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基于资源块星座图的稀疏码多址接入码本设计方法

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简介:
本文提出了一种创新的稀疏码多址(SCMA)码本设计方法,利用资源块星座图技术优化了频谱效率和系统性能。该方法旨在提高大规模连接场景下的通信质量与可靠性。 针对基于多维母星座图的典型稀疏码多址接入(SCMA)码本设计方法中存在的复杂度高以及资源块上星座点之间最小欧氏距离难以确定的问题,本段落提出了一种基于资源块星座图的SCMA码本设计方法。该方法通过将多维母星座图的设计转化为二维资源块星座图的设计,从而降低了设计复杂度;同时从资源块星座图出发进行码本设计能够最大化资源块上星座点之间的最小欧氏距离,相比由多维母星座图得到用户码本的方法具有更好的性能表现。仿真结果表明,基于资源块星座图的SCMA码本设计方案相较于传统的基于多维母星座图的设计方法,在系统误比特率(BER)方面有显著改善。

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    本文提出了一种创新的稀疏码多址(SCMA)码本设计方法,利用资源块星座图技术优化了频谱效率和系统性能。该方法旨在提高大规模连接场景下的通信质量与可靠性。 针对基于多维母星座图的典型稀疏码多址接入(SCMA)码本设计方法中存在的复杂度高以及资源块上星座点之间最小欧氏距离难以确定的问题,本段落提出了一种基于资源块星座图的SCMA码本设计方法。该方法通过将多维母星座图的设计转化为二维资源块星座图的设计,从而降低了设计复杂度;同时从资源块星座图出发进行码本设计能够最大化资源块上星座点之间的最小欧氏距离,相比由多维母星座图得到用户码本的方法具有更好的性能表现。仿真结果表明,基于资源块星座图的SCMA码本设计方案相较于传统的基于多维母星座图的设计方法,在系统误比特率(BER)方面有显著改善。
  • KSVD-MOD去噪
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    本研究提出了一种基于KSVD-MOD的稀疏编码去噪方法,通过优化字典学习和信号稀疏表示,有效提升了图像去噪性能。 国外有一个稀疏编码去噪的MATLAB工具箱,包含DCT过完备字典生成、k-svd字典学习以及omp算法等功能。该工具箱对研究稀疏编码中的字典学习(尤其是k-svd算法)及利用已知字典求解稀疏矩阵(即omp算法)有一定的参考价值。程序较为完整,并且针对字典学习和omp算法进行了中文注释,如果遇到注释乱码问题可以使用notepad++打开查看。
  • (C++)里程DSO系统.zip
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    本资源提供了一个基于C++编写的直接稀疏里程计(Direct Sparse Odometry, DSO)系统的完整源代码,适用于视觉SLAM领域的研究和开发。该DSO系统采用高效的稀疏优化技术来估计相机的运动轨迹,并实现高精度的姿态跟踪能力。 ## 项目简介 DSO(Direct Sparse Odometry)是一种用于实时单目视觉里程计及三维重建的开源算法。它直接利用图像中的稀疏特征点来估计相机运动,并通过光度一致性检查优化这些特征点的深度,从而在准确性和实时性之间取得良好平衡,尤其适用于动态场景和快速移动的情况。 ## 项目的主要特性和功能 - 稀疏特征点跟踪:DSO选择并追踪图像中的稀疏特征点来估计相机运动。 - 光度一致性优化:通过光度一致性检查优化特征点深度,提高算法准确性和鲁棒性。 - 实时性能:具备良好的实时处理能力,适用于需要快速响应的应用场景。 - 动态场景适应性:对于动态环境和高速移动具有较好的适应性,能够有效应对非静态条件下的视觉里程计问题。
  • SpMV_CSR:压缩行格式矩阵向量乘-
    优质
    SpMV_CSR是一款采用压缩稀疏行(CSR)存储格式优化实现的稀疏矩阵向量乘法(SpMV)算法的高效源代码库,适用于大规模稀疏矩阵运算场景。 SpMV_CSR 使用压缩稀疏行格式的稀疏矩阵矢量乘法来编译代码,请使用 gcc CSR.c mmio.c -o csr ,然后运行 ./csr [filename.mtx] 。
  • 分解像去噪
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    本研究提出了一种利用稀疏分解技术来去除图像噪声的方法。通过优化算法在保持图像细节的同时有效降低背景噪音,提高图像清晰度和质量。 传统的去噪方法通常假设图像中的有用信息位于低频区域而噪声集中在高频部分,并据此采用诸如中值滤波、Wiener 滤波及小波变换的技术来处理图像的降噪问题,然而这一前提并不总是准确无误。近年来,研究者们开始探索基于稀疏表示的新路径,在这种框架下,他们以图像在过完备字典中的稀疏表达为有用信息,并将逼近误差视为噪声成分。 具体而言,通过K-SVD算法来获取适合训练的冗余字典,该方法可以有效地捕捉到图像特征。然而,传统的K-SVD算法处理大规模数据时存在局限性,为此研究者们引入了全局最优的概念以增强局部块稀疏性的约束条件。此外,在文献中还提出了一种基于稀疏正则化的泊松去噪策略,这种方法使用对数形式的泊松似然函数作为保真项,并结合图像在冗余字典下的稀疏性限制来优化降噪性能。
  • KSVD
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    这段简介可以描述为:KSVD稀疏编码算法源代码提供了一种高效的信号处理和特征提取方法。KSVD通过迭代更新字典以优化稀疏表示,适用于图像处理、模式识别等领域。此代码实现易于集成与研究。 KSVD稀疏编码算法的MATLAB源码可用于图像压缩。
  • 匹配追踪表示编
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    本研究提出了一种改进的匹配追踪算法,用于实现高效、准确的稀疏信号表示与编码,特别适用于大数据压缩及信息处理领域。 基于MP的稀疏分解方法使用单一特征的原子,适用于压缩与去噪等多种应用场景。
  • Image Fusion.zip_KSVD_表示像融合__表示
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    本项目为图像处理技术研究的一部分,旨在通过KSVD算法实现基于稀疏表示的图像融合。利用稀疏编码原理优化图像信息整合,提升视觉效果与信息提取效率。 基于稀疏表示的图像融合算法KSVD OMP通过利用字典学习方法,在图像处理领域展现出了卓越性能。该算法结合了K-SVD与OMP技术,能够有效提升图像质量和细节表现力。通过对原始数据进行稀疏编码和重构,它为多源信息整合提供了强大工具。
  • 分解像恢复(MP)
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    本研究提出了一种基于稀疏分解的创新图像恢复技术,有效提升受损或低质量图像的清晰度与细节还原能力。通过数学优化模型实现高效计算,该方法在图像处理领域展现出广泛应用前景。 利用稀疏分解算法对图像进行修复,在文中展示了一个受损的LINA图像,经过处理后取得了良好的修复效果。