基于核函数的非线性口袋算法

应用满足Mercer条件的核函数设计非线性算法已经成为机器学习领域一项新的非线性技术.核感知器算法利用核思想非线性地推广了线性感知器算法,使其可以处理原始输入空间中的非线性分类问题和高维特征空间中的线性问题.线性口袋算法改进了线性感知器算法,能够直接处理线性不可分问题.为了进一步改进线性口袋算法和核感知器算法,本文提出基于核函数的非线性口袋算法,即核口袋算法,其目标是找到一个使错分样本数最小的非线性判别函数,并证明了其收敛性.核口袋算法的特点是用简单的迭代过程和核函数来实现非线性分类器的设计.基准数据集的实验结果证明核口袋算法的性能优于线性口袋算法和核感知器算法.     

高光谱遥感图像非线性解混研究综述

介绍了近年来非线性光谱解混方法的发展状况,主要包括矿物沙地地区的紧密混合模型和植被覆盖区域的多层次混合模型,以及基于这些模型的非线性解混算法和利用核函数、流形学习等方法的数据驱动非线性光谱解混算法及非线性探测算法.最后分析总结了现有非线性解混模型与算法的优势与缺陷及未来的研究趋势.     

非线性信道的均衡算法研究

本文使用Hammerstein模型和维纳模型代替Volterra级数模型来模拟非线性结构以降低运算复杂度,提出了一个由Hammerstein模型和维纳模型构建成的非线性信道传输系统的模型.基于该系统模型,分别提出并推导了三种非线性信道的均衡算法:NCRLS算法、NCKalman算法和NCRPEM算法,并对这三种新算法的性能进行了比较.仿真结果表明,在剩余均方误差方面三种算法中NCKalman算法最小,NCRPEM算法次之,NCRLS算法较差;在收敛速度方面NCRPEM算法收敛最快,NCRLS算法次之,NCKalman算法较差.     

基于Hammerstein模型的非线性信道广义线性盲均衡算法

为了提高非线性信道盲均衡的性能、降低运算复杂度,本文以Hammerstein模型代替传统的Volterra级数模型来模拟非线性信道,利用非线性信道接收信号呈现非圆性的特点,构造了一种新的基于Wiener非线性模型的广义线性盲均衡器,并在常模准则的基础上提出了NCWL-CMA和NCWL-CMA Newton-like两种非线性信道广义线性盲均衡器抽头系数更新算法.理论分析和仿真实验结果表明,与传统盲均衡算法相比,新算法显著地降低了剩余码间干扰,提高了收敛速度.     

基于区间全局优化的非线性最小二乘估计

分析了使用区间全局优化算法进行非线性系统模型参数估计的原因,介绍了非线性最小二乘估计和区间全局优化算法.在非线性系统模型参数估计中,相对于通过优化目标函数求得待估参数点估计的现有算法,基于区间分析的区间全局优化算法不仅可以求得待估参数的点估计,还可得到肯定包含待估参数真值的估计区间,并且该算法还具有计算结果稳定以及更大范围收敛的性质.通过仿真实验并与其他方法进行比较,结果表明算法的可行性和有效性.     

基于多宇宙并行量子遗传算法的非线性盲源分离算法研究

在系统分析非线性盲源分离模型和算法的基础上,提出了基于输出信号联合累积量的非线性盲 源分离算法,并提出采用多宇宙并行量子遗传算法的优化求解方法,仿真结果表明了算法的有效性.     

基于核的正交局部保持投影的人脸识别

针对发掘人脸图像中的高维非线性结构,本文将加核及向量间相互正交两种思想同时引入局部保留投影算法中,提出了一种新的基于核的正交局部保持投影(Kernel based Orthogonal Locality Preserving Projections,KOLPP)的非线性子空间人脸识别算法并给出了其推导过程.该算法首先利用核的方法提取人脸图像中的非线性信息,并将其投影在一个高维非线性空间,在保证各向量正交的同时,通过局部保持投影算法做一线性映射,从而更好地提取人脸非线性局部邻域结构特征.在ORL和Yale人脸库上的试验证明了该文所提算法的有效性.     

约束最小二乘的高光谱图像非线性解混

高光谱图像解混是高光谱数据分析的重要研究内容.在现有混合模型的基础上,提出一种新的高光谱图像非线性解混算法.通过在目标函数中引入丰度的非负及和为一约束以及非线性参数的有界约束,该算法将高光谱图像非线性解混问题转化为求解丰度矢量和非线性参数的约束非线性最小二乘问题,继而采用一种交替迭代优化算法求解该问题.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法有效地克服了线性解混的不足,同时具有良好的抗噪声性能,可以作为一种解决高光谱遥感图像非线性解混的有效手段.     

基于平方根无迹卡尔曼滤波的数字预失真算法

射频功率放大器工作在近饱和点时产生的非线性效应是制约其性能提升的主要因素.提出了一种基于非线性无迹卡尔曼滤波的数字预失真算法,可有效克服此非线性效应的影响.针对预失真算法的状态方程为线性的特点,优化了无迹卡尔曼滤波算法以提高运算效率.仿真结果表明,所提算法性能优于传统的基于最小均方的数字预失真算法.     

二进神经网络非线性移位寄存器的综合

本文利用二进神经网络及其学习算法特点和对布尔函数的映射能力,设计了一个精巧的非线性移位寄存器的综合算法,同时得到序列非线性复杂度的移位寄存器的反馈布尔函数.此综合算法简单可靠,所需存储运算量小.     

基于MC FQRD RLS算法的功放建模方法

在地面广播电视传输系统中,为了提高效率,功率放大器通常工作在非线性区.由此引入的非线性,必须进行校正.如果能够得到功率放大器的非线性模型,校正工作就能取得很好的效果.提出了一种基于多通道快速QR分解RLS算法的建模方法.传统的QRD RLS算法具有收敛速度快和数值稳定的优点.但其缺点是算法的计算量很大,对硬件资源的需求...     

功放非线性对TCM-8PSK的性能影响研究

从理论上推导了高功率放大器非线性对TCM-8PSK信号误码率性能影响,运用Matlab中的动态仿真工具Simulink仿真验证了推导结果。提出了基于LMS的均衡算法,并给出了仿真结果。推导及仿真结果表明：LMS均衡算法能有效地改善非线性失真,保证了TCM-8PSK在非线性条件下的编码增益。     

一种正交频分复用系统的非线性补偿技术

针对正交频分复用(OFDM)系统在功率放大器(PA)非线性较强时的性能问题,基于一种无线设备非线性与无线信道的联合估计技术,提出了一种基于训练序列的OFDM非线性信道估计与补偿技术.首先基于最小二乘(LS)算法进行发射机非线性与无线信道单位脉冲响应的联合估计,然后依次进行无线信道与发射机非线性的补偿.仿真结果显示,提出方法可逼近不考虑PA非线性时OFDM无线通信系统的完美均衡理论解析值.     

Quantifying and cancelation memory effects in high power amplifier for OFDM systems

A modeling approach to power amplifier design for implementation in OFDM radio units is presented. The power amplifier model assesses the impact of linear memory effects within the system using a Wiener representation, and employs a linear novel parametric estimation technique using Hilbert space. In addition, in order to model the nonlinear memory effects the previous topology is generalized by inserting the truncated Volterra filter before the static nonlinearity. Predistortion based on the Hammerstein model is introduced to deal with the nonlinear response. The new general algorithm is proposed to evaluate the Hammerstein model parameters for an OFDM system. A representative test bed was designed and implemented. The assessment of the new methods for PA and PD modeling are confirmed by experimental measurements. The measurement results reveal the preference of the new techniques over the existing approaches.     

基于Volterra级数间接学习型预失真器的FPGA实现

在宽带无线通信系统中,高功率放大器HPA因其非线性和记忆特性,将会导致频谱再生和邻道干扰。本文论述了在FPGA硬件平台上实现基于Volterra级数间接学习型的预失真器,采用LMS自适应算法在线实时更新预失真器的权重系数,从而有效消除高功率放大器的非线性失真。实验结果表明,该设计可以有效降低功放的互调失真（IMD）,进而提高发射机系统的性能。     

数字预失真器模型参数辨识算法研究

数字基带预失真技术是补偿功放非线性的最有效方法之一,而自适应算法的选择很大程度上影响着系统的预失真性能。其中,最小均方误差(LMS)算法和递归最小二乘法(RLS)是最常用的自适应收敛算法,在综合分析两种算法优缺点的基础上,提出了一种基于正弦函数的归一化LMS(NLMS)算法和RLS算法的组合算法。仿真结果表明,该组合算法在达到与RLS同样预失真精度的前提下,可大大减小计算量。     

记忆多项式数字预失真线性化逆E类功放

采用记忆多项式模型的数字预失真器,用于线性化逆E类射频功率放大器,从而获得具有高线性和高效率的射频放大系统,使得开关型的逆E类功率放大器可以适用于具有非恒包络的调制信号的发射。文中设计了一个工作于S频段的具有10W饱和功率的逆E类功率放大器,以具有5MHz信号带宽的单载波WCDMA信号作为测试信号,使用记忆多项式的预失真器对其进行线性化。实验表明,该记忆多项式预失真器能够很好地抑制逆E类功放的动态非线性引起的带外寄生频谱,可以使逆E类功放同时工作于高线性和高效率状态。     

一种数字预失真器的实现方法

针对功率放大器引起的非线性失真问题,提出一种基于极坐标查找表的数字基带预失真系统,使用Altera DSP Builder Quartus II等工具软件完成该系统的设计、综合与适配。仿真及实验结果表明,该系统能较好的补偿功率放大器的非线性失真,且具有占用现场可编程门阵列（FPGA）硬件资源少,系统复杂度低的特点。     

影响晶体管功放音质的因素与对策

可变的时延影响功放的动态稳定。降低电路对进入非线性的敏感度,是降低TIM的一种有效方法。提高晶体管功放动态余量,是改善其音质的良好途径。设计不合理的过流保护电路,限制了功放在复合性阻抗负载下的输出功率。本文分析了以上原因,给出了解决方法。     

射频功率放大器自适应预失真技术研究

本文研究了一种用于改善射频功率放大器非线性失真的预失真技术.首先,对预失真技术的原理进行了简单的论述,随后,给出了谐波发生器的电路结构,并对其特性进行了分析,在此基础上添加了自适应控制电路,并对其进行了深入的算法推导,通过与自适应技术的结合,整个系统的稳定性得到提高.将此预失真线性化电路用于射频放大器中,IMD3的性能...