摘要：矢量量化(VQ)方法是文本无关说话人识别中广泛应用的建模方法之一。在矢量量化过程中,经典的LBG算法收敛速度快,但极易收敛于局部最优点,无法保证根据有限样本数据得到最优码本,并最终影响系统识别性能。考虑到遗传算法(GA)是一种具有全局化寻优搜索能力的算法,本文提出了遗传算法和K均值算法相结合的综合分析方法GA-K进行码本设计,改善了码本的质量。讨论了具体的算法实现,分析了在不同的特征参数LPCC及MFCC、不同测试语音长度下的说话人识别性能。实验结果显示,GA-K方法优于传统的LBG算法,可以很好地协调收敛性和识别率之间的关系。

摘要：针对稀疏码多址接入(SCMA)码本设计复杂度高的问题,提出了一种基于高斯信道下的码本设计方案,先设计每个资源块上所有用户的总星座图,然后利用网格编码调制(TCM)中的子集分割法生成各用户对应的星座,结合低密度扩频序列生成星座矩阵,最后由星座矩阵对应生成用户码本。该方案不仅保证了用户之间的星座点间最小欧氏距离最大化,同时保证了用户自身星座点间最小欧氏距离最大化。仿真结果表明,应用所设计的码本,系统的BER低,且在高过载率条件下系统性能也表现良好。

摘要：R15阶段,5G新空口码本设计基本延用R13、R14的码本设计思路,但为了满足多种传输场景,R15的码本设计更为精细,同时引入了多天线阵面码本、混合波束赋形等新特性,为后续码本技术增强做好了准备。根据目前标准进展,总结了R15阶段5G新空口码本技术的标准化内容,讨论了R16阶段码本增强技术,最后给出了各种码本方案优缺点的对比及应用分析。

摘要：基于傅里叶光学中标量衍射理论,研究了可重构智能超表面(RIS)物理波束调控的码本设计方法,包括波束宽窄、波束指向和波束旋转;同时仿真分析了RIS单元相位比特量化精度对RIS波束方向图的影响。相关方法对实时快速生成RIS波束跟踪对应的RIS码本非常有效。

摘要：LTE-Advanced在LTE下行MIMO4天线的基础上引入8天线的设计,预编码码本的设计是很重要的一项内容,影响到上行反馈模式和反馈开销等,因此需要针对8天线的配置优先场景,设计出性能和开销均为最优的码本。本文讨论了3GPP对8天线配置场景的优先级,分析了3种具体的码本设计方案,包括基于波束扫描的码本(GoB码本)、差分码本和自适应码本,并从性能、开销等方面比较了3种码本设计方案,最后对3GPP最终采用的8天线码本设计方案原理进行了介绍。

摘要：矢量量化(VQ)是一种极其重要的信号压缩方法,广泛地应用于图像信号压缩、语音信号压缩领域。它的主要问题是码本设计,在码本设计过程中,有很多算法被提出,但是大部分的算法只适用于码本当中码字个数比较少的情况。随着数据量逐渐地增加,算法所需的时间复杂度和空间复杂度也大幅度地增加,本文提出的方法是结合了FCM聚类算法和LBG算法,首先对大量数据分类,然后通过用FCM聚类算法对每一组数据进行分类,可以得到相似度比较小的聚类中心。用这些相似度比较小的聚类中心作为LBG的初始码本,进行码本设计。虽然LBG算法依赖初始码本的好坏,容易陷入局部最小,但因为已经用FCM对初始码本进行了处理,所以初始码本对于算法的影响并不大。这样不仅可以改善LBG算法容易陷入局部最小的情况,而且由于首先对大量的数据分类,根据需要得到了一些可用的码字所以同时也改善数据量大所带来的运行时间的问题。

摘要：矢量量化(VQ)是一种极其重要的信号压缩方法,广泛地应用于图像信号压缩、语音信号压缩领域。它的主要问题是码本设计,在码本设计过程中,有许多算法被提出。本文提出了PSO和LBG算法相结合的PSO-LBG算法来设计码本,改善了码本质量,提高了收敛速度。

摘要：现有的SCMA(稀疏码分多址)码本采用高维复数星座和映射矩阵相结合的设计方法,存在高维复数星座设计过程复杂,且任意时频资源星座图星座点间的最小欧式距离难以控制的问题。针对上述问题提出了一种基于时频资源星座的码本设计方法。首先设计一个二维格星座,然后通过星座优化和扩频得到特定用户的码本。所提方法不仅可以获得最大成形增益和最大最小欧式距离的合成星座图,还能使SCMA系统性能随着码本维度的增加而提升。仿真结果表明:在高斯信道下,提出的码本较现有的码本有效提升了系统性能。

摘要：传统正交多址接入技术无法满足未来5G移动通信的容量需求。本文基于稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)技术,针对现有的码本设计中存在性能不足的问题,对码本设计过程中映射矩阵、母星座以及星座算子的设计进行分析,对基于指数平均相位旋转的码本进行优化设计。理论分析及仿真结果表明,优化设计的码本性能有一定提升,为未来5G技术的进一步研究奠定了基础。

摘要：稀疏码多址接入(SCMA)技术是一项备受重视的基于码域的非正交多址接入(NOMA)技术。针对现有SCMA码本设计中未能结合数据和解码器性质以及MPA复杂度较高的问题,该文提出一种压缩感知辅助的低复杂度SCMA系统优化设计方案。首先以系统误码率为优化目标,设计一种码本自更新方法用于实现低复杂度检测器,该方法在稀疏向量重构训练过程中使用梯度下降法实现码本的自更新。其次,设计一种压缩感知辅助的多用户检测算法:符号判决正交匹配追踪(SD-OMP)算法。通过在发射端对发射信号进行稀疏化处理,在接收端利用压缩感知技术对多用户的稀疏信号进行高效的检测和重构,达到减少用户间的冲突和降低系统复杂度的目的。仿真结果表明,在高斯信道条件下,压缩感知辅助的低复杂度SCMA系统优化设计方案能够有效降低多用户检测的复杂度,且在系统用户部分活跃时能够表现出较好的误码率性能。