软计算方法及其在通信信息处理中的应用研究

论文题目: 软计算方法及其在通信信息处理中的应用研究

论文类型: 博士论文

论文专业: 通信与信息系统

作者: 江铭炎

导师: 袁东风

关键词: 软计算方法,信道估计,小波应用,最优算法,混沌交织器,形态图像处理

文献来源: 山东大学

发表年度: 2005

论文摘要: 随着通信、计算机、电子学科的不断发展,其工程应用日趋广泛和深入,所采用的数学方法也随之不断地丰富,在大量的工程应用中由于信息处理的需求,软计算方法得到大量的应用,其理论也在不断的发展,其与其它方法的结合应用也在不断出现,使之在信息处理应用中显现出极大的重要性,本文主要对软计算方法(包括:小波理论、人工神经网络、优化算法、分形理论、混沌理论、数学形态学等)在信息处理中的应用进行了深入的研究,探讨了软计算方法在工程应用中出现的问题及不同数学方法的融合进行信息软计算处理方法及应用。通信的信道是研究通信系统的重要部分,其模型及实际容量性能是重要的研究热点,论文首先研究了多径时变信道的模型,对多天线空间分集、信道编码时间分集、多载波调制频率分集三种分集技术,给出了最新技术的特点并对其性能应用和组合系统应用进行了比较,给出了相关的技术研究热点和发展趋势。针对目前通信中多径时变信道的特点,及载波频偏的影响,对信道的估计已成为通信系统中信息处理不可缺少的重要一环,包括各种非盲、半盲、盲的信道跟踪估计方法不断涌现,尤其是多天线空间分集的大量应用,使通信系统不断加大复杂程度的同时,系统性能不断得到提高,在此情况下,提出采用自适应滤波方法完成盲的多径时变信道估计。在多天线信道情况下研究了用Kalman滤波算法的非盲的信道估计算法,提出在多天线快变信道下的Kalman跟踪估计算法并应用于图像通信传输系统,在系统存在载波频偏的情况下仍能有效地跟踪信道。研究了蒙特卡罗算法,提出的基于蒙特卡罗算法的多天线时变信道的盲估计算法,在不需导频和存在频偏的情况下能有效地跟踪快变信道。小波理论及工程应用近年来不断得到发展,本文分析研究了小波,多进制小波和复小波的理论,将它们分别应用于通信系统、信号处理、图像处理中,在去噪的应用中,提出基于小波去噪及小波插值的OFDM信道估计,有效提高OFDM系统中的信道估计精度和插值精度,提高系统的误比特率。提出小波变尺度阈值的维纳滤波去噪方法,可提高去噪性能;采用小波的方法对语音信号功率谱进行有效估计。将多进制小波及将复小波应用在图像水印嵌入,以提高其安全性能;将多进制小波和复小波应用于直接序列扩频通信,提出了窄带干扰去除算法,可有效提高去干扰能力。提出将小波和分形方法应用于图像插值放大,可有效地解决图像放大的精度问题。对某一问题求最优解,是工程中常见问题,优化算法理论是当前研究计算智能的重要内容,其应用遍及信息处理的各个领域,其优化方法也在不断丰富,论文主要研究了遗传算法及粒子群算法,提出了采用其对小波去噪阈值最优估计算法;研究了人工鱼群算法,并将其应用于小波的阈值最优确定及滤波器设计。多载波调制可有效提高系统传输速率,现在研究很热的是正交频分复用OFDM技术,论文将正交小波基应用到多载波调制中,提出基于小波包的高载波数调制方法并与OFDM系统在Rayleigh复变信道下做了比较,分析了小波多载波调制技术优点,其理论及应用正成为研究的一个热点。由于通信信道的多径效应,将会导致通信系统中出现码间干扰,而克服码间干扰的手段是采用信道均衡技术,论文研究了小波神经网络,并将其应用到信道均衡,提出一种变尺度的小波神经网络信道均衡算法,可有效减少网络神经元数目,提高均衡质量,有效降低系统的误比特率。通信信道编码是通信领域中研究的热点,论文针对当前的TURBO码进行了

论文目录:

摘要

ABSTRACT

第一章引言

1.1 信息科学中的软计算方法及应用状况

1.2 小波、神经网络、优化算法、混沌理论、分形、数学形态学的理论概述

1.3 主要研究工作和论文贡献

参考文献

第二章多径信道下的空时频分集技术

2.1 时变多径信道

2.2 空时频分集

2.3 空时码在频率选择性衰落信道下的应用

参考文献

第三章多天线空时分集信道跟踪与估计

3.1 基于自适应滤波算法的多径信道估计

3.2 基于KALMAN滤波多天线系统信道跟踪

3.3 基于序贯蒙特卡罗算法多天线通信信道盲估计

参考文献

第四章小波及其在信息处理中的应用

4.1 小波包多载波调制 WOFDM

4.2 多进制小波和复小波在直接序列扩频通信窄带干扰去除中的应用

4.3 基于小波去噪及小波插值的OFDM信道估计

4.4 小波多尺度阅值的维纳滤波去噪方法

4.5 基于小波的信号功率谱估计方法

4.6 多进制小波在图像水印中的应用

4.7 复小波在图像水印中的应用

4.8 图像小波分形插值放大方法

参考文献

第五章优化算法及其应用

5.1 基于遗传算法及粒子群算法的小波最优阅值估计

5.2 基于人工鱼群算法的小波阅值及滤波器设计

参考文献

第六章混沌及其应用

6.1 混沌TURBO码

6.2 混沌交织器的性能研究

参考文献

第七章小波神经网络及其应用

7.1 小波神经网络

7.2 基于变尺度小波神经网络的信道均衡

参考文献

第八章数学形态学及其应用

8.1 数学形态学基本运算

8.2 基于数学形态学的多级平均图像边缘检测

参考文献

第九章总结

致谢

攻读博士期间发表的文章、著作、专利申请及获奖

发布时间: 2006-05-30

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