协作网络中基于中继选择的协作波束赋形算法

针对传统多中继网络中所有中继节点都参与协作的协作波束赋形方法,提出了一种基于选择的协作波束赋形算法。该方法将最小化系统平均误码率作为目标,得到一个次优的中继节点选择门限,小于门限的中继节点被逐一剔除,从而保证了网络中的资源只分配给有用的中继节点,提高了协作波束赋形的分集增益。该选择方法需要的搜索次数和中继节点的个数相等,因此大大降低了选择过程的复杂度。蒙特卡洛仿真表明,选择波束赋形算法可以有效地提高系统误码率和网络能量效率。     

考虑圆形特征边缘模糊和偏心误差修正的高精度相机标定方法

针对立体视觉系统采用圆形特征点标定时存在的空间圆形投影边缘模糊和偏心现象问题,利用改进Zernike矩和偏心误差修正进行圆心的高精度定位,以此提高相机参数的标定精度。首先考虑了由于立体视觉成像系统的标定场景光照强度不均匀引起的圆形特征投影图像边缘模糊的问题,引入高斯误差函数对边缘过渡段的灰度分布进行描述,建立了高斯边缘模型,并基于该模型计算投影图像的Zernike矩,然后利用改进Zernike矩实现高精度的圆形特征投影边缘像素坐标定位。此外,分析了影响圆形特征中心投影点和拟合圆心间偏差大小的因素,基于该分析对迭代拟合圆心进行偏差补偿使之逼近真实的圆心投影,最后通过所提算法对99圆形标志点进行圆心坐标提取并用于相机参数的标定。仿真实验表明,文中算法对投影图像边缘定位的精度以及圆心拟合的精度均高于传统的算法;实测实验中,基于圆心高精度坐标得到的相机标定参数对标准杆进行三维重建,长度测量精度比传统算法提高了30%。     

协作网络中基于中继选择的协作波束赋形算法

针对多中继网络中所有中继节点都参与协作的协作波束赋形方法,提出了一种基于选择的协作波束赋形算法。该方法将最小化系统中断概率作为目标,得到一个次优的中继节点选择门限,小于门限的中继节点被逐一剔除,从而保证了网络中的资源只分配给有用的中继节点,获得了分集增益。该选择方法需搜索次数和中继节点的个数相等,因此大幅降低了选择过程的复杂度。蒙特卡洛仿真表明,选择波束赋形算法可有效提高系统中断概率性能和网络能量效率。