,LAMP)等已有深度展开算法。通过在一维和二维稀疏信号的仿真验证,TwDU策略在重构精度和收敛速度上都更具有明显优势。 展开更多
关键词 压缩感知 稀疏信号 信号重构 深度学习 深度展开 模型驱动 迭代软阈值 近似消息传递算法 图像处理
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结构化导频序列设计及低复杂度检测算法
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作者 周佳鑫 沈炳声 +2 位作者 周正春 范平志 骆喆 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第6期45-49,121,共6页
大规模随机接入是5G的三大应用场景之一。在该场景下,需要构造支持海量用户的导频序列,同时设计低复杂度检测算法。基于确定性的低相关序列集作为导频序列,利用导频序列的循环结构和离散傅里叶变换实现低复杂度检测。研究结果表明,与传... 大规模随机接入是5G的三大应用场景之一。在该场景下,需要构造支持海量用户的导频序列,同时设计低复杂度检测算法。基于确定性的低相关序列集作为导频序列,利用导频序列的循环结构和离散傅里叶变换实现低复杂度检测。研究结果表明,与传统的随机导频序列相比,这种导频序列具有实现简单、存储空间小等优势。此外,通过使用分块快速傅里叶变换,可大大地减小矩阵的乘法运算,加速了活跃用户的检测。仿真结果表明,文中构造的确定性导频序列集比同等大小的高斯随机序列集性能更优。 展开更多
关键词 随机接入 导频序列集 近似消息传递算法 快速傅里叶变换 活跃用户检测与信道估计
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融合模型求解与深度学习的可见光通信非线性均衡器 被引量:4
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作者 田大明 苗圃 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期466-473,共8页
沃尔特拉非线性后均衡器(Volterra Series Nonlinear Post-Equalizer,VS-NPE)可以补偿可见光通信(Visible Light Communication,VLC)的非线性失真和多径效应,但其结构复杂且均衡精度有限。在VS-NPE内核求解基础上,提出一种基于阈值自学... 沃尔特拉非线性后均衡器(Volterra Series Nonlinear Post-Equalizer,VS-NPE)可以补偿可见光通信(Visible Light Communication,VLC)的非线性失真和多径效应,但其结构复杂且均衡精度有限。在VS-NPE内核求解基础上,提出一种基于阈值自学习近似消息传递(Learned Threshold Approximate Message Passing,LTAMP)网络的非线性均衡器。修正样本观测矩阵以克服其列高度相关的缺陷;在改进近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)算法迭代的基础上,将算法每一次迭代的计算过程映射为一层特殊的神经网络,经逐层展开后构建出完整的LTAMP均衡器。所提方法融合了模型求解和深度学习的优势,可从样本中学习最佳的AMP参数,以克服其对噪声敏感且输出不稳定的缺陷,进而提升内核求解稳定性与计算精度。仿真结果表明,与稳固阈值AMP算法相比,所提方法在误码率为1×10^(-3)时能取得2 dB的信噪比增益,且对样本噪声具有较强的自适应性,展现出优异的非线性失真补偿能力。 展开更多
关键词 沃尔特拉非线性后均衡器 可见光通信 近似消息传递算法 深度学习
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RIS辅助卫星物联网中基于压缩感知的SCMA信号重构 被引量:3
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作者 庞明亮 王朝炜 +3 位作者 王文远 崔高峰 江帆 王卫东 《信号处理》 CSCD 北大核心 2023年第3期390-399,共10页
卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面(Reconfigurable Intelligence Surface,RIS)则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑... 卫星物联网是未来6G网络重要组成部分,在地面部署可重构智能反射面(Reconfigurable Intelligence Surface,RIS)则能进一步增强天地之间信号的传输能力;然而海量设备的接入和检测,以及RIS的引入带来的较高复杂度,给系统设计与实现带来挑战。针对卫星物联网设备和业务稀疏特性,本文提出了一种基于压缩感知的信号重构算法,旨在提高系统的接入用户数和检测成功率,同时降低检测的复杂度。首先,介绍了RIS辅助的卫星物联网系统架构,构建了天地信道模型和星上接收信号模型。然后考虑到卫星物联网地面终端的稀疏性和业务的稀疏性,结合稀疏码分多址(Sparse Code Multiple Access,SCMA)和压缩感知的信号处理方法,通过合理设计SCMA中的稀疏码字,将多用户检测转化为压缩感知理论中的信号重构。最后提出了一种演进的近似消息传播算法(Evolved Approximate Message-Passing,EAMP)来实现压缩感知中的信号重构。仿真结果表明,RIS辅助的SCMA系统与功率域的非正交多址接入技术相比可以提高系统的吞吐量性能,同时EAMP算法相比传统的SIC算法具有更高的正确检测概率和更低的算法复杂度。 展开更多
关键词 卫星物联网 稀疏码分多址 可重构智能反射面 压缩感知 近似消息传递算法
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衍射层析模型下穿墙雷达三维学习成像方法
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作者 卞粱 晋良念 刘庆华 《雷达科学与技术》 北大核心 2021年第6期669-676,688,共9页
针对现有穿墙雷达三维稀疏成像中,存在网格时延构建字典矩阵所需内存过大以及凸优化稀疏成像算法阈值参数不确定影响重建图像质量的问题,提出了一种基于衍射层析稀疏模型的学习近似消息传递三维成像方法。该方法在衍射层析成像算法上通... 针对现有穿墙雷达三维稀疏成像中,存在网格时延构建字典矩阵所需内存过大以及凸优化稀疏成像算法阈值参数不确定影响重建图像质量的问题,提出了一种基于衍射层析稀疏模型的学习近似消息传递三维成像方法。该方法在衍射层析成像算法上通过构造快速傅里叶变换算子来建立三维成像稀疏模型,然后修正近似消息传递算法求解稀疏解,并将其迭代过程映射成多层神经网络,最后通过数据驱动自适应学习多层神经网络中的可调参数,从而实现三维学习成像。仿真和实验数据处理结果表明,该方法不仅减小了系统所需内存,还避免了参数的人工调整对成像质量的影响。 展开更多
关键词 穿墙雷达 三维衍射层析成像 快速傅里叶变换算子 学习近似消息传递算法
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