基于RBF和PSO的双喉道气动矢量喷管优化设计

本文探索了一种能多变量综合优化的方法,即对喷管进行参数化设计后,用均匀试验设计(UED)将试验样本均匀散布在设计区间内,求出各性能参数后,利用径向基神经网络(RBF)对试验样本进行拟合,再用粒子群算法(PSO)对训练好的神经网络进行寻优,找出了更好的双喉道气动矢量喷管设计参数组合。数值模拟结果显示,优化后的双喉道气动矢量喷管的矢量角有了明显提高。试验表明这种优化方法具有很好的优化能力,可以用来对喷管几何外形进行参数优化。      

PROFIBUS在温室大棚群控化管理中的应用

针对当前中国温室大棚难以实现群控化管理的问题,充分利用PROFIBUS的开放性好、可操作性强等特点,介绍了利用先进的现场总线技术设计智能温室控制系统的方法。通过网络传输体系,该系统可以实现对各个子系统的实时监控,并根据作物要求,实现对各个参数的最佳控制。本系统群控化程度高,可以实现对温室大棚的科学高效管理。     

大频偏卫星扩频信号的基带处理算法的FPGA实现

多普勒频偏一直是卫星通信中不可忽视的消极因素。针对多路混叠的卫星扩频信号下变频以后所产生的大多普勒频偏,在匹配滤波结构中采取改进的部分相关算法,在基于并行导频的信道估计中根据信道状况改变估计长度,实现了大频偏下卫星扩频信号的基带处理。     

OFDM系统的多符号改进算法

针对OFDM训练符号同步算法中存在的大采样数据而导致捕获时间过长的问题。提出了一种多符号改进算法。该算法应用对多个符号等间隔取样并共轭相乘累加的方法，在采用小数目的采样数据时就可以取得较好的性能，同时缩短了定时捕获时间，克服了原来算法中存在的问题。最后，仿真表明该算法的有效性。     

复合形遗传算法求解功率优化分配研究

传统遗传算法存在过早收敛及局部搜索能力差的缺点,在求解无线网络协作通信功 率优化分配等NP难问题时难以求得最优解。通过小生境策略解决遗传算法过早收敛问题,引 入复合形法提高局部搜索能力,构造了兼顾广度搜索与深度搜索的高性能混合算法,并对上 述问题进行求解。实验结果表明,所提算法与已有算法相比有一定优势,有效延长了协作网 络寿命,稳定性较好,分配的功率波动范围小。     

大垂直口径天线俯仰波束赋形设计

给出了一种大垂直口径天线俯仰波束的优化设计过程。大垂直口径天线由10个辐射阵元 构成,可以看成为一个阵列。为使天线的辐射波束达到给定的波束要求,提出了一种改进 的遗传算法及其目标函数模型,对各辐射阵元的馈电幅度和相位同时进行优化。计算结果显 示,天线能够产生满足设计要求的俯仰波束。通过全波电磁仿真软件HFSS进行了验证,仿真 结果与计算结果吻合,证明了所提方法的有效性和实用性。     

PCMA自适应自干扰对消算法与仿真

讨论了成对载波多址（PCMA）自适应自干扰对消原理,分析了参数估计误差对自干扰 对消的影响。在频偏误差的影响下对消误差为非平稳过程,传统自适应对消滤波器无法收敛 。为了克服频偏误差的影响,提出了一种自适应可变遗忘因子（VFF） RLS算法,同时,给 出了具有高精度低运算量的模糊函数参数估计算法。仿真证明了VFF-RLS对消算法具有良好 的对消性能和稳健性,且需要的额外功率较低,能满足PCMA系统要求。     

一种改进的LTE系统下行同步算法

LTE（Long Term Evolution）系统中,作为小区搜索的第一步,符号定时算法需要具备很强的鲁棒性。为了进一步增强现有符号同步算法的抗频偏性能,提出了一种优化的符号同步算法。该算法一方面保持已有分段相关同步算法的优点,同时考虑结合预频偏处理来进行符号定时与粗频偏的联合估计,再将多个相关运算集做叠加处理。理论分析和仿真实验结果表明,在多径信道下,所提算法在完成符号定时和粗频偏估计的同时,大大提高了系统抗频偏性能。     

认知型飞蜂窝网络中的子信道分配与功率控制

为了解决宏蜂窝与飞蜂窝构成的两层异构网络上行干扰与资源分配问题,提出了一种在认知型飞蜂窝的双层异构网中结合子信道分配和功率控制进行资源分配的框架。通过对异构网中跨层干扰问题进行分析与建模,将求解最优子信道分配矩阵和用户发射功率矩阵作为干扰管理问题的解决方法。模型中认知型飞蜂窝网络子信道和飞蜂窝网络用户构成非合作博弈,双方利用效用函数最优值进行匹配,构成初始信道分配矩阵;再由接入控制器根据接入条件从初始信道分配矩阵中筛选用户,并优化接入用户的发射功率矩阵,得到最优子信道分配矩阵和功率矩阵。仿真结果表明,优化框架提高了双层异构网络中飞蜂窝网络用户的吞吐量和接入率,降低了异构网中跨层干扰。     

基于自适应分割算法的多跳频信号盲检测

传统的观点大都将跳频信号盲检测问题视为能量域的门限阈值问题,而从统计域来看,实际接收到的跳频信号是在一些未知时刻突变而在这些时刻之间保持统计平稳性的分段平稳随机信号,那么基于非平稳时间序列的各种突变检测算法就可以引入其中。分析了当前跳频突变通信信号的统计特性,给出了其高阶分段平稳的模型。将Bemaola-Galan（BG）提出的自适应分割算法推导到高阶,并将其成功应用于多个跳频突发信号盲检测和自适应提取中。仿真结果表明,该算法不需要任何先验信息,能够有效检测和提取多个突发通信信号,且性能优于传统的能量检测法。