作為一項正在興起的無線應用服務,無線局域網已在機場、校園、會議室、甚至在家庭都有所應用.它正叩開高速無線數據業務市場的大門.目前,無線局域網仍處于眾多標準共存時期.每一標準的背后都有大公司或者大集團的支持.在眾多無線局域網協議中IEEE802.11a協議是很有特色的一個,它的優勢在于采用了正交頻分復用(OFDM)方式來傳輸數據,該技術可幫助提高速度和改進信號質量,并可克服干擾,因此得到眾多關注.為了讓這種高速的局域網真正應用到實際中,我們的項目就是要在硬件上實現基于IEEE802.11a協議的OFDM系統的發射機和接收機,而本文的主要工作就是用FPGA實現這個系統的內接收機.內接收機主要包括同步估計和信道估計.但是目前OFDM系統中包括同步、信道編碼、信道估計、用戶檢測、降低峰均比等一些關鍵技術在具體實現上還存在著一些困難.許多文獻對這些關鍵技術基本停留在理論上的討論,與具體的實現還存在很大的差距.因此本文通過研究同步和信道估計的多種算法的性能和其實現的復雜度,提出一種適合在IEEE802.11a協議環境下的同步算法和信道估計,用FPGA加以實現.首先本文總結了目前OFDM系統信道估計的算法.在此基礎上詳細的討論了基于IEEE802.11a協議的OFDM系統可以采用的信道估計方法:(1)提出了借助訓練序列的LS估計法和LS-average估計法,分別在AWGN信道和多徑信道對這兩種方法進行了比較,證明無論在哪種信道環境下后者性能都要好于前者.為了能夠進一步提高信道估計器的性能,在LS-average算法的基礎上提出了消噪算法(NRA).(2)提出了借助導頻的DFT插值算法.其次本文總結了目前OFDM系統同步的算法.OFDM系統同步包括定時同步和載波同步,其中定時同步又分為符號同步和抽樣同步.本文主要是研究定時同步,而載波同步只是簡單的討論,因為在這項目中這是另有負責人.本文針對基于IEEE802.11a協議的OFDM系統把定時同步分為粗定時同步和細定時同步.然后分別對粗定時同步和細定時同步進行了詳細的討論.其中對粗定時同步的方法有:利用短訓練序列和利用循環前綴,并對這兩種方法進行了比較.對細定時同步是利用導頻來跟蹤.最后根據前面兩章提出的算法所分析的結果,以及突發OFDM系統的信號和信道特征,選取了其中一種信道估計算法和定時同步算法,結合合作伙伴所提出的載波同步算法一起用FPGA實現整個基于IEEE802.11a協議的OFDM系統的內接收機,并分別測試了各個模塊的性能以及綜合模塊的性能.
上傳時間： 2013-05-26
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正交頻分復用(OFDM)技術是一種多載波數字調制技術，它具有頻譜利用率高、抗多徑能力強等特點，在寬帶無線多媒體通信領域中受到了廣泛的關注。 OFDM系統可分為連續工作模式和突發工作模式。在IEEE802.11a、HiperLANType2等無線局域網標準中采用了OFDM的突發工作模式，該模式下的接收機首先對符合某種特定格式的幀做出檢測。本文介紹了一種基于最小錯誤概率準則的幀檢測算法，提出了該算法的FPGA實現方案。 同步技術是OFDM最關鍵的技術之一，它包括載波頻率同步和符號同步。載波頻率同步是為了糾正接收端相對于發送端的載波頻率偏移，以保證子載波間的正交性；符號同步確定OFDM符號有用數據信息的開始時刻，也就是確定FFT窗的開始時刻。本文首先介紹了一種基于自相關的載波頻率同步算法，給出了它的FPGA實現方案，重點講述了其中用到的Cordic算法及其實現；然后介紹了分別基于互相關和自相關的兩種符號同步算法，給出了各自的FPGA實現方案，從實現的角度比較了兩種算法的優缺點，并且在FPGA設計中體現了面積復用和流水線操作的設計思想。 文章最后介紹了系統調試的情況，總結出一種ChipScopePro與Matlab相結合的調試方法，該方法在FPGA調試方面具有一定的通用性。
上傳時間： 2013-07-16
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常模信號是一類非常重要的信號，而專門應用于常模信號的常模算法[1]具有復雜度較低、實現起來比較簡單、對陣列模型的偏差不敏感等顯著的優點。因此，常模算法引起了眾多學者的廣泛關注。近年來，常模算法在多用戶檢測領域[2]的研究越來越受到諸多學者的關注。不僅如此，常模算法在其他領域也是備受矚目，如常模算法在盲均衡以及波束形成等領域的應用也是目前研究的熱點。除此之外，常模算法已經不僅僅局限在應用于常模信號，也可應用于多模信號[3]等。 本文對常模算法在多用戶檢測領域的應用以及FPGA[4]實現作了較多的研究工作，共分六章進行闡述。第一章為緒論，介紹了論文相關背景和本文的結構；第二章首先對常模算法作了理論分析，并改進了傳統的2-2型常模算法，我們稱之為M2-2CMA，它在誤碼率性能上有一些改善；之后在MATLAB平臺上搭建了仿真平臺，分析了常模算法在多用戶檢測中的應用；第三章研究了相關文獻，簡單介紹了FPGA概念及其設計流程和設計方法，并對VerilogHDL以及Quartus軟件做了簡要介紹；第四章則詳細介紹了常模算法的FPGA實現，用一種基于統計數據的方法確定了數據位長及精度，提出了其實現的系統框圖，并詳細闡述了各主要模塊的設計與實現，同時給出了最后的報告文件以及最高數據處理速度；第五章則在MATLAB平臺和QuartuslI的基礎上搭建了一個仿真平臺，借助于平臺分析了2-2型常模算法移植到FPGA平臺后的性能，對不同的精度對系統性能的影響做了討論，也統計了不同信噪比、多址干擾下的誤碼率性能。最后一章是對全文的總結和對未來的展望。
上傳時間： 2013-06-23
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提出通過對分塊圖像的DCT 系數進行動態范圍壓縮來改進傳統的基于DCT 變換的圖像自嵌入水印算法，并結合灰度變換函數與JPEG 標準量化表重新設計了DCT 系數碼長分配表，大幅度提升了量化過程保留的圖
上傳時間： 2013-07-28
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隨著多媒體技術的發展，數字圖像處理已經成為眾多應用系統的核心和基礎。它的發展主要依賴于兩個性質不同、自成體系但又緊密相關的研究領域：圖像處理算法及其相應的電路實現。圖像處理系統的硬件實現—般有三種方式：專用的圖像處理器件集成芯片(Application Specific Integrated Circuit)、數字信號處理器(Digital Signal Process)和現場可編程門陣列(Field Programmable Gate Array)以及相關電路組成。它們可以實時高速完成各種圖像處理算法。圖像處理中，低層的圖像預處理的數據量很大，要求處理速度快，但運算結果相對比較簡單。相對于其他兩種方式，基于FPGA的圖像處理方式的系統更適合于圖像的預處理。本文設計了—種基于FPGA的小波域圖像去噪系統。首先，闡述了基于小波變換的圖像去噪算法原理，重點討論了小波鄰域閾值(NeighShrink)去噪算法，并給出了該算法相應的Matlab 仿真；然后，為了改進鄰域閾值去噪算法中對每個分解子帶都采用相同鄰域和閾值的缺點，本文提出了基于最小二乘支持向量機(LS-SVM)分類的鄰域閾值去噪算法和以斯坦無偏估計 (SURE)為準則同時結合小波系數尺度間關系的鄰域閾值去噪算法。經Matlab實驗表明，相比于其他幾種經典算法，本文提出的兩種改進算法在濾除噪聲的同時能更好地保護圖像細節，并在較高噪聲情況下能獲得更高的峰值信噪比。在此基礎上本文將提出的改進小波鄰域閾值去噪算法進行了相應的簡化，以滿足低噪聲處理要求且易于在FPGA上實現；最后，給出了基于 FPGA的小波鄰域閾值去噪系統的總體結構和FPGA內部各功能模塊的具體實現方案，包括二維離散小波變換模塊、二維離散小波逆變換模塊、SDRAM存儲器控制模塊、去噪計算模塊和系統核心控制模塊，并對各個系統模塊和整體進行了仿真驗證，結果表明本文設計的基于FPGA 的小波鄰域閾值去噪系統能滿足實際的圖像處理要求，具有一定的理論和實際應用價值。關鍵詞：圖像處理系統，FPGA，圖像去噪算法，小波變換
上傳時間： 2013-05-16
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數字水印是數字信息安全領域研究的一個熱點。小波變換算法以其多分辨率分析的特性在應用數學方面取得了一定的發展。文中結合小波算法，在數字圖像的低頻域中采用分塊方法來嵌入數字水印，改進了小波多尺度分解算法，通過實驗說明，該數字水印算法對數字水印的穩定性效果明顯
上傳時間： 2013-11-08
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為了提高數字水印抗擊各種圖像攻擊的性能和保持圖像的穩健性和不可見性，提出了一種基于離散小波變換（DWT），SVD（singular value decomposition）奇異值分解水印圖像和原始載體圖像的離散余弦變換（DCT）的自適應水印嵌入算法，主要是將水印圖像的兩次小波變換后的低頻分量潛入到原始圖像分塊經過SVD分解的S分量矩陣中，同時根據圖像的JPEG壓縮比的不同計算各個圖像塊的水印調節因子。實驗證明該算法在抗擊JPEG壓縮、中值濾波、加噪等均具有很好的魯棒性，嵌入后的圖像的PSNR達到38，具有良好的視覺掩蔽性
標簽： 數字水印算法
上傳時間： 2013-10-09
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數字水印作為一種防護技術，在數字產品的保護認證方面越發顯得重要，成為當前計算機領域研究的熱點問題之一。提出了一種在空域采用分塊重復嵌入水印信息和HVS相結合的水印技術。實驗結果說明，分塊技術在空域的使用提高了水印的嵌入強度和降低計算復雜度，該算法在抵抗旋轉、裁剪、縮放方面等有較強能力；水印算法與HVS技術的有效性相結合，數字水印具有很好的掩蔽性。
上傳時間： 2013-10-23
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提出了一種針對JPEG圖像的通用隱寫分析算法。該算法提取了15個具有良好分類特性的特征參數，輸入構建的LS-SVM分類器，以達到檢測載密圖像的目的。實驗結果表明，該算法的檢測正確率較高，檢測速度快，能夠實現針對各類JPEG載密圖像的有效檢測。
上傳時間： 2014-12-23
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基于圖形處理器單元（GPU）提出了一種幀間差分與模板匹配相結合的運動目標檢測算法。在CUDA-SIFT（基于統一計算設備架構的尺度不變特征變換）算法提取圖像匹配特征點的基礎上，優化隨機采樣一致性算法（RANSAC）剔除圖像中由于目標運動部分產生的誤匹配點，運用背景補償的方法將靜態背景下的幀間差分目標檢測算法應用于動態情況，實現了動態背景下的運動目標檢測，通過提取目標特征與后續多幀圖像進行特征匹配的方法最終實現自動目標檢測。實驗表明該方法對運動目標較小、有噪聲、有部分遮擋的圖像序列具有良好的目標檢測效果。
上傳時間： 2013-10-09
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