为实现高速光通信系统高效低成本测试的目标,基于施密特正交化过程(GSOP,Gram-Schmidt orthogonalizationprocedure),提出了一种适用于偏振复用—多进制正交幅度调制(PDM-MQAM)相干光通信系统的正交不平衡损伤估计(IQ-ImEstimation, IQ ...
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为实现高速光通信系统高效低成本测试的目标,基于施密特正交化过程(GSOP,Gram-Schmidt orthogonalizationprocedure),提出了一种适用于偏振复用—多进制正交幅度调制(PDM-MQAM)相干光通信系统的正交不平衡损伤估计(IQ-ImEstimation, IQ imbalance estimation)算法。根据同相信号和正交信号两路信号功率关系及相关性,设计幅度失配估计和相位失配估计2种方案。通过对34GBaudPDM-MQAM相干光通信系统进行仿真与实验,验证了IQ-ImEstimation算法的正确性和有效性。
车联网借助新一代信息通信技术,实现人、车、路、云等的互联互通.未来beyond 5G(B5G)和6G将赋予下一代车联网更极致的通信与感知性能,有效支撑智能驾驶与智慧交通等创新应用.然而,车辆高速移动带来的高多普勒效应,极大地增加了现有正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的载波间干扰和导频开销,尤其是B5G/6G时代毫米波、太赫兹等高频段的广泛应用将进一步加剧这一问题.近年来,正交时频空间(Orthogonal time frequency space, OTFS)技术由于在抗时频双域选择性衰落方面的显著优势受到了业界的广泛关注.基于OTFS实现通信与感知一体化成为了车联网领域的研究热点.本文旨在研究基于OTFS的车联网通感一体化的系统原理、关键技术、应用模式及技术挑战.首先,在现有OTFS通信系统的基础上,探讨OTFS通感一体化的系统架构、实现原理以及通信和感知性能.然后,介绍OTFS技术的国内外研究现状,并进一步从物理层帧结构、导频机制等方面讨论OTFS通感一体化的难点与关键技术.最后,结合实际场景,分析OTFS在车联网通感一体化中的应用及面临的主要挑战.
以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度...
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以光流法为依据,提出了一种基于光流方向信息熵(entropy of oriented optical flow,EOF)统计的方法捕捉微表情关键帧.首先,采用改进的Horn-Schunck光流法提取视频流中相邻两帧图像的微表情运动特征;其次,采用阈值分析法筛选出投影速度模值较大的光流向量;之后,采用图像信息熵统计光流变化角度,进而得到视频序列的方向信息熵向量,通过对熵向量的分析,实现微表情关键帧捕捉;最后,本实验采用芬兰奥卢大学的SMIC微表情数据库和中国科学院心理研究所傅小兰的CASME微表情数据库作为实验样本,通过与传统的帧差法比较,证明了本文提出的算法优于帧差法,能够较好地表现出微表情变化趋势,为微表情识别提供基础.
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