SUSAN边缘检测算法性能分析与比较

介绍了一种基于灰度比较的边缘检测算法——SUSAN算法,讨论了该算法的模板和门限的选取方法,并用VC 编程实现了该算法。通过与传统边缘检测算法的比较,结果表明:由于该算法不涉及梯度的运算,因此对噪声图像的边缘检测效果优于传统的边缘检测算法。该算法适于含噪图像或低对比度灰度图像的边缘检测。     

碰撞等离子体的高阶FDTD算法

给出了电磁波在均匀、碰撞等离子体中传播的四阶时间和四阶空间FDTD算法.该算法比Yee氏FDTD算法每一个网格每一维增加一个存储单元,与常规的二阶等离子体FDTD算法相同.由于采用四阶时间和四阶空间近似,因此该算法能有效地减小数字色散误差,其频带宽度比二阶算法的频带宽度更宽.为了验证该高阶算法的正确性,对均匀、碰撞等离子体平板的电磁波反射系数进行了计算,并与解析结果、二阶FDTD计算结果进行了比较,证明了该算法的高效和精确.     

基于OFDM系统的时-频域波束形成算法

智能天线与OFDM结合可以提高系统性能.文中首先介绍了OFDM-智能天线系统的两种算法:时域波束形成算法和频域波束形成算法.并在此基础上提出了一种新的时一频域波束形成算法,最后将该算法与前两种算法进行了仿真比较.仿真结果表明,文中提出的算法在多径丰富的环境中性能优于时域波束形成算法,与频域波束形成算法相比,该算法结构大...     

极化敏感线阵的模值约束降维Root-MUSIC算法

为了解决极化敏感线阵波达方向角和极化参数联合估计运算量大的问题,本文提出了模值约束降维Root-MUSIC算法。 该算法通过对波达方向角和极化参数进行剥离,先采用Root-MUSIC算法进行DOA估计,然后根据模值约束条件构造代价函数,通过闭合式解求出极化参数估计。与传统MUSIC算法相比,该算法避免了谱峰搜索,大大提高了运算效率。与ESPRIT算法相比,该算法避免了参数配对问题。计算机仿真结果验证了该算法的正确性,且具有较高的成功率与精确度。在两目标信号入射角度接近时,也能够很好的分辨出两信号。      

可见光重构指纹室内定位算法研究

提出一种可见光重构指纹室内定位算法(RFP),通过融合到达时间差(TDOA)算法和指纹算法可快速完成室内高精度定位。该算法首先利用TDOA算法多次估计得到的解集定义一个区域,然后在该区域中构建三维精细指纹库,再利用匹配算法定位未知节点。仿真结果表明,该算法的平均定位误差约为0.1719m,与传统的TDOA算法相比,提高了定位精度,与传统精细指纹算法相比,节省了定位时间。     

Non-Restoring开方算法及FPGA实现

简单介绍了开方运算的Non-Restoring算法,并对该算法的实现问题进行了深入研究。与其他一些算法相比,该算法具有计算过程简单、结果准确等优点。基于特定专用集成电路（ASIC）和VHDL语言,给出了用现场可编程门阵列（FPGA）实现该算法的一种方案。     

一种应用于GPS抗干扰的改进LCMV算法

研究了一种基于LCMV算法的自适应波束形成算法。结合GPS卫星信号的特点将该算法应用于GPS接收机的抗干扰系统中。文中对该自适应算法进行了推导和Matlab仿真,并使之与LCMV算法的仿真效果作比较,结果表明,该算法能更好地抑制干扰、保留期望信号。     

基于自适应人工鱼群算法的多用户检测器

将智能优化算法应用到多用户检测器(MUD)问题中,是近年来改善MUD性能的一个研究方向。人工鱼群算法(AFSA)是一种新的智能优化算法,该算法具有一些遗传算法和粒子群算法不具备的特点。但是用其解决离散优化问题时,该算法保持探索与开发平衡的能力较差,且在算法运行后期搜索的盲目性较大,从而影响了该算法搜索的质量和效率。为了克服这些缺点,本文对该算法进行了改进,得到两种自适应人工鱼群算法(AAFSA_FP和AAFSA_SP),并首次用其构建了新的多用户检测器。仿真结果表明,该方法与基于遗传算法的多用户检测器和基于粒子群算法的多用户检测器相比,在误码率、抗远近效应的能力和收敛速度等方面都有明显的改善。     

基于振镜的等分插补算法及实现

通过对各种插补算法和振镜扫描工作原理的研究,笔者推导出基于振镜的等分插补算法。而且在VB下对该算法进行了仿真,最后该算法在UV 355激光PCB柔性加工机床上实现了对振镜运动的控制,该算法与其它插补算法相比具有算法简单、切口平滑、精度高、控制简单等优点。     

基于直接判决估计和预测估计的语音增强算法

对噪声环境下语音增强算法中的先验信噪比估计提出了一种新的估计算法。该算法结合了直接判决估计和预测估计方法,与传统的基于直接判决的先验信噪比估计算法相比较,当后验信噪比较大时,该算法减少了语音失真;当后验信噪比较小时,算法较明显地减少了音乐噪声。通过研究发现传统的直接判决方法就是该算法的一个特例,该算法可以通过一个权衡因子退化为传统的直接判决方法。实验结果也证实所提出的算法的优越性能。     

一种改进的基于遗传算法的聚类分析方法

C－均值聚类收敛速度快，但是它容易陷入局部最优，且对初始解很敏感。遗传算法是一种全局搜索方法，但是它收敛速度慢。为了在搜索能力和收敛速度两方面都取得较好的效果，本文提出了一种改进的基于遗传算法的聚类分析方法。实验结果表明：本文提出的算法在聚类分析中搜索到全局最优解（或近似全局最优解）的能力要优于经典遗传算法及C－均值聚类算法；且通过对变异概率的巧妙设置，提高了算法的自适应能力。     

一种修正的自适应算法

本文首先对基于累积误差准则与共轭梯度的2种自适应算法进行了讨论和比较,在此基础上提出了一种改进的自适应算法,其收敛性能优于文献（2）中算法,且不出现不稳定现象。     

分离M维DFT快速算法

本文提出了一种新的多维信号ＤＦＴ快速算法，该算法是将多维ＤＦＴ转变成多组一维奇频率ＤＦＴ进行运算，那么其运算量主要取决于一维奇频率ＦＦＴ算法，同时，这有很强的结构，可实现同址运算，文中例举了二维信号时，它与多项式算法的比较，结果是实数据时，两者相同，复数据时，本文算法比文献在加法运算量方面略优，文中还给出了三维四维的运算量。     

一种改进的快速LMS/Newton算法及其在声回波对消中的应用

本文提出了一种改进的快速LMS/Newton算法.该算法既不同于完全基于RLS算法的FNTF算法^[1],又不同于完全基于LMS算法的算法2^[2].算法在格型预测器部分采用快速RLS算法,而在自适应横向滤波器部分采用LMS算法,并加以适当改进.所提出的算法既不存在FNTF的稳定性问题,又比算法2^[2]有更快的收敛速度.采用语音信号激励,辨识实际测量的声回授通道的冲激响应的模拟实验证实了上述论断.     

一种NLOS环境下的TOA/AOA定位算法

为了减小NLOS传播的影响,基于几何结构的单次反射统计信道模型,该文提出一种NLOS环境下的TOA/AOA定位算法。利用RBF神经网络较快的学习特性和逼近任意非线性映射的能力,对NLOS传播的误差进行修正以减小NLOS传播的影响,再利用最小二乘(LS)算法进行定位,从而提高系统的定位精度。仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于Chan算法,Taylor算法和LS算法。     

A Fast Noniterative Method for Adaptive Channel Equalization

The noniterative method of adaptive channel equalization proposed by Butler and Cantoni [1] is investigated. Its start-up time is improved remarkably by choosing the period of the training sequence judiciously and performing the estimation of channel parameters exactly over one period. The resulting version of the algorithm is as fast as the fastest known iterative algorithms, such as Godard's Kaiman algorithm [2].     

A superfast algorithm for single-error correction in rrns and hardware implementation

The modular algebraic structure of the residue number systems (RNS) leads to modularity and parallelism in the hardware implementation for the RNS-based arithmetic processor [1], [2]. Both modularity and parallelism are essential to fully utilize the very-large-scale integrated (VLSI) technology [3]. In this work, a superfast algorithm for correcting single residue errors in the RNS is developed with a slight increase in redundancy. Based on this algorithm and another recently proposed fast algorithm, two architectures are designed for their hardware implementation. The hardware complexity for this superfast algorithm isO(k) while the hardware complexity for previously known algorithms isO(k ²). The performance of this new technique is compared to the previously known techniques in terms of computational speed and other criteria.     

关于线性时间复损码的研究

本文对基于随机二部图的复损码进行了深入的研究.提出了给定度分布对的复损码成功译码时可接受最大损失δ的一上界,通过对此上界的详细分析提出了求解复损码度分布对的一种算法.这就从理论上说明了具有如上算法选取度分布对的复损码,应该优于文[2]所给度分布对的复损码.而且证明了具有某一确定度分布对的复损码能以线性时间可编码和可成功地译码.     

Interpolation using the fast Fourier transform

The fast Fourier transform (FFT) algorithm has had widespread influence in many areas of computation since its "rediscovery" by Cooley and Tukey [1]. An efficient and accurate method for interpolation of functions based on the FFT is presented. As an application, the generation of the characteristic polynomial in the "generalized eigenvalue problem" [2] is considered.     

Decentralized Control of Dynamic Routing with a Neural Network Algorithm

A state-dependent routing algorithm based on the neural network model, which takes advantage of other dynamic routing algorithm for circuit-switched network, is given in [1]. But, the Algorithm in [1] is a centralized control model with complex O (N7), therefore, is difficult to realize by hardware. A simplified algorithm is put forward in this paper, in which routing can be controlled decentralizedly, and its complexity is reduced to O (10N3). Computer simulations are made in a fully connected test network with eight nodes. The results show that the centralized control model has very effective performance that can match RTNR, and the centralized control model is not as good as the centralized one but better than DAR-1.