资源受限的传感器节点密集分布在无线传感器网络监控区域,sink节点通过收集节点间观测信息对监控区域内发生的事件进行感知.本文提出SCMAR(Spatial Correlation-based Mobile Agent Routing)路由算法,在移动代理架构内,利用节点观测数...
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资源受限的传感器节点密集分布在无线传感器网络监控区域,sink节点通过收集节点间观测信息对监控区域内发生的事件进行感知.本文提出SCMAR(Spatial Correlation-based Mobile Agent Routing)路由算法,在移动代理架构内,利用节点观测数据的空间相关性以能量有效的方式对感知事件进行估计.仿真结果表明SCMAR在各种应用环境下能量有效性均优于MARDF(Mobile Agent Routes for Data Fusion)路由算法.
提出了一种新的基于线性相关平行剖面模型(parallel profiles with linear dependencies,PARALIND)的MIMO-CDMA盲多用户检测算法。PARALIND模型的分解唯一性并结合通信信号的结构特征,算法在信道衰落和用户扩频码未知的情况下实现MIMO-C...
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提出了一种新的基于线性相关平行剖面模型(parallel profiles with linear dependencies,PARALIND)的MIMO-CDMA盲多用户检测算法。PARALIND模型的分解唯一性并结合通信信号的结构特征,算法在信道衰落和用户扩频码未知的情况下实现MIMO-CDMA信号的盲多用户检测。对恒模约束PARALIND模型的分解唯一性进行了讨论,并给出了唯一性定理。仿真结果表明,基于PARALIND模型的多用户检测算法具有良好的误符号率性能。算法在处理小数据块时同样有效。
本文提出了一种基于数据驱动字典和过完备稀疏表示的自适应语音增强方法。首先在训练阶段采用干净语音基于K奇异值分解(K—singular value decomposition,K-SVD)算法训练过完备字典,然后在测试阶段根据含噪语音的噪声方差自适应选择最...
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本文提出了一种基于数据驱动字典和过完备稀疏表示的自适应语音增强方法。首先在训练阶段采用干净语音基于K奇异值分解(K—singular value decomposition,K-SVD)算法训练过完备字典,然后在测试阶段根据含噪语音的噪声方差自适应选择最优的阈值,采用正交匹配追踪算法对含噪语音信号在过完备字典上进行稀疏分解,最后利用系数稀疏表示重构语音信号,从而达到语音增强的目。该方法不像传统语音增强方法那样减少或消去噪声,而是从字典中选取适当的原子表示纯净信号,从而把纯净信号从含噪信号中分离出来。对白噪声和有色噪声环境下重构语音进行了主客观评价。仿真结果显示:该方法能有效去除加性噪声,并且改善了语音质量。
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