时隙ALOHA是一种分时隙通信方案,对于采用了时隙ALOHA的RFID(radio frequency identification)系统,标签数目估计可以指导时隙数目的选取,有助于优化系统效率。目前的估计方法存在准确度低、估计范围小的缺点,尤其在标签数目大于时隙数...时隙ALOHA是一种分时隙通信方案,对于采用了时隙ALOHA的RFID(radio frequency identification)系统,标签数目估计可以指导时隙数目的选取,有助于优化系统效率。目前的估计方法存在准确度低、估计范围小的缺点,尤其在标签数目大于时隙数目的时候估计误差很大。针对这种情况,提出一种新的导数可靠度合并的标签数目估计方法DRCTE(derivative reliabilities combinedtag estimation),该方法统计时隙ALOHA的空白时隙、独占时隙和碰撞时隙的数目,据此对标签数目做出3个初步估计;然后用3种时隙数目与总时隙数目的比值函数的导数作为初步估计的可靠度;最后用可靠度合并3个初步估计,得出最终估计结果。算法合理利用了可靠度高的信息,遏制了可靠度低的信息,具有估计精度高,估计范围大的特点。展开更多
盲信号处理(Blind Signal ProCessing)是近年来信号处理研究的热点之一,"盲"是指在没有任何先验信息或者先验信启、不足环境下的假设,因此,该处理方法对环境及信号的应用更加宽泛。盲信源数目是盲分离的首要前提,信源数目的...盲信号处理(Blind Signal ProCessing)是近年来信号处理研究的热点之一,"盲"是指在没有任何先验信息或者先验信启、不足环境下的假设,因此,该处理方法对环境及信号的应用更加宽泛。盲信源数目是盲分离的首要前提,信源数目的确定更是直接关系到盲分离效果的正确性。本文主要研究了IAC准则,MDL准则和盖式圆准则的盲信源数目估计算法。在不同信噪比情况下,分别对噪声观测信号进行信源数目估计。通过实验证明,盖式圆在含有噪声的情况下,能够相对准确的估计出信源数目,IAC和MDL在低信噪比情况下,不能准确的估计出信源数目。展开更多
文摘盲信号处理(Blind Signal ProCessing)是近年来信号处理研究的热点之一,"盲"是指在没有任何先验信息或者先验信启、不足环境下的假设,因此,该处理方法对环境及信号的应用更加宽泛。盲信源数目是盲分离的首要前提,信源数目的确定更是直接关系到盲分离效果的正确性。本文主要研究了IAC准则,MDL准则和盖式圆准则的盲信源数目估计算法。在不同信噪比情况下,分别对噪声观测信号进行信源数目估计。通过实验证明,盖式圆在含有噪声的情况下,能够相对准确的估计出信源数目,IAC和MDL在低信噪比情况下,不能准确的估计出信源数目。
