韩树楠
- 作品数：8 被引量：29H指数：3
- 供职机构：安徽省电子制约技术重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信更多>>
- 基于多重分形谱的物理层帧结构检测算法研究被引量：5
- 2018年
- 针对解调数据有无物理帧结构的检测问题,该文提出了一种基于多重分形谱的物理层帧结构检测算法。首先,在定义序列有偏性与0,1出现概率关系的基础上,根据编码序列、扰码序列和物理帧的生成原理,通过计算相关序列中的0,1出现概率推导出它们的有偏性关系,即物理帧、编码序列和扰码序列的有偏性逐渐减小;然后,利用上述结论并结合多重分形谱具有描述有偏性分布的特点,对待识别序列进行固定长度拆分并计算多重分形谱宽度值;最后,通过观察多重分形谱宽度值的分布实现解调数据有无物理帧结构的检测。仿真试验验证了算法的有效性,表明该算法具有一定的工程应用价值。
- 李歆昊李歆昊韩树楠
- 关键词：物理层帧结构多重分形谱
- 基于多重分形谱的链路层协议帧同步字盲识别被引量：7
- 2017年
- 该文针对协议类型未知条件下非等帧长同步字的盲识别问题,提出一种基于多重分形谱的同步字盲识别算法。首先,在定义有偏性的基础上,通过分析比较协议帧、同步字和信息段中0,1的概率分布,得出协议帧的有偏性小于同步字的结论。然后,利用上述结论并结合多重分形谱具有描述有偏性分布的特点,通过比较删减前后待识别序列多重分形谱宽度的变化实现信息段的有效删减,达到提高同步字浓度的目的。最后,在计算完成删减的序列中固定长度比特串浓度值分布的基础上,实现了同步字的准确识别。仿真试验验证了所提算法的有效性,表明其具有一定的工程应用价值。
- 李歆昊张旻韩树楠
- 关键词：帧结构信息段多重分形谱
- 高容错(2,1,m)卷积码快速盲识别方法被引量：1
- 2017年
- 针对现有的卷积码识别方法存在容错性不高,需已知编码参数且计算量大的问题,提出一种高容错的(2,1,m)卷积码快速盲识别方法。首先建立以(2,1,m)卷积码校验序列为解向量的含错校验方程组;然后基于校验方程系数的结构特性,循环利用校验序列的已知元素值递推估计其未知元素,在有误码条件下,进一步利用多个校验方程联合判决未知元素估计值,实现误码条件下校验序列的快速估计;最后基于卷积码自由距离特性及恒虚警准则检验校验序列估计值的正确性,并相应地识别出(2,1,m)卷积码生成多项式矩阵。在编码参数未知的情况下,根据校验序列估计值的检测结果,快速识别编码参数。仿真实验表明:该方法具有较高的容错性和较低的计算复杂度,无需先验已知编码参数;当误码率为0.08时,识别正确率能达到80%以上,而此时矩阵分析识别法已无法正确识别卷积码。
- 韩树楠张旻李歆昊
- 关键词：卷积码盲识别
- 累积量稀疏表示的扩展阵列的DOA估计方法被引量：1
- 2015年
- 针对现有稀疏重构DOA估计算法不能抑制噪声项、在高斯色噪声背景下不适用以及能够分辨的最大信源数小于阵元数的问题,首先利用阵列输出数据的四阶累积量矩阵构建稀疏表示模型,该模型抑制了噪声项,并通过产生虚拟阵元实现了阵列扩展;然后对累积量矩阵进行奇异值分解来化简模型,化简后的模型不仅减小了数据规模而且进一步抑制了噪声。在利用加权l1范数法对稀疏表示模型求解时,不需要选取平衡重构残差与解的稀疏性的正则化参数。理论分析与仿真实验表明所提算法在高斯白噪声以及色噪声背景下均适用,能够分辨的最大信源数大于阵元数且具有较高的角度分辨力。
- 韩树楠李东生张浩
- 关键词：信号处理DOA估计四阶累积量阵列扩展
- 一种新的特征矢量稀疏重构的DOA估计方法被引量：2
- 2015年
- 针对已有的基于特征矢量稀疏重构的DOA估计方法中需要选取平衡残差项与结果稀疏性的正则化参数的问题,提出了一种新的特征矢量稀疏重构求解方法。首先在有限快拍数条件下,由特征矢量估计误差的统计分布特性,得到残差项大置信度的置信区间;再以此置信区间作为约束条件,以解矢量的l1范数作为最小化的目标函数,由此利用二阶锥规化求解时避免了正则化参数的选取。理论分析与仿真实验表明本文算法计算复杂度低;能够对非相干及相干信号的DOA进行估计,且具备很好的解相干性能;低信噪比条件下,对DOA的估计误差随着采样快拍数的增大而减小。
- 韩树楠李东生王骁
- 关键词：DOA估计特征矢量统计分布二阶锥规划
- 基于加权l_1-SRACV算法的稀疏DOA估计被引量：3
- 2015年
- 针对稀疏重构到达角估计方法中的l1-SRACV算法在低信噪比条件下,估计得到的空间谱伪峰较多的问题,利用子空间的方法选取权值,对l1-SRACV算法的目标函数进行加权,以达到抑制伪峰的目的。阐述了利用子空间方法选取权值的合理性,并讨论了噪声子空间欠估计与过估计时对权值性质的影响。理论分析和仿真实验表明:低信噪比时,加权l1-SRACV算法能够有效地抑制伪峰,并减小了角度估计误差;噪声子空间的欠估计与过估计均会减弱伪峰抑制效果。
- 韩树楠李东生雍爱霞张浩王骁
- 关键词：子空间加权
- 基于加权1范数的稀疏重构波达方向估计算法被引量：8
- 2015年
- 针对基于l1范数的l1-SVD稀疏重构波达方向(DOA)估计算法在低信噪比条件下,求解得到的解矢量稀疏性较差,空间谱中存在较多伪峰,对DOA的正确估计造成干扰的问题,对l1-SVD算法进行改进,提出了基于加权l1范数的稀疏重构DOA估计算法。该算法首先对采样信号进行空间傅里叶变换,由空间傅里叶变换得到的空间谱选取权值矢量;再对l1-SVD算法中解矢量的各元素进行加权,以解矢量的加权l1范数作为最小化的目标函数,从而促进结果的稀疏性。仿真分析表明,该算法的权值选取过程所需的计算量小,加权处理后的l1-SVD算法能够有效地抑制伪峰,提高DOA估计精度,且在低信噪比条件下,该算法的性能随快拍数的增大而提高。
- 韩树楠李东生张浩雍爱霞
- 关键词：加权
- 四阶累积量稀疏表示的DOA估计方法被引量：3
- 2015年
- 针对现有稀疏重构DOA估计算法不能抑制噪声项以及在高斯色噪声背景下不再适用的问题,本文提出了基于四阶累积量稀疏重构的DOA估计方法。首先,利用接收数据的四阶累积量构建了稀疏表示模型,该模型抑制了噪声项;其次对四阶累计量矩阵进行奇异值分解,化简了稀疏表示模型,通过奇异值分解,不仅减小了数据规模,而且进一步抑制了噪声。对于稀疏表示模型的求解,先利用信号子空间与噪声子空间的正交特性选取权值矢量,然后利用加权l1范数法对模型求解实现DOA估计。理论分析和仿真实验表明本文算法在高斯白噪声和色噪声背景下均适用;能够处理非相干和相干信号,且在低信噪比条件下,对相干信号有更高的估计精度;较之同类的稀疏重构算法,本文算法具有较低的算法复杂度和更高的角度分辨力。
- 韩树楠李东生雍爱霞王骁
- 关键词：四阶累积量DOA估计
