一种改进的批处理常模算法

分析了传统批处理常模算法的缺点,提出了一种新的批处理常模算法——基于共轭 梯度方向的批处理常模算法（CG-BPCMA）。新算法采用共轭梯度方向作为下降方向,推导 出共轭梯度方向的解析形式。在平坦瑞利衰落信道环境下的MIMO盲均衡系统中的仿真结果表 明,新算法有效地克服了SD-BPCMA和NT-BPCMA的缺点,不仅获得了较低的算法复杂度,而 且能快速收敛到常模代价函数的最小值点。     

一种基于帧结构的MIMO-OPDA盲均衡改进算法

提出了一种新的改进外积分解法(OPDA),克服了单输入多输出(SIMO)系统中的OPDA盲均衡算法扩展到多输入多输出(MIMO)系统中计算复杂度增加的缺点。在MATALB中构建了基于帧结构的MIMO-OPDA盲均衡算法模型,并将改进算法和原算法进行了仿真比较.仿真表明系统运算速度提高了,而且随着接收信息的累积,改进的OPDA和原OPDA算法性能相当,证明算法改进十分有效。     

一种基于CMA和DDLMS算法的双模式盲均衡算法

为进一步改进盲均衡算法收敛速度慢、稳态误差大、计算复杂度高等问题,提出一种切换模式和加权模式联合CMA(Constant Modulus Algorithm)+DDLMS(Direct Decision Least Mean Square)双模式盲均衡算法。综合切换双模式盲均衡算法和加权双模式盲均衡算法的优缺点,对切换、加权模式联合的CMA+DDLMS双模式盲均衡算法进行仿真。在不同信噪比条件下,对CMA算法、MCMA(Modified CMA)算法、DDLMS算法和CMA+DDLMS双模式盲均衡算法进行仿真,结果表明,所提算法收敛速度快,约为600个符号;稳态误差小,约为0.1;误码率小,在信噪比为25 dB时,误码率约为10-6。该算法可广泛应用于无线通信、光通信、声呐和雷达等众多领域。     

变速率部分更新盲均衡算法

对于长抽头系数自适应算法,基于最大化自适应滤波器系数误差向量原则的变速率部分更新算法,能够在大幅度降低算法实现复杂度的同时,解决部分更新算法收敛速度慢的问题。但是,该变速率算法仅适用于LMS结构,对于具有非线性代价函数的部分更新自适应盲均衡算法并不适用。基于同样的最优化思想,通过替换步长计算表达式中的部分统计量,提出了能够适合于部分更新多模盲均衡算法(MMA)的确定性变步长控制算法,并通过递归的方式计算步长值,简化了实现过程。对固定信道和时变信道的数值仿真结果表明,新算法相比传统基于收敛误差的经验性变步长算法具有更快的收敛速度和更好的跟踪性能,有效解决了部分更新自适应盲均衡算法的确定性变速率控制问题,提升了算法的收敛速度和跟踪性能。     

基于遗传算法的OFDM高精度盲频偏估计器

针对正交频分复用系统频偏估计问题,提出了一种基于遗传算法的高精度盲频偏估计器。该算法首先将带载波间干扰的正交频分复用系统视为正交码分多址接入系统,将载波间干扰系数视为码分多址接入系统的扩频码,利用估计的载波频偏构造扩频码,进而重建接收信号;然后利用重建信号跟实际接收信号最小重建误差原则构造了盲频偏估计的代价函数,并设计了对应于遗传算法的适应度函数;最后利用遗传算法强大的并行搜索和全局寻优能力,通过最小化代价函数求得最佳频偏估值。仿真结果表明,所提算法具有较高的估计精度,低信噪比下性能显著,有效降低了时间复杂度,且不受频偏估计范围和信号调制类型的限制。     

自适应编码调制的一种高效半盲检测算法

给出一种基于协议信息的自适应编码调制高效半盲检测算法,该算法同时采用信号多序列抽取和信号多频点滑动匹配两种方法,能够有效克服中频调制信号最佳采样点偏差和频率偏差的影响,可以准确高效地识别出信号类型、信道编码方式、调制类型。实验表明,该算法在低信噪比下就能达到很高的识别率,性能明显优于传统模式识别的检测算法,具有较好的实用前景。     

一种MB-OFDM系统中改进的盲自适应信道缩短算法

针对MB-OFDM(多频带正交频分复用)系统中Merry算法收敛速度慢的问题,提出一种改进的盲自适应信道缩短算法.利用RLS算法实现均衡器抽头的迭代计算,改善了算法的收敛性和鲁棒性.同时提出一种最优初始化算法,提高了算法的收敛速率.仿真结果表明对于具有很强时变性的超宽带信道,该算法在收敛性和稳健性方面都具有良好的性能.     

一种基于QoS的多任务实时集群系统负载均衡算法

负载均衡算法是多任务实时集群系统的一个关键技术。在分析了常见的轮转式均衡调度算法和任务最少优先法的优缺点基础上，针对实时集群系统处理多类任务的特点，引入了加权负载率的概念来更准确地描述各分布式集群节点的负载状况。提出了通过任务QoS映射为负载权值的思想，并给出了一种改进的任务最少优先算法——加权负载率最小法，描述了以加权负载率表为核心的多任务均衡调度算法。最后，通过仿真验证了该算法明显优于前两种算法。     

基于遗传算法自动组卷问题的设计研究

根据目前考试多约束条件的需求,本文是在基于遗传算法的基础上,通过对编码、适应度函数、遗传算子、控制参数指标等方面来进行研究设计,对适应度函数的选择,特别是在控制参数指标中建立相应的交叉概率和变异概率,有利于防止结果进入局部最优和克服未成熟现象的发生,从而确保的试卷的覆盖范围和准确性,提高组卷效率。     

基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法

传统常模盲均衡算法应用广泛但是其收敛速率很慢。为了满足在短突发数据条件下的信道盲均衡,提出一种基于数据重用的集员滤波拟仿射投影盲均衡算法。该算法将仿射投影思想结合到常模算法中,利用多数据向量同时提取信道信息,再附加改进的集员滤波算法有效减小了运算量,并结合数据重用思想重新设计所匹配的数据重用方式。仿真结果证明所提算法具有较快的收敛速率,与同类算法相比能提前700个迭代点收敛,且在信噪比为10 dB以上的信道环境中也有较好的效果,能够在短突发数据信道均衡中有效发挥作用。     

基于混合遗传算法的码书设计方法

将遗传算法与LBG算法相结合,得到了一种矢量量化码书设计算法.利用遗传算法的全局优化能力得到最优的矢量量化码书;同时,克服了传统遗传算法收敛速度慢的缺点.实验结果表明,文中提出的算法性能上优于LBG算法,且收敛速度较快.     

基于并行混沌遗传混合算法的多用户检测

在经济全球化的大环境下,外包为何会在作为推动自由贸易发展主力的美国引起轩然大波,吸引政府、民众和媒体的广泛注意,确实是值得我们思考的问题。本文从外包概念的兴起及发展出发,讨论近年来以美国为代表的外包业务发展特点和趋势,分析离岸外包对美国就业市场的影响。     

马克维茨投资组合模型的遗传算法

在介绍马克维茨均值—方差投资组合模型的理论依据、含义及表述的基础之上,提出了求解该投资组合模型的遗传算法。并采用实证分析的方法,与梯度算法进行了比较,从而显示了该遗传算法在求解此类有约束条件的非线性规划问题时的优势。     

基于误差反向传播算法的OFDM系统频域均衡

提出用一种基于神经网络的均衡方法,并用误差反向传播(BP)算法对多层前馈网络进行训练.分析和数值仿真结果表明,基于BP网络的频域均衡方法有较好的均衡效果,并且复杂度不高.     

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。     

基于并行遗传算法的CDMA优化多用户检测方法

本文阐述了复杂性科学的兴起和由来及其在经济领域中的应用情况,并且展望了复杂性科学在经济领域中的应用前景。     

用遗传算法优化任意稀布率的平面阵列

通过给经典遗传算法(GA)的变异算子赋予新的功能,实现了任意稀布率的平面阵或线阵方向图的优化.研究了遗传算法参数和优化结果之间的关系,仿真结果表明,同时考虑峰值副瓣电平和波束宽度才能获得更满意的稀布结果.归纳得出一个平面稀布阵峰值副瓣电平的估计公式,并和随机稀布阵的公式进行了比较,数值结果表明该公式有一定的工程意义.     

DS-CDMA系统的一种进化规划多用户检测算法

针对码分多址接入（CDMA）系统中最优多用户检测的指数计算复杂度问题，结合CDMA通信的实际特点，利用进化规划免去了交叉操作因而计算复杂度小的特点，提出了一种基于进化规划的多用户检测问题的优化处理方法。实验结果表明本方法可获得接近最佳检测的性能，但计算复杂度降低。