抗冲激干扰的稀疏惩罚约束遗漏最小均方算法

当被识别系统是稀疏系统时,传统的遗漏最小均方（LLMS）自适应算法收敛性能较差,特别在非高斯噪声环境中,该算法性能进一步恶化甚至算法不平稳收敛。为了解决因信道的稀疏性使算法收敛变慢的问题,对LLMS算法的代价函数分别利用加权1-norm和加权零吸引两种稀疏惩罚项进行改进;为了优化算法的抗冲激干扰的性能,利用符号函数对已改进的算法迭代式作进一步改进。同时,将提出的两个算法运用于非高斯噪声环境下的稀疏系统识别,仿真结果显示提出的算法性能优于现存的同类稀疏算法。     

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。     

一种适用于强脉冲噪声下的对数型恒模盲均衡算法

针对脉冲噪声下恒模算法(Constant Modulus Algorithm,CMA)失败的问题,通过分析脉冲噪声的影响,提出了一种基于最小均方（Least Mean Square,LMS）准则的对数型恒模算法（Logarithmic-type CMA,LT-CMA）。LT-CMA利用对数函数的非线性变换特性自适应地抑制强脉冲噪声对误差函数的影响,并且利用l2-范数进行信号归一化处理以增强算法的稳健性。仿真结果表明,所提出的LT-CMA可以适应于高斯噪声环境和脉冲噪声环境;与经典自适应均衡算法相比,在收敛速度和稳健性两方面上,所提出的LT-CMA都有显著的提升。     

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GPD的稳健贝叶斯压缩感知ISAR成像方法

现有贝叶斯压缩感知（Bayesian Compressed Sensing,BCS）-逆合成孔径雷达(Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR)成像算法中先验分布模型不能很好地满足可压缩性,导致成像精度随脉冲数目的减小、高斯噪声的增强而急剧下降。为此,提出了一种基于广义Pareto分布改进BCS成像方法(Improving BCS imaging based on GPD,IGPCS)。该方法主要在BCS框架下利用广义Pareto先验分布替代传统的广义Gaussian先验分布,以增强模拟信号的稀疏先验和可压缩性。进一步地,为了克服后验概率模型计算困难等问题,采用最大后验（Maximum A Posteriori,MAP）方法对超参数进行估计。通过对Mig-25小型飞机的ISAR模拟实验表明,与传统方法相比,IGPCS方法能够获取极高的成像精度,并且对低脉冲数、强高斯噪声环境具有较强的鲁棒性。     

基于残差三阶累积量的机动检测新方法

针对在有高斯量测噪声情况下目标机动检测问题,提出了一种基于残差三阶累积量的 机动检测算法,通过利用Kalman滤波实时产生残差数据而进行的三阶累积量的计算,抑制了 高斯噪声对目标机动的影响,且实现了机动检测的实时性。仿真实验结果验证了该算法的有 效性和稳健性。     

融合改进FT显著性与Grabcut的图像目标分割算法

针对目前复杂度较大的图像中目标分割速度较慢、显著性边界分割不明确等问题,提出了一种融合改进的FT（Frequency-tuned）显著性检测与Grabcut的图像分割算法。该算法首先通过改进基于频率调谐的FT显著性检测方法得到图像中显著性较高的区域,并利用SLIC（Simple Linear Iterative Clustering）算法对显著图进行预处理得到超像素图,能够有效改善边界的分割效果,然后通过以图论GraphCut算法为基础改进的Grabcut算法建立高斯混合模型。为了提高算法效率,通过聚类以超像素代替原像素,并反复迭代高斯混合模型（Gaussian Mixed Model,GMM）参数,最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果。实验结果表明所提算法能够更准确更高效率地分割图像中的显著性目标,对高分辨率图像也有很好的适用效果,相比于其他算法在分割精度上提高10%左右,并具有较高的分割效率。     

一种改进超四算法的DDS设计

为了提升直接数字频率合成器（Direct Digital Synthesizer,DDS）的性能,针对DDS的相幅转换器进行了改进。基于坐标旋转数字计算算法（Coordinate Rotation Digital Computer Algorithm,CORDIC）,利用三角函数角度近似的性质和相位寻址位与旋转角度的转换关系对超四算法改进,得到了仅需一次单向旋转的改进算法,并给出了该算法实现的电路结构。通过Matlab仿真分析,该电路无杂散动态范围值可以达到-119.1 dBc,输出误差小于1.05×10-5。基于Xilinx的FPGA平台进行仿真实验,结果表明该电路结构的输出延时不超过21 ns,相比其他类型的CORDIC算法提升了近48%的速度,同时面积资源也明显减少。该设计可以为雷达、通信等系统优化提供新的思路。     

一种OFDM雷达通信一体化的距离超分辨方法

针对雷达通信一体化中的共享信号设计问题，设计了一种脉冲体制正交频分复用（OFDM）波形，并提出了一种基于OFDM共享信号的雷达通信一体化距离超分辨方法。每一脉冲为通信中的一帧，实现通信信息调制，并讨论了利用雷达副瓣进行通信信息传输的可行性。在雷达相干处理时间内，利用脉间通信调制信息的随机性实现距离解模糊，然后在通信信息补偿后构建距离的稀疏重构模型，并利用实现距离的超分辨估计。理论分析和仿真实验说明，所提方法能有效提高距离分辨力，并实现Mbit/s的数据通信。     

基于插值和多帧重建的图像超分辨分析

基于插值的超分辨重建方法是单幅低分辨率图像利用相邻像素间的相关性来重建一幅高分辨图像.基于多帧多帧重建的超分辨重建方法是利用多幅图像间的信息互补来获得比单幅图像重建更多的细节,它按照特定的退化模型,通过输入的多幅低分辨图像估计高分辨图像.本文主要实现了典型的三种基于插值的超分辨率重建以及基于多帧重建的迭代后向投影法的超分辨重建算法,并对这两类方法的性能进行了比较分析.     

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。     

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。     

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.     

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。     

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。