基于Matlab实现的指纹图像细节特征提取
很实用的程序，详细介绍了如何实用软件识别指纹。几乎完全不懂得人也可用DO+ p1+p2+p3+p5+p6+4][5Qif(n==7|n==56(t)M ahbdpbt(y(j,x(i),’bo);6化正像细化处理图信c)特证液果for i=1:t-15d= sqrt((x(i)-x(D)2+(y(i)-y(j)2);FV C2000100if d< %100typeI(1)=Qbreakb1(i=o1944-2011ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net9436[2MATLAB 6.5 M.152003-3.LD I1/3,2002-513(5):946~956[5 Dario m ai m em ber Eee, and d av de m alon i d irect grayscalem inu tae detection in fingerpr ints J]. EEE tran sactions onpat te m analys s and m ach ine inte lligen ce 1997 19(1): 27-40M ahbMATLAB 6 5[M]2004-51/3(19815-),((1947-),([1] R Clarke Hum an ien tification in in fom at ion systen s M anagem ent ch allenges and pub le policy issues[ J. In fo T echnol People1994,7(4):6~37.(1978.1-),()113)[3 S Coleri M Ergen A Pu ri and A Bahai Channel E stim ationTechn iqu es Based on Pilot a range ent in OFDM System s[ JIL abV IEWwireEEE T ran sact in s on Broadcast ing Sep 2002 48( 3):223lessan-ofdm229[4 X Tang M a buini and a JGo Hsm ith E fect of Channel Est im artion E rror on M-QAM BER Perfm ance in Ray le igh Fad ing J IEEE T ran sactions On Commun ications Dec 1999, 47(121856LabV ieWieee 802 1 6d[5 P Das and D Koch On the U se ofV iu al Programm ng LanguagesO FDMfor Commun ication System Sim ulation[C IEEE Proceedings ofSoutheast Con, Apr 1991(BER)[6 M C Jeruch m, P B alb an and K s Shanmugan Simu lat ion oBERCommun ica tion Sy stems M odeling M ethodology and Techn iques[J. K hw er A cadem i 2000BER[7] V. Erceg L J ste in SY Tindra SR Parkoff A G up ta BKulic A a Julius and R B inchi An Em p irically Based Path LossIeee 802 16dOFDMM odel for W ire kss Ch annes in Suburban Environm ents[ J]. EEEJoumal on Selected A reas in C mmun ica tions Ju I 1999(197610-),[1] IKoffm an and v Rom an. Broadband W iess a ccess So hi tionsBased on O FDM A ccess in 802 16[ J IEEE Camm unicat ionsM agazne, A pr 2002(19659-),(),[21 EKlund R BM arks K L Stanwood and Sw ang IEEE Standard802. 16a a Techn ical very iew of thew ireless antm a ir In ter(19776-),(face for B roa dband W ire less access[ J]. IEEE Camm unicat ionsM agaz ne Jun200240(6):98-107185o1994-2011ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net
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一种改进的TOA——AOA混合定位算法
混合定位中很不错的一篇文章，看过之后很受启发在TOA和AOA误差服从零均值的高斯分布时,以上⑧无AOAQ阵中AOATOA/AOA混合定位算法的克拉美一罗下界(CRLB)为:校准离差取rP=(GQG)90Q阵中AOA校准离差取(x-x1)/其中:G=(x-x r(y-m)/r(19)洲6050(x)2(+(y-y))(x-x)(+(y-y)0.020.040.060080.100.12(x-x1)AOA标准离差(stda,单位radx-图1都市环境中算法性能比较3仿真与分析为了检验和比较算法在实际蜂窝网络信道环境中的定位性能,假定在一蜂窝网络中,小区半径为2500m,参与TOA测量的BS为服务BS和4个相邻的BS,其位置坐标分别为(0,0),(4330,2500),(4330,2500),(0,5000),(-4330,2500)。假定由测量系统造成的TOA测量误差服从均值为0,方差为30米的高斯分布,信道环境造成的NIOS误差满是TP1.5信道模型14,服务BS始终能够提供AOA,AOA测量误差服从均值为0和一定标准差的高斯分布。图1为都市环境中假定只有服务BS能视距(LOS)传播时,MS在服务小区内均匀分布,在不同AOA标准差下算法定位误差在125m内的概率。图中可见,Q矩阵中σα的取值对算法定位性能有很大影响,在AOA标准差较小时用TOA测量值η近似替代σa能取得更好的定位性能,这是由于WLS算法采用了Q阵加权。此外,120只要AOA测量值达到一定精度(标准差小于一定值),采用10-10A-A0A00TOAAOA混合定位法就能取得比单纯TOA定位更好的性能。图29080为乡村环境中在不同AOA标准差下,由单纯TOA及 TOA/AOA70定位法(Q矩阵中取n=r)得到的由均方根误差(RMSE)表示的定位性能。由图2可见,乡村环境中由于TOA测量精度较高,30对AOA的精度要求也高。只有当AOA标准差更小(小于10-3)AOA标准离差(og)时,混合定位算法才能取得比单纯TOA定位更好的性能。图2乡村环境中算法性能比较为了检验MS与服务BS距离对算法定位性能的影响,在一般都市环境中可以假定MS位于与服务BS具有不同距离的两个位置(1200,0)和(2400,0)分别进行定位估计,五个BS具有非视距TOA测量值的概率分别为:0、0.2、04、0.6、0.8、1,服务BS能够提供的AOA测量误差分别服从均值为0,标准差为01、0.0lrad的高斯分布,Q矩阵中用r近似替代σn,对每个位置在每种条件下分别进行100次测量,算法在无AOA及具有两种标准差的AOA时的定位结果(RMSE)如图3、4所示仿真结果表明:AOA参与卜AOA标准离差=001AOA标准离差=0,01定位只有在AOA本身误差不大AOA标准离差=0.1AOA标准离差=0.1无AOA无AOA的情况下,才能对定位性能有改200善;如果AOA本身误差增大150则对TOA定位结果并不会有改l00善;MS距离服务BS越近,则50采用混合定位算法的效果越好。00.00.204060.810000.20.40.608104结论BS非视距概率Bs非视距概率图3个同标准差时算法图4不同标准差时算法本文的分析和仿真结果表性能比较(1200,0)性能比较(2400,0)明,只要服务BS提供的AOA测量值达到一定精度,合理选择Q矩阵中AOA标准差取值,本文提出的 TOA/AOA混合定位算法就o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.neto1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPUblishingHouseAllrightsreservedhttp:/www.cnki.net
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