对于FDD模式的大规模MIMO-OFDM系统,本文研究了将结构化压缩感知理论用于该系统的稀疏信道估计。考虑在该系统中将每个发送天线上的导频重叠放置,即每个发送天线可以在相同的时频资源块上发送导频符号,那么此时的系统稀疏信道估计问题...对于FDD模式的大规模MIMO-OFDM系统,本文研究了将结构化压缩感知理论用于该系统的稀疏信道估计。考虑在该系统中将每个发送天线上的导频重叠放置,即每个发送天线可以在相同的时频资源块上发送导频符号,那么此时的系统稀疏信道估计问题可以建模为结构化压缩感知重建问题。为了优化导频位置和导频符号来改进稀疏信道估计的质量,提出了一种最小化完全块间相关值的导频优化准则以及基于此准则的导频搜索算法,完全块间相关值是结构化压缩感知框架下衡量恢复矩阵子块间相关程度的量值。仿真结果表明,与其他导频相比,使用此优化方法获得的导频可以使信道估计误差明显减小,其性能增益大约为2~5 d B。另外,仿真结果还表明,在相同的导频数量前提下,使用优化导频获得的性能增益会随着发送天线数量的增加而变得更加明显。展开更多
多尺度分割作为一种成熟的影像分割方法,在遥感影像信息提取中得到广泛应用,但算法整体效率较低。利用多核计算机实现了基于数据并行的遥感影像多尺度分割。传统的影像IO(In-put and Output)方法在影像数据量较大的情况下无法满足多核...多尺度分割作为一种成熟的影像分割方法,在遥感影像信息提取中得到广泛应用,但算法整体效率较低。利用多核计算机实现了基于数据并行的遥感影像多尺度分割。传统的影像IO(In-put and Output)方法在影像数据量较大的情况下无法满足多核计算机并行处理的需要,设计了一种新的影像IO策略消除了这种缺陷;此外,在遥感影像多尺度并行分割的过程中,普遍存在分割结果无法直接进行合并的问题,利用对特定区域重分割的方法在保证效率的前提下解决了这个问题。结果表明:针对各种数据量与尺寸的遥感影像,并行分割效率有了较大提升,并且分割算法具备了处理大数据量影像的能力,极大地增强了通用性。利用多核计算机提升影像分割效率取得了显著成效。展开更多
文摘对于FDD模式的大规模MIMO-OFDM系统,本文研究了将结构化压缩感知理论用于该系统的稀疏信道估计。考虑在该系统中将每个发送天线上的导频重叠放置,即每个发送天线可以在相同的时频资源块上发送导频符号,那么此时的系统稀疏信道估计问题可以建模为结构化压缩感知重建问题。为了优化导频位置和导频符号来改进稀疏信道估计的质量,提出了一种最小化完全块间相关值的导频优化准则以及基于此准则的导频搜索算法,完全块间相关值是结构化压缩感知框架下衡量恢复矩阵子块间相关程度的量值。仿真结果表明,与其他导频相比,使用此优化方法获得的导频可以使信道估计误差明显减小,其性能增益大约为2~5 d B。另外,仿真结果还表明,在相同的导频数量前提下,使用优化导频获得的性能增益会随着发送天线数量的增加而变得更加明显。
文摘多尺度分割作为一种成熟的影像分割方法,在遥感影像信息提取中得到广泛应用,但算法整体效率较低。利用多核计算机实现了基于数据并行的遥感影像多尺度分割。传统的影像IO(In-put and Output)方法在影像数据量较大的情况下无法满足多核计算机并行处理的需要,设计了一种新的影像IO策略消除了这种缺陷;此外,在遥感影像多尺度并行分割的过程中,普遍存在分割结果无法直接进行合并的问题,利用对特定区域重分割的方法在保证效率的前提下解决了这个问题。结果表明:针对各种数据量与尺寸的遥感影像,并行分割效率有了较大提升,并且分割算法具备了处理大数据量影像的能力,极大地增强了通用性。利用多核计算机提升影像分割效率取得了显著成效。
