多用户MIMO信道下行链路预编码方案对比研究

研究了多用户MIMO系统中基于信漏噪声比(SLNR)的预编码算法,给出了求解方法,并分析了基于信干噪声比的迫零算法必须满足的天线约束条件。与迫零算法相比,基于信漏噪声比的预编码算法没有限制发送端和接收端天线数,同时由于考虑了噪声的影响,不会有噪声放大,可以得到闭合解。仿真部分对基于信漏噪声比的预编码算法与基于信干噪声比的迫零算法在不同情况下的性能进行了对比,突出了基于信漏噪声比的预编码算法在不满足天线约束条件时的优势。     

广义频分复用系统峰均功率比抑制算法

为了降低广义频分复用系统存在着多载波系统中固有的高峰均功率比问题,本文提出了一种适用于广义频分复用系统的子载波抑制高峰均功率比算法。该算法以限幅法为基础,降低了系统的高峰均功率比,但与限幅法不同的是,该算法几乎不会对带外性能及误码率性能造成影响。由于子载波抑制高峰均功率比算法的峰均功率比抑制性能略差于限幅法,因此本文进一步提出将部分序列传输与子载波抑制高峰均功率比结合来进一步抑制系统高峰均功率比的算法。仿真表明：本文提出的算法的高峰均功率比抑制性能与限幅法相同,且不会对系统的带外与误码率性能造成影响。     

一种改进的Wiener滤波图像复原算法

对传统Wiener滤波算法进行了改进,提出了自适应变参数维纳滤波算法,用估计的局部图像的噪信比代替原算法中已知的真实图像的噪信比。实验结果表明,改进后算法的最大峰值信噪比和视觉效果都优于原算法。     

不相容线性方程组的优化解

本文给出求一个未知数不相容线性方程组的切比雪夫解的两种算法,它比已有的算法,如图解法、从顶点到顶点的上升算法、从顶点到顶点的下降算法、搜索法等都简单,而且切比雪夫准确解一次得出。又当方程组中方程个数较多时,可编出程序、用电子计算机计算。     

基于Kubelka-Munk理论光谱反射比重建算法的研究

由于常规的K/S空间的光谱反射比重建算法不能满足高精度重建光谱反射比的需求,因此基于Kubelka-Munk理论的光谱反射比重建算法被提出来.本文的重点是提出应用Kubelka-Munk理论对物体表面的光谱反射比进行重建,并针对该算法进行数学上的推导.     

一种新的多层前馈网络学习算法

基于权值解耦思想，本文提出一种新的多层前馈网络学习算法，该学习算法的收敛速度比ＰＢ学习算法快，且比并行递推预测误差学习算法有更好的数值稳定性，文中论述了它与别的学习算法之间关系，并选取神经网络对非线性系统建模的例子进行仿真，说明新算法的有效性。     

一种使用最大均值差异方法的多因子进化算法

主要研究和改进多因子进化算法(Multi-Factor Evolutionary Algorithm, MFEA)，使用最大均值差异(Maximum Mean Discrepancy, MMD)方法优化的后代种群的混合概率分布作为算法的度量准则。MFEA-MMD在MFEA-II算法的随机分配概率(Random Mating Probability, RMP)矩阵的基础上改进，最大程度避免多因子进化算法最常见的负迁移的影响，改进后的算法收敛速度比MFEA-II更快，算法运算速率比MFEA-II高出29%，任务间知识迁移程度比MFEA-II高出35%。     

基于盲源分离的CDMA系统上行链路多用户检测

在分析码分多址(CDMA)系统信号模型的基础上,提出了一种基于盲源分离的多用户检测算法,该算法充分利用了各用户信息之间的独立性.仿真结果表明,当信噪比一定时,该算法的误符号率是传统最小均方差(MMSE)算法的50%左右. 当干扰用户与期望用户的功率比（干信比）为40?dB时,本算法的误符号率比MMSE检测算法要低2个数量级,而且干信比越高,抗远近效应性能改善的程度就越大.     

OFDM系统剩余载波频偏估计算法性能比较

针对剩余载波频率偏移对OFDM系统性能的影响,分析了OFDM系统中常见的三种导频辅助剩余载波频率偏移的估计算法：SK算法、WJJW算法和SYJW算法,并比较了它们在多径衰落信道环境下的性能。仿真表明,SYJW算法的估计精度最高,在信道信噪比为20dB情况下,比SK算法高8倍,比WJJ算法高0.6倍。     

时间约束的高层次数据流调度方法

为了研究时间约束下的高层次数据流调度问题,提出了遗传算法和蚂蚁算法动态融合的解决方案.给出了时间约束调度中遗传算法的编码方法、交叉、变异和适应度函数以及蚂蚁算法中的概率选择方法和信息素的更新规则.为了找到遗传算法与蚂蚁算法的最佳切换时机,还解决了2个关键问题:遗传算法的动态结束条件和蚂蚁算法中初始信息素的产生.实验结果表明,该方法所用的平均资源数目比遗传算法少5.2%,比蚂蚁算法少4.9%;运行时间比遗传算法少44%,比蚂蚁算法少31%.     

基于RK-UKF算法的再入目标质阻比估计

针对再入目标质阻比实时估计的问题,根据目标的三维再入运动模型及量测模型,提出了一种基于龙格-库塔（Runge-Kutta）积分的不敏卡尔曼滤波（UKF）算法（RK-UKF）的再入目标质阻比估计方法,给出了RK-UKF算法与扩展卡尔曼滤波（EKF）算法和不敏卡尔曼滤波算法的仿真比较.仿真结果表明,RK-UKF算法可实现对再入目标的高精度跟踪和其质阻比快速稳定的估计.     

一种降低OFDM系统峰均功率比的算法

在对选择映射和分步传输序列算法进行研究的基础上,提出了一种新的降低峰均功率比的算法——分段映射算法,并对其进行了理论推导。分段映射算法首先将原始信号序列分为V个部分,每个部分称为一个子路;通过控制这些子路随机变量的功率方差,从而达到控制信号序列峰均功率比的目的。分段映射算法需要额外付出的代价是对计算得出的映射表进行存储。实际的仿真结果证明:分段映射算法结构简单,相对于选择映射和部分传输序列等扰码算法在降低系统峰均功率比方面具有较好的效果。     

改进磷虾群与NBN联合优化神经网络的HPA预失真方法

为克服现有神经网络预失真方法复杂度高、易陷入局域最小等缺陷,提出一种正交差分进化磷虾群(ODEKH)与Neuron-by-Neuron (NBN)算法联合优化实数固定延时全连接级联神经网络 (RVFTDFCCNN)的高功率放大器预失真方法。采用RVFTDFCCNN对预失真系统中的预失真器和逆估计器进行建模,通过ODEKH算法进行全局搜索获得RVFTDFCCNN的初始化参数,再用NBN算法对RVFTDFCCNN进行训练,同时根据复合函数求偏导数的链式规则,从两个层次对NBN算法中的Jacobian矩阵元素计算进行优化。采用宽带DTMB信号作为输入信号,对预失真系统进行仿真。结果表明,当训练误差和泛化误差均在同一数量级时,RVFTDFCCNN的NBN算法计算量比单隐层(SHL)神经网络明显降低;ODEKH算法比传统磷虾群算法具有更快的收敛速度,ODEKH-NBN联合算法的训练精度比Levenberg-Marquardt(LM)算法提高一个数量级,预失真后的邻道功率比（ACPR）比LM算法改善了2dB。说明本文的预失真方法具有较低的复杂度和良好的预失真性能。     

一种OFDM联合峰均比抑制算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号峰均比抑制算法的收敛速度慢,抑制性能低且难以同时兼顾峰均比抑制、误码率性能损失等问题,提出一种基于预留子载波技术(tone reservation,TR)的联合峰均功率比抑制算法。该算法的凸优化建模过程结合限幅噪声比(signal to clipping noise ratiotone reservation,SCR-TR)、智能梯度主动星座扩展(smart gradient projection-active constellation extension tone reservation,SGP-ACE TR)和最小平方逼近(least square approximation-tone reservation,LSA-TR)算法进行惩罚函数的加权组合优化,通过将上述方法加权组合在统一的迭代过程中,使得各种算法的优势互补。仿真结果表明,该算法仅需2次迭代,便可以超过其他经典算法经过6次迭代才能达到的峰均功率比抑制效果,由于迭代次数下降节约了优化时间;在信噪比较小的信道环境中,误码率性能优良;该算法的带外频谱扩散性能没有明显的恶化。     

一种组合的快速RSA算法

提出一种组合的RSA算法，这种算法是对BR，SMM，伪余数快速RSA算法的组合，实验分析结果表明，新的组合算法比原来算法可节约时间45％。     

字符串的模式匹配算法——基于KMP算法的讨论

重点对基本的串匹配算法和 KMP算法进行了探讨。通过对这两种算法的比较分析提出了一个新算法 ,此算法具有比基本的串匹配算法更优越的时间复杂性 ,并且相对KMP算法而言更简洁易懂     

基于最大似然法的GPS弱信号载噪比估计算法

为了在弱信号环境下准确估计卫星信号载噪比,提出一种可自适应调整估计时间,基于最大似然准则的载噪比估计算法。在分析GPS信号相关器模型输出的基础上,对该算法的原理和性能进行了理论分析,研究了相干累加次数对该算法的影响,并在仿真平台上进行验证。仿真结果与理论推导吻合,在信号很弱时可通过提高累加次数对载噪比进行准确估计。相对传统载噪比估计算法,该算法估计时间较短,估值准确。根据理论推导求出满足精度要求的最小累加次数,用于自适应调整估计更新时间,可提高算法的灵活性。     

黎曼序列降低小波包调制系统PAPR的性能研究

在分析选择映射算法基本原理上,探讨了一种基于黎曼序列降低小波包调制系统的峰均功率比的算法。算法核心思想是根据小波包调制采用分级调制的特点,利用黎曼序列分级扰乱,实现对发送序列的多级置乱,减弱发送序列的自相关性,从而达到降低小波包调制系统的峰均功率比,同时也克服了传统选择映射算法中需要传输附加信息,占用频带资源的不足。仿真结果表明,算法实现简单,较好地改善了小波包调制系统的峰均功率比性能。     

基于最大方差比的测井曲线图像分割

本文在经典的最大方差比的基础上,结合测井曲线的特征,提出一种新的适应于测井曲线纸的图像分割方法,通过对测井曲线的处理效果来看,该算法比经典的最大方差比算法有更好的分割效果。     

降低OFDM峰均功率比的PTS改进算法研究

讨论了峰均功率比定义及其对OFDM通信性能的影响;分析了减小OFDM信号峰均功率比的PTS算法和几种PTS改进算法特点.在此基础上,提出了一种PTS改进算法,并进行了性能仿真分析.结果表明,笔者提出的改进算法与传统算法相比,系统复杂性降低,更易于实现.