检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2018年第3期44卷 443-452页

作者：曾令豪刘静韩崇昭西安交通大学智能网络与网络安全教育部重点实验室西安710049

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... 详细信息

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.

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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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

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信号处理 2021年第5期37卷 870-877页

作者：邹卿何雪云孙林慧南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

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... 详细信息

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。

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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基于近似消息传递算法与卷积神经网络的单像素成像技术

基于近似消息传递算法与卷积神经网络的单像素成像技术

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作者：覃会晰哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

高集成度的CCD阵列式图像传感器已经较为普及。然而,这类相机采用物像点一一对应的传统成像方式,导致成像系统分辨率受图像传感器分辨率的限制,同时这类图像传感器在非可见光波段光谱响应不佳。此外,基于奈奎斯特采样定理的传统采样方... 详细信息

高集成度的CCD阵列式图像传感器已经较为普及。然而,这类相机采用物像点一一对应的传统成像方式,导致成像系统分辨率受图像传感器分辨率的限制,同时这类图像传感器在非可见光波段光谱响应不佳。此外,基于奈奎斯特采样定理的传统采样方式对相机系统的硬件与软件性能都提出了较高的要求。近年来发展起来的压缩感知单像素成像技术有望为上述问题的解决提供新方案。本文对以压缩感知理论为基础的单像素成像技术进行深入研究,构建了单像素成像模型与实验系统。结合近似消息传递(Approximate Message-passing,AMP)算法与卷积神经网络,提出了AMP-ConvNet恢复算法模型,在训练过程中实现测量矩阵与模型参数的联合优化。从仿真方面分别探究了重构性能与网络结构、压缩率之间的关系。开展了AMP-ConvNet与其他三种压缩感知恢复算法的性能对比,证明AMP-ConvNet具备更高的图像重构质量与效率。为探究AMP-ConvNet单像素成像模型的实用性,分别搭建了基于双通道合成的中心波长为635 nm的可见光波段单像素成像系统和中心波长为1550 nm的近红外波段单像素成像系统。针对AMP-ConvNet的浮点数测量矩阵与数字微镜阵列驱动指令不匹配的问题,提出了一种块驱动的数字微镜阵列灰阶调制方法,并通过实验验证该方法对单像素相机成像质量的提升。针对光源近红外波段本征辐射强度微弱的问题,引入离轴反射式牛顿望远镜以提高系统的集光能力,并通过实验验证单像素相机成像质量在近红外波段的提升。分别基于可见光波段和近红外波段的单像素采集系统,在重构图像分辨率分别为64×64像素和128×128像素时,完成了不同压缩率下的AMP-ConvNet与其他两种传统恢复算法的实验图像重构,从实验方面验证了AMP-ConvNet恢复算法模型在可见光波段与近红外波段单像素相机系统中的性能优越性。本文从仿真和实验两个方面对比了AMP-ConvNet与现有主流单像素计算成像算法,验证了以AMP-ConvNet作为恢复算法时,多波段单像素成像系统具备更优的成像质量与效率。本文的工作有效弥补了传统成像系统在多波段成像中的不足,为高性能多波段单像素压缩感知相机提供了可行的解决方案。

关键词：压缩感知单像素成像近似消息传递算法卷积神经网络可见光与近红外波段

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基于近似消息传递的宽带无线通信系统迭代接收算法研究

基于近似消息传递的宽带无线通信系统迭代接收算法研究

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作者：孙鹏郑州大学

学位级别：博士

提高无线通信的带宽是满足人们对无线通信日益增长的多样化需求的有效途径,然而,随着通信带宽的大幅增加,无线通信中的一些已有问题将会变得更加严重,同时还将会面临新的挑战。首先,通信带宽的增加导致符号周期远远小于信道的时延扩展,... 详细信息

提高无线通信的带宽是满足人们对无线通信日益增长的多样化需求的有效途径,然而,随着通信带宽的大幅增加,无线通信中的一些已有问题将会变得更加严重,同时还将会面临新的挑战。首先,通信带宽的增加导致符号周期远远小于信道的时延扩展,从而产生更加严重的符号间干扰(inter-symbolinterference,ISI);其次,随着通信带宽增加,无线信道会具有稀疏特性,这给信道估计又带来了难题;再有,为实现绿色通信,低精度模数转换器(analog to digital converter,ADC)和低复杂度接收算法可有效缓解高通信带宽下接收端的功率损耗,但低精度量化引起了接收信号的非线性畸变。有效解决上述三个问题,是保证无线移动传输质量的关键。本文针对上述三个问题开展研究工作,利用消息传递及其近似算法设计低复杂度的迭代接收算法,实现联合符号检测、稀疏信道估计与译码。本文的主要研究内容包括:1.针对ISI问题,有机结合了部分高斯近似(partial Gaussian approximation,PGA)思想和联合置信传播(belief propagation,BP)-期望传播(expectation propagation,EP)消息传递框架,设计了一种新型迭代接收算法。通过分析符号干扰的强弱,使用PGA保留强干扰符号的离散形式,降低了高斯近似的范围;使用BP-EP对弱干扰符号进行高斯投影,提高了高斯近似的精度。该接收算法具有较强的灵活性,通过调节PGA的作用范围,可获得以下两种变形:1)若对所有干扰符号进行高斯近似,得到联合BP-EP迭代接收算法,不同于启发式的高斯近似,所提算法通过联合BP-EP对符号的置信进行高斯投影,可有效提高近似精度。实验结果表明,该算法复杂度与高斯直接近似算法同阶,且性能提升明显。2)若只对一定范围的干扰符号进行高斯投影,即可得到BP-EP-PGA接收算法,该算法与PGA复杂度相同,在误码性能和收敛速度上显著提高,且进一步逼近了最优迭代接收算法下限,实现了复杂度和性能的较好折中。2.针对信道稀疏的单载波频域均衡(single carrier frequency domain equal-ization,SC-FDE)系统,设计了基于参数化双线性广义近似消息传递(parametric bilinear generalized approximate message passing,PBiGAMP)的接收新算法。该算法有机结合了高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和隐马尔科夫模型(hidden Markov model,HMM),能够准确模拟信道的稀疏聚集特性,同时有效抑制ISI。此外,提出的接收算法的复杂度仅为对数级别。仿真结果表明,与现有的判决反馈均衡(decision feedback equalization,DFE)和最新提出的盲解卷积算法相比,本文设计的接收算法在信道估计准确性、误码性能、收敛速度和频谱效率等方面具有较大优势。3.针对低精度ADC量化下的毫米波通信系统,结合GMM模型提出了一种基于PBiGAMP的迭代接收算法,该算法能对60 GHz毫米波稀疏信道进行有效估计,并抑制ISI。同时,通过计算后验概率分布归一化函数的一阶和二阶偏导数,获得了系统中无量化无噪声变量近似后验的均值和方差,较好地降低了低精度ADC引起的非线性畸变。此外,提出的算法复杂度低,随信道抽头个数只呈现对数级别增长。仿真结果表明,所设计的接收算法在误码性能和信道估计精度方面明显优于基于线性近似模型的接收算法,在1-2比特量化下优势更加明显。

关键词：宽带无线通信因子图近似消息传递算法符号间干扰稀疏信道估计低精度模数转换器

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基于近似消息传递的单载波水声通信信道均衡技术研究

基于近似消息传递的单载波水声通信信道均衡技术研究

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作者：张新睿东南大学

学位级别：硕士

海洋信息技术研究逐渐成为各国发展的重点,作为其重要组成部分的水声通信技术是当前热点研究课题之一。要实现水下环境中的可靠水声通信,离不开高性能的信道均衡。目前主要有两类均衡器:直接自适应均衡器(Direct Adaptation Equalizer,D... 详细信息

海洋信息技术研究逐渐成为各国发展的重点,作为其重要组成部分的水声通信技术是当前热点研究课题之一。要实现水下环境中的可靠水声通信,离不开高性能的信道均衡。目前主要有两类均衡器:直接自适应均衡器(Direct Adaptation Equalizer,DAE)和基于信道估计的均衡器(Channel Estimation Equalizer,CEE)。前者在时变水声信道条件下被广泛应用,后者则在平稳水声信道中表现出优势。CEE包括两类:时域CEE和频域CEE。与时域CEE相比,频域CEE计算复杂度更低。当前频域CEE大多基于最小二乘(Least Squares,LS)或线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)准则设计,与最大后验概率均衡或最小均方误差均衡相比仍有较大的性能差距。为缩小与最优均衡的差距,近来近似贝叶斯推断技术逐步被引入到均衡器设计中,其中近似消息传递(Approximate Message Passing,AMP)类近似推断算法获得较多的关注。 AMP算法作为一种迭代算法最初是为解决压缩感知问题发展起来的。之后,诞生了一系列改进算法,如广义近似消息传递(Generalized AMP,GAMP)、向量近似消息传递(Vector AMP,VAMP)等。基于AMP类算法的软频域均衡器(Soft Frequency Domain Equalizer,SFDE)目前已得到初步的研究,但是仍存在较大提升空间。基于此,本文展开AMP类软频域均衡技术研究,工作内容和创新点如下。首先,针对现有工作局限于单输入单输出(Single Input Single Output,SISO)系统的不足,开展了基于GAMP的多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)水声通信系统软频域均衡技术研究。在MIMO情况下,频域信道为块对角阵,因此GAMP-SFDE中信道矩阵的求逆运算等价于多个小矩阵求逆,保持了低计算复杂度。进一步在GAMP-SFDE与软解码器之间进行迭代符号估计及解码运算,实现GAMP频域Turbo均衡(GAMP Frequency Domain Turbo Equalization,GAMP-FDTE)。仿真和海试实验结果表明GAMP-FDTE性能优于基于LMMSE的频域Turbo均衡方案。其次,鉴于GAMP-SFDE性能对信道矩阵敏感的不足,进一步研究基于VAMP算法的软频域均衡(VAMP-SFDE),用于MIMO水声通信。现有VAMP-SFDE方案中,信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)参数通过经验设定或基于接收端数据进行粗略估计,忽略信道估计误差的影响。为提高SNR估计精度,我们在VAMP-SFDE中引入基于期望最大化(Expectation Maximum,EM)算法的SNR估计方案,得到EM-VAMP-SFDE均衡方案。实验结果表明,基于EM-VAMP-SFDE的频域Turbo均衡以较低的计算复杂度代价获得了明显优于VAMP-FDTE的性能。需要提及的是,EM信噪比估计同样适用于GAMP-FDTE并带来额外的性能增益。最后,研究了VAMP频域均衡器在高阶调制水声通信系统中的可行性和性能表现。仿真结果表明当接收信噪比足够高时,该均衡方案效果良好;而在海试实验中由于接收信噪比偏低且收发机存在相对运动引起的多普勒效应,均衡效果不理想。为此我们提出了改进措施,但仍存在提高空间。

关键词：近似消息传递算法单载波水声通信频域均衡高阶调制多输入多输出系统

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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

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兵工学报 2024年第2期45卷 466-473页

作者：田大明苗圃青岛大学电子信息学院山东青岛266071

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... 详细信息

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。

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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结构化导频序列设计及低复杂度检测算法

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西安电子科技大学学报 2020年第6期47卷 45-49,121页

作者：周佳鑫沈炳声周正春范平志骆喆西南交通大学数学学院四川成都611756 西南交通大学信息科学与技术学院四川成都611756 上海华为技术有限公司上海201206

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... 详细信息

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。

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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压缩感知重构算法的两步深度展开策略研究

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智能系统学报 2023年第5期18卷 1117-1126页

作者：邵凯闫力力王光宇重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学移动通信教育部工程研究中心重庆400065

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... 详细信息

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。

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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RIS辅助卫星物联网中基于压缩感知的SCMA信号重构

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信号处理 2023年第3期39卷 390-399页

作者：庞明亮王朝炜王文远崔高峰江帆王卫东北京邮电大学电子工程学院北京100876 西安邮电大学通信与信息工程学院陕西西安710121 西安邮电大学陕西省信息通信网络及安全重点实验室陕西西安710121

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... 详细信息

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。

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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无小区大规模MIMO系统中免授权随机接入性能分析

无小区大规模MIMO系统中免授权随机接入性能分析

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作者：毕振凤南京邮电大学

学位级别：硕士

无小区大规模MIMO（Multiple-input Multiple-output,MIMO）技术是未来无线通信的关键技术之一,通过所有的接入点（Access Points,APs）联合为用户提供服务,可以满足急剧上升的用户数量和超5G网络高速率的传输要求。无小区大规模MIMO技... 详细信息

无小区大规模MIMO（Multiple-input Multiple-output,MIMO）技术是未来无线通信的关键技术之一,通过所有的接入点（Access Points,APs）联合为用户提供服务,可以满足急剧上升的用户数量和超5G网络高速率的传输要求。无小区大规模MIMO技术已成为未来6G技术的主要研究热点之一,不仅具有传统大规模MIMO技术频谱效率高、覆盖范围大的优势,且可以通过APs之间的协作解决传统蜂窝小区的小区间干扰问题,提高其阵列增益。本文面向海量机器类通信（massive Machine-type Communications,m MTC）场景,基于无小区大规模MIMO技术,采用免授权两阶段随机接入机制对用户活跃性检测、信道估计以及数据检测问题展开研究。首先,针对免授权随机接入机制的第一阶段,采用无小区大规模MIMO系统,系统中APs将用户发送的非正交导频序列发送到中央处理单元（Central Processing Unit,CPU）进行集中处理,提高抗阴影衰落效应的鲁棒性。考虑到该系统中APs的数量多,为了降低计算的复杂度,本文采用基于最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）去噪器的近似消息传递算法（Approximate Message Passing,AMP）进行集中的用户活跃性检测和信道估计,研究了AMP算法的迭代过程、MMSE去噪器的设计。AMP算法特有的状态演化简化了检测过程,有效降低算法的复杂度。实验结果表明该算法的可行性,相比于其他算法,AMP算法具有更好的用户活跃性检测;同时进行无小区大规模MIMO系统和传统蜂窝小区系统的检测结果对比,结果表明无小区大规模MIMO技术可以支持大量的通信设备,解决传统小区的小区间干扰问题,提高用户活跃性检测的精度。其次,针对免授权随机接入机制的第二阶段,对无小区大规模MIMO系统中接收机的设计进行优化。本文将基于模型驱动的深度学习（Deep Learning,DL）方法和AMP算法相结合,得到AMP-NET算法,用于数据检测。该算法将AMP算法的迭代过程展开成深层网络,采用分层和全局优化的混合训练策略,通过优化训练参数最小化损失函数。AMP-NET算法不仅具有深度学习的参数学习能力,而且具有AMP算法较低的计算复杂度,仿真结果表明AMP-NET算法有效提升数据检测性能,降低误码率。

关键词：海量机器类通信无小区大规模MIMO 免授权随机接入近似消息传递算法深度学习

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