现代信号处理概述.ppt

* 通信信号处理 — Monte Carlo 统计信号处理 Kalman滤波与Monte Carlo信号处理 - Kalman滤波: 线性状态空间模型问题(过程噪声和观测噪声服从正态分布)，解决高斯噪声情况下参数估计和滤波问题。 - MC处理(又称粒子滤波,particle filtering,使用MC仿真实现递推Bayes滤波)：非线性状态空间模型问题、解决非高斯噪声情况下的参数估计和滤波问题。 两类Monte Carlo信号处理方法： - Sequential Monte Carlo(SMC)法, 用于信号的批处理 - Markov Chain Monte Carlo(MCMC)法，用于信号自适应处理 一个重要应用领域: 无线通信 - IEEE信号处理汇刊于2002年2月发表了“Monte Carlo methods for statistical signal processing” 特辑 - J. of VLSI Signal Processing,2002 “MC-BSP for wireless comm” * 通信信号处理 — 在3G和后3G系统中应用 包括在MANET、传感器网络和UWB系统在应用，例如： 空时编码 空频编码的宽带OFDM 多载波CDMA系统 峰均功率比分析 解码 空时频三维处理 自适应调制与编码 协同信号处理（用于传感器网络） * 通信信号处理的新进展 －量子信号处理与量子通信 量子信息论 量子信号处理 量子密码 量子多用户检测（它与空时多用户检测、Turbo多用户检测一起被认为是多用户检测技术的必威体育精装版进展） * 通信信号处理的新进展 －网络信号处理 研究背景 现代通信特别是无线组网技术的快速进步，向人们展示了实现个人通信这个人类梦想的极其光明的前景，但也仍然存在许多技术挑战。这就要求新的通信理论和复杂的信号处理技术。传统的通信信号处理主要应用于物理层，最近已经深入到网络的其它层次，并逐步形成网络信号处理这一新的研究领域 * 通信信号处理的新进展 －网络信号处理（续） 研究现状 网络信号处理的最先尝试是康奈尔大学Tong的无线ATM均衡和斯蒂文大学Tsatsanis的基于盲信号处理技术的无线蜂窝网冲突分辨和网络分集。 最近研究人员提出基于自适应信号处理技术的网络跨层设计思想和初步实现方案。 传统用于物理层的多用户检测技术也被引入到Ad hoc网络并取得初步研究结果。 * 通信信号处理的新进展 －网络信号处理（续） 研究现状（续） 基于信号处理的网络分集（NDMA）技术、多媒体通信网业务建模、业务量辅助的多用户检测、通信网络中的盲/半盲信号处理等通信网信号处理问题，也逐步引起人们的关注。 最近，IEEE Transactions on Signal Processing 杂志最近出了一期“网络中的信息处理”专辑，其中分布式信号处理在Ad hoc网络的应用是七大主题之一。 * 通信信号处理的新进展 －网络信号处理（续） 主要研究内容 网络跨层设计 数据冲突分辨和多包接收(MPR) 网络分集（NDMA） 多媒体通信网业务量(traffic)建模 无线传感器网络中的协同信号处理与分布式信号处理 MC统计信号处理 结论：在下一代多媒体计算机和下一代通信网及其融合的演进中，信号处理将起重要作用。 * 神经网络在通信中应用 人工神经网络与人工智能、模糊逻辑对解决网络路由选择、数据流调度排队、资源管理、业务流量预测与控制以及网络优化和网络管理等方面可以发挥独特的作用； 以神经网络为代表的计算智能技术与信号处理相结合可以在3G乃至4G移动通信系统的多用户检测、信道估计、信道的盲均衡和智能天线等功能的实现方面发挥核心的作用。 * 现代信号处理 研究对象 处理方法 研究内容 小结 * 现代信号处理 － 研究对象 DSP:研究确知或随机信号 线性 因果 最小相位 时不变 平稳随机信号 高斯随机信号 整数维信号 ASP:研究随机信号 非线性 非因果 非最小相位 时变 非平稳随机信号 非高斯随机信号 分数维(分形)信号 * DSP: 硬计算或硬处理 精确计算 数学模型 求解微分或差分方程 ASP: 软计算或软处理 估计与预测 黑盒子 软