改进的变步长维纳系统盲源分离方法

基于非线性盲源分离的维纳系统算法中,采用固定步长导致算法的收敛速度和稳态误差之间存在矛盾,直接影响分离算法的性能。为了解决该问题,提出了基于非线性函数的变步长维纳系统盲源分离方法。该方法将更新的步长以非线性函数的形式引入到分离算法中,使得稳态时参数更新的步长尽可能小,以避免发生振荡。变步长算法在分离过程中的每次更新都会使步长自动进行合理的调整,使得收敛速度提高了53%,误差减小了45%。实验仿真表明,相对原算法,提出的维纳系统盲源分离方法可以更好地分离出信源信号,而且具有较小的误差和较快的收敛速度。     

一种改进的数字同频直放站自适应反馈干扰抑制算法

基于数字地面电视广播(Digital Terrestrial Televisi on Broa dcasting,DTTB)同频直放站的回波干扰抑制,提出了一种变步长块LMS(Variable Step-siz e Block Normalized Least Mean Square,VSSBNLMS)自适应算法。此算法的目的是为了提 高传统回波干扰抑制的自适应算法的收敛速度和降低计算复杂度。其将输入信号分为长度相 等的块,在每一个数据块内,权值向量只更新一次,有效地降低了计算复杂度。〖JP2〗另 外,该算 法通过输出误差控制更新步长的变化,与传统的归一化LMS (NLMS)和块LMS (BLMS)算法相比 ,提高了收敛速度。仿真结果表明,该算法具有良好的收敛速度和回波干扰抑制性能。     

基于DD-LLMS算法的盲自适应判决反馈均衡器

本文把用于自适应线性滤波器的LLMS算法推广到盲判决反馈均衡器,并应用于短波信道的盲均衡。仿真结果表明这种DD—LLMS盲判决反馈均衡算法具有很好的稳定性、较快的收敛速度和较好的跟踪性能。     

平方根变步长lp范数LMS算法的稀疏系统辨识

针对稀疏未知系统的辨识问题，提出了一种基于p(0相似文献   

新变步长自适应算法及其时延估计性能

针对已有的变步长自适应算法收敛速度和稳态误差矛盾的问题,提出了一种新的变步长最小均方自适应滤波算法。新的算法在类S函数的基础上,引入调节因子P对步长函数的形状进行实时调整,并以误差的自相关时间均值估计调节步长,使得算法在初始时具有较快的收敛速度,稳态时有更平滑的步长变化。在新算法中引用最大似然加权算法进一步抑制自适应滤波器权系数伪峰。将新算法和最大似然加权应用在自适应时延估计的实验中,结果表明：在已有参数固定的条件下,新提出的算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。同时,时延估计实验中能有效地实现信噪比-3 dB以上的准确时延估计。     

基于小波变换变步长LMS自适应信道均衡的新方法

结合变换域最小均方（LMS）和变步长LMS算法的优势,提出了一种基于小波变换 的变步长LMS自适应均衡方法。该方法中步长调整函数采用了改进的Sigmoid函数,该函数具 有简单且误差信号接近零时变化缓慢的特点。并且,在训练模式、判决引导模式以及混合模 式下,将提出方法和传统均衡方法进行了仿真比较。结果表明,所提出的方法比传统的线性 LM S算法、变步长LMS以及小波变换LMS收敛更快、性能更优。     

基于子带阵列盲处理的空时干扰抑制

在卫星智能天线终端,传统空时自适应滤波处理中自适应算法需要信号信息而缺乏实时性,阵列处理算法复杂而抗干扰能力不足,针对此问题,提出了一种子带盲自适应阵列处理算法,用于直扩系统空时干扰抑制技术。子带阵列处理相对纯空域处理提高了阵列自由度,相对传统空时的抽头延迟线阵列自适应结构又大大降低了算法复杂度。提出的子带指数型变步长线性约束恒模算法的自适应阵列处理算法能在低算法复杂度下提供较高的收敛速度和收敛精度,不需要发送训练序列,可实现盲自适应波束形成,易于实现实时跟踪信号变化。仿真结果表明新的空时干扰抑制方案具有更好的抗干扰性能。     

基于零均值特性的改进G-SVSLMS算法

为解决改进的基于Sigmoid函数变步长最小均方（G SVSLMS）算法步长更新公式易受 噪声干扰的问题,根据高斯白噪声的零均值特性,对G SVSLMS算法进行改进,提出基于零 均值特性的改进G SVSLMS算法,使算法的抗噪声干扰能力明显增强。理论分析和仿真结果 表明：若两算法选取相同参数α、β,则基于零均值特性的改进G SVSLMS算法相 对于G SVSLMS算法具有小的稳态误差;在保证算法收敛的条件下,基于零均值特性的改进G SVSLMS算法相对于G SVSLMS算法具有较快的收敛速度。     

基于相关特性的改进G-SVSLMS算法

为解决改进的基于Sigmoid函数变步长最小均方（G-SVSLMS）算法步长更新公式易受噪声干扰的问题,根据高斯白噪声相关性比较差的特性,对G-SVSLMS算法进行改进,提出基于相关特性的改进G-SVSLMS算法,使算法的抗噪声干扰能力明显增强。理论分析和仿真结果表明：若两算法选取相同参数,则基于相关特性的改进G-SVSLMS算法相对于G-SVSLMS算法具有小的稳态误差;在保证算法收敛的条件下,基于相关特性的改进G-SVSLMS算法相对G-SVSLMS算法具有较快的收敛速度。     

一种快速时变自适应信道估计盲方法

提出了一种新的信道估计最小均方(LMS)盲方法--时变步长理想加权判决信道估计盲方法.该方法通过对常规LMS算法进行改进,实现自适应跟踪信道特征变化;同时利用接收机判决误差信息函数作为权系数的理想加权判决,从而解决了常规LMS盲方法收敛速度慢、信道估计性能不高的缺点.仿真证明,对于不同的多普勒频移、时延扩展以及时间,该方法均表现出了比常规LMS方法更优的性能.同时,该方法还可用于航天、雷达等领域估计其他特征参数.     

一种低复杂度的LDPC码迭代译码算法

在LDPC码的译码算法中，和积算法性能最优但复杂性较高，最小和算法实现简单但性能与和积算法相差较多。针对这一性能与复杂度的矛盾，带有修正项的最小和算法成为研究的热点问题。文中基于一种性能与和积算法接近的修正最小和算法进行研究，对修正项的修正方式进行了简化，简化后的算法在性能上与和积算法仍非常接近，实现复杂度却比原修正最小和算法有明显的降低。     

LDPC编码中贪婪算法的改进

基于校验矩阵近似下三角化的RU编码算法，针对分层构造的低密度校验码（Low-Density Parity-Check code，LDPC）码字提出了一种编码实现中贪婪算法的改进方法。首先对低密度校验码的校验矩阵进行列删除尝试，尽量达到最大化下三角子矩阵。若第一层中删除的列数不当，会导致在第一次对角化后，在由未经过对角化的行列构成的剩余矩阵中找不到重量为1的列，使对角化操作提前中止。因此，需要进行列删除尝试，在第一层中删除更多的列向量，直到雪崩效应发生，使剩余矩阵能够达到完全对角化，这实质上也是一种贪婪思想。通过该贪婪方法可以将关键参数g控制得尽量小，从而明显减少相应的分层低密度校验码编码器的硬件资源消耗。     

一种动态加权的LDPC译码方法

为了加快低密度奇偶校验（LDPC）码的译码速度，有效改善LDPC码的译码性能，针对校验节点更新过程中的对数似然比（LLR）值的大小，设计了一种LDPC码的动态加权译码方法。以IEEE 802.16e标准的奇偶校验矩阵为例，根据LLR值的变化规律，利用增长因子和抑制因子对和积译码算法和最小和译码算法进行动态加权。仿真结果显示，基于动态加权的译码方法相对于传统译码方法误码率都有明显改进，译码复杂度也有所降低。     

基于改进遗传量子算法的FIR数字滤波器设计

网上证券交易在各国已经得到广泛应用。由网上证券交易引起的变革对传统的交易方式、交易制度产生不可估量的影响力,直接冲击着证券市场、投资者和券商。本文试图从证券市场和券商的角度来分析网上证券交易给它们带来的影响,从而从更深层次上理解网上证券交易的意义,更好地使用它。     

MAP算法在Turbo码译码中的应用和研究进展

对Turbo码译码算法进行了综述,包括SOVA、MAP、LOG-MAP、MAX-LOG-MAP等算法,并对这几种算法进行了比较。同时根据近年来对Turbo码译码算法的研究,对几种新的译码算法进行了介绍和讨论。     

一种无线网络中基于ARQ的拥塞控制方法

提出了一种适用于无线网络的基于多拒绝自动请求重传（ARQ）算法的拥塞控制方法。谊方法结合随机早探洲（RED）算法，通过ARQ发送窗口和分割队列长度以及重传率进行拥塞控制。仿真表明，这种方法能预测链路拥塞，反馈链路拥塞程度，提高链路吞吐率。     

Machine-Part Cell Formation Problem Using a Group Based League Championship Algorithm

This article proposes a new algorithm for grouping problems that is a grouping version of league championship algorithm (GLCA). We compare the performance of GLCA with several well-known algorithms published in the present literature and select a set of 20 most widely used benchmarks of cell formation sample problems posing as a grouping problem. We used a truncated geometric algorithm to find the number of initial cells. Our computations reveal that GLCA can reach the best-known solution for 17 of the 20 benchmark problems, and improve the solution of three others with a 1.4% average gap.     

混合智能算法在电子设备动态管理优化中的应用

应用微分进化算法（DEA）与字典排序算法（DSA）相结合的智能算法优化管理电子设备动态货位,研究了基于分拣选路径、存取效率、支架稳定性的动态管理多目标优化问题,并与采用遗传算法（GA）的动态管理优化进行了比对,发现字典排序算法能够按照数字顺序大小构建基于分拣选路径、存取效率、支架稳定性等因素重要程度的多目标函数,微分进化算法则能对多目标函数实施有效优化。仿真结果表明,混合智能算法迭代步数少,收敛速度快,具有更好的执行效率。     

一种基于模因演算法的频率分配新策略

分析了模因演算法的原理以及与遗传算法之间的关系。基于遗传算法在求解频率分配 问题时的有效性,指出了使用模因演算法解决同类问题的可行性。针对一个实际的频率分配 问题提出并设计了一种新颖的基于正整数序列编码方式的模因演求解算法。实验结果表明, 新算法能够在有效时间内找到满足电磁兼容特性的频率分配方案。     

采用种群迁移策略的战场频率动态分配

给出了战场频率分配问题的形式化定义,并提出了一类标准问题测试集。针对问题特点,指出了现有频率分配策略的局限性,提出了一种基于种群迁移策略的战场频率动态分配新算法。新策略中,算法每一次迭代结束前,都以随机候选解和基于上一代最优解生成的候选解作为迁移种群来替换当前种群中较差的解,其中,迁移种群的生成过程受当前可用频率资源的限制。仿真结果表明,新提出的算法能够有效求解战场频率动态分配问题。