本文提出了一种线性移动平均递归滤波技术，以降低正交频分复用（OFDM）信号的峰均功率比（PAR）。 在过采样的OFDM系统中分析了所提出的低复杂度技术，并且还提出了过采样和线性滤波的OFDM信号的简单分布近似。 相应的时域线性均衡器被开发来恢复原始发送的数据符号。 通过广泛的计算机仿真，新滤波技术对过采样OFDM峰均功率比（PAR），功率谱密度（PSD）和相应的线性均衡器对频率选择性瑞利衰落信道传输符号误差率（ SER）性能进行了研究。 新提出的递归滤波方案可实现有吸引力的PAR降低，不需要额外的快速傅里叶变换/快速傅里叶逆变换（FFT / IFFT）操作，避免传输任何辅助信息，并减少了带外辐射。 同样，相应的线性接收机的性能也非常接近其频域对应的接收机。
2022-07-07 17:26:10
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2022-01-18 16:04:36
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从2014年到2020年在PETA和RAP数据集上的性能比较。我们发现，在两个大型基准数据集上，基线方法CNN-SVM的性能远胜于最近基于深度学习的PAR方法。 有趣的是，我们还可以发现，当前基于深度学习的方法的准确性是可比的，并且与几年前提出的深度PAR算法相比，当前方法（在2020年）没有显着改善。 那么，如果基于深度学习的PAR算法达到瓶颈，那么下一步该怎么办？
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2021-10-09 16:33:07
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这是一个实时的目标跟踪代码，里面有matlab_gui形式、Raspberry（树莓派Pi）和python源码，感兴趣的可以下载玩玩。
2021-06-29 13:13:21
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