OFDM系统中基于导频的信道估计及其MATLAB仿真

本文介绍了正交频分复用（OFDM）系统中两类常用的信道估计算法：最小二乘（LS）和最小均方误差（MMSE）。在广义平稳的多径时变瑞利衰落信道模型下,利用MATLAB程序仿真实现了LS、MMSE以及简化的MMSE信道估计,得出了均方误差（MSE）和误符号率（SER）随信噪比（SNR）变化的曲线。仿真结果表明,MMSE算法的效果要优于LS,简化MMSE算法的运算复杂度介于LS和MMSE之间,且估计精度接近MMSE算法。     

MIMO系统中一种新的接收天线选择算法

在瑞利衰落信道条件下，通过天线选择可以提高多输入多输出（MIMO）系统的容量，并能有效地降低MIMO系统的复杂度和射频成本，天线选择算法也成为问题的关键。对接收天线选择算法进行了研究，通过连续选择使MIMO系统容量增加最大的天线的方法，用矩阵及行列式运算导出了一种新的接收天线选择算法，并通过仿真和分析与其它算法进行了比较。仿真结果表明，新算法在信噪比较小时，有最大的遍历性容量（ergodic capacity）、中断容量（outage capacity）；在信噪比较大时，同其它算法结果十分接近。新算法更适合于在信噪比较小（信号弱或信遭受噪声恶化严重）时使用。将新算法同Alkhansari算法结合起来，结果更好。     

延时反馈多天线信道的线性预编码方案

为了充分利用多天线系统发送端的延时信道参数,基于B ayes ian准则提出等误码准则和最小误比特率准则下的优化线性预编码方案。该方案考虑发送端的延时误差给系统带来的影响并对信道状态信息的条件期望进行奇异值分解。仿真结果表明:采用等误码准则下的优化方案使得系统在误比特率为10-4时获得约2.5 dB的信噪比增益,并且使各空间子信道的性能更接近,另外最小误比特率准则下的优化预编码方案也在稍增加系统复杂度的前提下有效地抑制延时信道对系统性能的影响并降低系统误比特率。     

中继OFDMA系统的自适应资源分配策略

将中继OFDMA系统的资源分配问题建模成一个在每个接入节点功率受限,以及满足每个用户最小速率要求的条件下,最大化系统容量的数学模型,提出了一种基于对偶分解的资源分配算法,将该问题分解成若干个关于各个子载波的子问题进行求解,从而有效地降低了计算的复杂度.通过对各子问题的求解,可以获得最优的中继节点的选择方案以及功率、子载波的分配方案.仿真结果表明,该算法能够在保障不同用户速率需求的前提下,有效地提高系统的容量.     

无线Mesh网络信道路由联合优化算法

无线Mesh网络传输性能的优化集中在系统吞吐量、平均时延和传输公平性3个方面,属于NP难题.提出一种基于启发式搜索和"原始-对偶"问题的优化迭代算法,在信道-收发器和链路容量的限制条件下对系统吞吐量进行了优化,并且分析了算法的收敛性.计算机仿真结果表明,所提出的算法可以显著提高无线Mesh网络系统的吞吐量.     

基于点-轴理论的辽宁省旅游地系统空间结构研究

“点-轴系统”理论对区域旅游开发具有重要的理论价值和现实指导意义,在分析辽宁省旅游资源类型以及旅游地系统现状的基础上,以“点-轴系统”理论为基础,结合辽宁省旅游地系统确定旅游区重点发展点和发展轴,形成“点”、“轴”、“面”相结合的“板块旅游”空间结构体系,优化辽宁省旅游区空间结构,实现旅游业可持续发展．     

物理层网络编码与LDPC码联合系统设计及性能优化

在双向中继通信系统中,针对物理层网络编码与LDPC码联合方案编译码算法复杂度较高、译码运算时间较长等问题,提出了一种新的系统性能优化方案.首先设计了基于QPSK调制的物理层网络编码与LDPC码联合通信系统模型,给出中继映射方案和系统各节点译码算法;然后分析了联合通信系统中LDPC码的码率、码长、最大迭代次数等因素对系统误比特率性能的影响,对系统性能进行改进优化;最后对系统译码迭代方案进行优化.实验仿真表明,该通信系统优化方案能够保证良好的译码性能、缩减译码运算时间、提升信息交换效率.     

用于风电机组容量评估的容量可信度快速算法

针对以往在利用风电机组容量可信度这一指标来评价风电机组容量时,准确度与计算速度不能兼顾的问题,提出了一种基于负载-失负荷概率曲线来快速准确计算风电机组容量可信度的最大公因子步长算法(GCDS)。该方法首先将风速分布信息和风电机组特性曲线离散化,把风电机组出力建模为多状态,然后应用负载-失负荷概率的递推关系式和以各个机组装机容量最大公约数为步长进行遍历的算法,快速得出加入风电机组前后系统的负载-失负荷概率曲线,最终得出风电机组的容量可信度。仿真和实验结果表明:把1个风电机组加入到41个常规机组的系统中,使用GCDS算法对风电机组容量可信度进行计算,在准确度可以保证的前提下,计算时间仅为0.015 6s,与穷举法相比,计算效率有了极大提升。     

Lognormal-Rayleigh信道中多跳MIMO-OFDM系统无线资源分配算法研究

面向新一代无线通信网络,研究基于MIMO-OFDM技术的多跳中继网络的容量及端到端吞吐量优化方案.在Lognormal-Rayleigh阴影复合衰落信道环境中,使用注水算法分配功率,分析对系统容量和多跳中继系统端到端吞吐量的影响.仿真结果表明:使用注水算法对多跳MIMO-OFDM系统中各跳子载波对应的子信道进行功率分配,可以显著提高系统吞吐量.     

大规模海上风电场内部电气汇集系统设计方案经济性优化

为解决大规模远距离海上风力发电技术的汇集送出时成本过高等经济性的问题,本文通过对海上风电场汇集系统的组成和特征以及汇集系统的经济性组成因素进行分析,以投资成本最低为目标,建立汇集系统经济性数学模型。在此模型基础上,提出了一种经济性优化组合算法。对风机排布采用放射型模糊聚类算法RFCM（Radial Fuzzy C-Means）,进行模糊聚类分片,并将聚类片区得出的风电机群的海底电缆分布路径采用Prim最小生成树算法进行优化找出电缆连接最小路径,得出最经济性的分布拓扑。结果表明,此组合算法解决了穷举法优化拓扑结构的维数灾问题,为简洁快速的解决大型海上风电场汇集系统经济性优化问题提供了支撑。最后对山东半岛北风电场实例进行该组合优化算法的算例分析,证明该组合优化算法的有效性。     

D2D网络功率和频谱资源分配策略

针对蜂窝通信系统高能耗、低通信资源利用率和低信道利用率的问题,提出一种基于能量效率(energy efficiency,EE)与频谱效率(spectral efficiency,SE)联合优化的网络资源分配策略.首先,在保证通信用户服务质量(quality of server,QoS)的前提下,提出一种基于启发式算法的...     

认知Ad hoc网络中基于凸优化的功率控制算法

针对认知Ad hoc网络的特点,构建了相应的网络模型,提出了一种基于凸优化理论的分布式功率控制算法。在分析系统内部干扰的基础上,以最大化网络效用值为目标,以认知用户的发射功率为求解对象,建立了一个通用的数学优化模型。在凸优化理论的指导下,通过引入辅助变量和变量的对数变换,将该模型转变为等价的凸优化模型,采用拉格朗日对偶法对该模型进行求解,得到了分布式的功率迭代算法。仿真实验表明：与其他算法相比,该算法在满足系统约束条件的前提下,取得更好的系统性能。     

基于NOMA系统的上行链路功率分配

为解决用户速率化前提下的能效优化问题,针对非正交多址接入(NOMA)系统上行链路,提出了基于Dinkelbach算法的最佳功率分配方案.仿真结果显示:当给定用户发射功率最大限值为15 dBm时,系统的能效提升了38 bit·J~(-1)·Hz~(-1).     

遗传狮群算法的分布式电源定容选址

近年来接入配电网的分布式电源容量越来越大,但不合理的分布式电源定容选址方案不利于配电网的优化运行,故针对分布式电源定容选址问题,分析了分布式电源对配电网线路损耗、节点电压和快速电压稳定裕度指数的影响,并建立了相关的目标函数,同时为加强狮群算法跳出局部最优解的能力将遗传算法的交叉、变异环节引入到狮群算法中,最后在标准的IEEE 33节点配电网络的基础上,对所提方法进行验证,结果表明所得的分布式电源定容选址方案能够有效地降低网络线路损耗,提高节点电压和加强配电网的稳定运行,同时表明遗传狮群算法优化算法比原算法有更强的跳出局部最优解的能力,收敛速度也较快。     

基于遗传算法的电炉载能值综合优化

引入载能体的方法,统筹电炉炉料结构、电炉供氧、配碳和供电等多种因素,建立了电炉载能值综合优化模型.模型约束复杂,采用线性规划难以求解,本文采用遗传算法进行求解.对BH1H、BHDDQ和SUS304钢种进行能值计算.结果表明:在保证电炉出钢钢水化学成分、温度和渣的碱度等指标符合要求的前提下,每炉钢水能值分别降低了22.8%、21.4%和23.6%.     

递归搜索与遗传算法融合的终端优化配置方法

提出了基于递归搜索与遗传算法融合的终端配置优化方法,该方法以各负荷点为起点在含有配电终端的配电网进行主回路搜索和子回路搜索,搜索同时依次判断当前故障对负荷节点的供电可靠性的影响并累加停电时间.通过构建选择算子的选择条件,将递归搜索可靠性计算方法与遗传算法深度结合,能够快速求解配电终端优化问题,易于在计算机上编程实现,且能够在只修改网络基本参数的前提下,得出不同配电网的终端配置的最优方案.算例以不同的平均供电可用率指标作为约束,分析不同约束下的终端配置方案和经济效益,验证了所提算法的有效性.     

NSGA-II与改进粒子群算法相结合的储能优化配置

储能系统的选址定容在接入新能源的电力系统中具有重要意义,合理选择储能容量可以很好地平抑风电接入后的系统有功功率波动,同时减少能源浪费。本文提出了一种混合智能优化算法(Hybrid Intelligent Optimization Algorithm,HIOA),以电压偏差、负荷波动最小及最少储能配置容量为目标进行优化配置。该算法将多目标粒子群算法改进后(IMOPSO)与精英非支配排序算法(NSGA-II)结合,与常规多目标粒子群算法相比,大幅提高了算法的寻优性能,保证了Pareto 解的多样性和分布性。通过非支配排序求解获得Pareto 最优解集,采用逼近理想解排序(technique for order preference by similarity to an ideal solution,TOPSIS)选出储能的最优接入方案。通过IEEE-33 节点测试系统的仿真实验验证了本文所提算法的准确性及有效性,在求解配电网储能选址定容问题中有很好的收敛性和全局寻优能力。     

基于多目标优化的电网弹性薄弱环节识别

加固电力系统中少数关键元件提升其抗外力冲击能力可以有效提升电力系统弹性。本文主要研究考虑弹性的电力系统薄弱环节识别。首先,基于弹性过程曲线提出了最大供电能力指标来定量刻画系统弹性,构建了最优潮流模型并通过单纯形法求解任意拓扑下电力系统能提供的最大供电能力。然后在此基础上构建多目标优化模型,以破坏元件数目和电网的最大供电能力两个指标作为目标函数,选取智能优化算法对建立的多目标优化模型进行求解计算。仿真结果表明与基于启发式算法相比,本文建立的的多目标优化模型能够有效识别电力系统中对弹性有重要影响的关键元件组合。     

协作中继认知无线电中功率分配算法

基于协作中继的思想, 提出一种组成次用户协助主用户传输的系统模型, 用基于解码转发的Lagrange对偶优化功率分配算法进行功率分配, 解决了次用户接入主用户频段产生的干扰过大问题. 仿真结果表明, 该算法在保障次用户正常通信的前提下, 可大幅度降低对主用户的干扰, 即可有效增大主用户对外界环境的抵抗力, 并提高主用户的系统容量.     

协作中继认知无线电中功率分配算法

基于协作中继的思想, 提出一种组成次用户协助主用户传输的系统模型, 用基于解码转发的Lagrange对偶优化功率分配算法进行功率分配, 解决了次用户接入主用户频段产生的干扰过大问题. 仿真结果表明, 该算法在保障次用户正常通信的前提下, 可大幅度降低对主用户的干扰, 即可有效增大主用户对外界环境的抵抗力, 并提高主用户的系统容量.