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![行人检测综述报告[推荐]](https://img.taocdn.com/s1/m/16aec28db1717fd5360cba1aa8114431b90d8e2c.png)
行人检测综述报告[推荐]第一篇：行人检测综述报告[推荐]基于深度神经网络的行人检测综述摘要：行人检测是汽车自动驾驶的基础技术之一。
基于深度神经网络模型的行人检测方法取得的效果已经远超于使用传统特征经行识别得到的效果。
仿生物视觉系统的卷积神经网络作为深度学习的重要组成、在图像、语音等领域得到了成功应用。
其局部感受野、权值共享和降采样三个特点使之成为智能机器视觉领域的研究热点。
通过增加网络层数所构造的深层神经网络使机器能够获得抽象概念能力，在诸多领域都取得了巨大的成功，又掀起了神经网络研究的一个新高潮。
本文回顾了神经网络的发展历程，综述了其当前研究进展以及存在的问题，展望了未来神经网络的发展方向。
关键词：行人检测；卷积神经网络；深度学习Survey of Pedestrian detection based on Deep Neural Network Yin Guangchuan，Zhangshuai，Qi Shuaihui Abstract：Pedestrian detection is one of the basic technologies of unmanned vehicles. The pedestrian detection method based on the deep neural network model has achieved much more effect than the traditional one. Convolutional neural network which imitates the biological vision system has made great success on image and audio, which is the important component of deep learning. Local receptive field, sharing weights and down sampling are three important characteristics of CNN which lead it to be the hotspot in the field of intelligent machine vision．With the increasing number of layers, deep neural network entitles machines the capability to capture “abstract concepts” and it has achieved great success in various fields, leading a new and advanced trend in neural network research. This paper recalls the development of neuralnetwork, summarizes the latest progress and existing problems considering neural network and points out its possible future directions.Keywords: pedestrian detection; convolutional neural network; deep learning国防科技大学课程设计机器视觉1 引言行人兼具刚性和柔性物体的特性，外观易受穿着、尺度、遮挡、姿态和视角等影响，使得行人检测成为计算机视觉的研究难点与热点。
CDMA系统中基于噪声独立分量分析的多用户检测分析作者：张军来源：《电脑知识与技术》2013年第36期摘要：码分多址（CDMA）技术在第三代移动通信中发挥着巨大的作用。
多用户检测（MUD）是消除或减弱CDMA系统中多址干扰的有效手段，也是消除或减弱CDMA中多径衰落干扰的有效手段。
该文通过引入噪声独立分量分析的方法，对CDMA系统的多用户检测技术进行研究。
关键词：码分多址；多用户检测；独立分量分析中图分类号：TP393 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2013）36-8277-031 扩频通信原理扩频通信系统主要有：跳频扩频系统、直接序列扩频系统、混合扩频系统和跳时扩频系统，其中直接序列扩频系统（DS-CDMA）是应用最广泛的一种扩频系统。
扩展频谱技术是一种信息处理传输技术，将传送的信息数据经伪噪声序列调制，实现频谱的扩展之后再进行传输，接收端采用相同的伪噪声序列进行相关的处理及解调，最后恢复出原始信息数据。
由于采用了伪随机编码作为扩频调制的基本信号，使它具有抗干扰能力强，发射功率谱密度比一般的低，具有低截获率，不易被发现，并且对其他通信影响小，能实现码分多址功能和任意选址等优点。
在DS-CDMA传输系统中，首先利用扩频序列对将所传输的信息进行扩频调制实现扩频，再通过载波进行传输，当接收端在接受信号时，采用相同的扩频码进行解扩解调，来获得所传输的信号。
DS-CDMA中同步CDMA，若用户数为K，那么接收的信号可表示为：[y（t）=k=1KAkbksk（t）+σ n（t）] [t∈[0，T]] （1）[sk（t）]为第[k]个用户所使用的扩频信号：[sk（t）=i=1Cc（i）kg（t-iTc）] [t∈[0，T]] （2）[Ak]是接收到的幅度，[bk ∈ -1，+1]所传递的信息位。
[σ]是噪声的幅度，[n（t）]是高斯白噪声它的性质是，功率谱密度为1。
此时，如果带宽是[B]，那么噪声功率就为[2σ2B]。
CDMA关键技术是3G的基础。
本文从多址技术、RAKE接收机、多用户检测、功率控制、软容量、软切换、地址码的选择、分集技术共八个方面对CDMA中所采取的关键技术进行论述，目的使大家对CDMA的关键技术有一个全面的了解。
CDMA关键技术简介一、RAKE接收机RAKE接收机是用来完成时间分集的，在CDMA系统的基站和移动台中都有。
接收机能够分辨和合并时延差大于码片速率的信号，得到信噪比最大的合并接收信道。
RAKE接收机由多个相关器组成，每个相关器接收一径。
RAKE接收机完成多径合并。
多径分集接收改善了系统的性能。
二、功率控制为了克服宽带ＣＤＭＡ系统的远近效应，需要动态范围达８０ｄｂ的功率控制。
多址干扰是由远近效应产生的，快速功率控制可以减少多址干扰，保证网络容量，延长手机电池使用时间。
功率控制决定了DS-CDMA系统的容量。
功率控制的目标：所有的信号到达基站的功率相同（上行）。
1功率控制可以补偿衰落。
有三种功率控制原理：开环、闭环和外环。
v开环：开环功率控制主要用于克服距离衰减，从信道中测量干扰条件，并调制发射功率，以达到期望的误帧率（误块率）。
v闭环：闭环功率控制主要用于克服多普勒频率产生的衰减，以此保证基站接收到的所有移动台信号具有相同的功率，测量信噪比，并向移动台发送指令调整它的发射功率。
v外环：测量误帧率（误块率），调整目标信噪比。
三、软切换FDMA、 TDMA（GSM）系统中广泛采用硬切换技术，当硬切换发生时，因为原基站与新基站的载波频率不同，移动台必须在接收新基站的信号之前，中断与原基站的通信。
往往由于在与原基站链路切断后，移动台不能立即得到与新基站之间的链路，会中断通信。
另外，当硬切换区域面积狭窄时，会出现新基站与原基站之间来回切换的“乒乓效应”，影响业务信道的传输，为了解决这个问题在CDMA 系统中提出了软切换和更软切换的概念。
软切换：发生在具有同一频率的不同基站之间，利用分集技术，在切换过程中，移动台可同时与原基站和新的基站发生联系，不立即切断与原基站之间的通信。
无线通信中多用户检测技术的研究无线通信中多用户检测技术的研究一、引言随着移动通信技术的不断进步，人们对无线通信的需求日益增加。
然而，无线通信中存在着一些问题，其中之一就是多用户干扰的问题。
多用户检测技术的研究成为解决这个问题的关键。
二、多用户干扰问题在无线通信中，多个用户同时使用同一频段进行通信，就会产生多用户干扰。
这会导致信号的质量下降，通信速率降低。
因此，如何准确地识别并分离不同用户的信号成为解决多用户干扰问题的关键。
三、传统的多用户检测技术传统的多用户检测技术主要包括线性检测和非线性检测两种。
1. 线性检测线性检测是一种基于矩阵运算的检测方法。
它通过对接收信号进行线性变换，然后利用最小二乘法或最大似然估计等方法来估计发送信号。
然而，线性检测的计算复杂度很高，尤其是在用户数量较大的情况下。
2. 非线性检测非线性检测是一种基于迭代算法的检测方法。
它通过反复迭代改进估计结果，逐渐逼近真实的发送信号。
非线性检测可以提供更好的性能并降低计算复杂度，但也存在着收敛速度慢、局部最优等问题。
四、现代多用户检测技术为了克服传统多用户检测技术的局限性，近年来出现了许多新的多用户检测技术。
1. 图论检测图论检测是一种基于图论的检测方法。
它将多用户干扰问题转化为图的着色问题，通过合理地对图进行着色来实现用户信号的分离。
图论检测具有良好的性能和较低的计算复杂度，成为一种研究热点。
2. 深度学习检测深度学习检测是一种基于神经网络的检测方法。
它通过训练网络，使其具有识别和分离不同用户信号的能力。
深度学习检测充分利用了神经网络的优势，但也需要大量的训练数据和高计算资源。
3. 模型优化检测模型优化检测是一种基于模型优化的检测方法。
它通过优化模型参数，逐渐提高检测性能。
模型优化检测可以根据实际问题设计不同的优化算法，具有较好的灵活性。
五、多用户检测技术的应用多用户检测技术广泛应用于各种无线通信系统中，如LTE、5G等。
它可以提高系统的容量和吞吐量，改善通信质量，满足用户对高速、稳定通信的需求。
多维信号处理技术在通信中的应用引言近年来，随着信息技术的飞速发展，通信领域对高效、高速传输大量数据的需求也日益增长。
多维信号处理技术作为一种有效的信息处理手段，逐渐在通信中得到了广泛应用。
本文将探讨多维信号处理技术在通信领域中的应用，并划分为以下几个章节，即信号压缩与编码、信道估计与均衡、调制与解调、多用户检测和多输入多输出（MIMO）系统。
一、信号压缩与编码在通信过程中，信号的压缩与编码是非常重要的环节。
多维信号处理技术可以通过优化压缩算法、提高编码效率和降低信号传输所需的带宽。
例如，利用小波变换可以对信号进行分解和压缩，从而提高信号的压缩效率。
此外，针对图像信号的编码，多维信号处理技术还包括离散余弦变换（DCT）、离散小波变换（DWT）和离散傅里叶变换（DFT）等。
二、信道估计与均衡信道估计和均衡是在无线通信中解决多径干扰和频谱衰减等问题的关键技术。
多维信号处理技术可以通过估计信道的衰落系数，实现对信道状态的准确描述，从而提高信号传输的可靠性和性能。
其中，最小二乘估计（LS）和最小均方误差（MMSE）等算法是常用的信道估计方法。
三、调制与解调调制和解调是通信领域中的核心环节，它负责将模拟信号转变为数字信号，并实现信号的传输和恢复。
多维信号处理技术可以通过调制解调技术，包括正交频分复用（OFDM）、多载波调制（MCM）和正交码分多址（CDMA）等，实现高效、高速的信号传输。
此外，多维信号处理技术还可以提高信噪比，降低误码率，从而提高通信系统的可靠性和性能。
四、多用户检测多用户检测是在多用户通信系统中解决同步干扰和多路径干扰问题的关键技术。
多维信号处理技术可以通过多维信号检测算法，例如最大似然检测（MLD）和线性最小均方误差（LMMSE）等，实现对多用户信号的分离和恢复。
通过降低干扰和提高系统容量，多用户检测可以显著提高通信系统的性能。
五、多输入多输出（MIMO）系统多输入多输出系统是当前通信领域中的热门技术，它通过利用多个天线进行信号的传输和接收，可以提高信号的传输速率和系统容量。
