一种改进的矢量曲线数据压缩算法

对已有的矢量数据压缩算法进行分析，提出一种更简单、精确的算法，这种算法基于斜率和封闭曲线的数据压缩可以一次性提取特征点。     

一种增强零陷的稳健Capon波束形成器设计

阵列天线因其分辨率高、增益强、方便控制等特点,在民用以及军用通信、雷达、探测等领域的作用不言而喻。其中,自适应波束形成技术是阵列天线信号处理的重要组成部分,本质是空域滤波技术,可有效抑制干扰,定向控制波束方向,以充分发挥雷达性能。因此,设计一种增强零陷的稳健Capon波束形成器,用于提升阵列天线在角度失配条件下的性能。通过重构协方差矩阵预先估计导引矢量,引入零陷宽度,增强天线性能。经经仿真分析,该算法在角度失配条件下具备良好的性能。     

基于特征变换的高光谱图像压缩快速矢量量化算法

矢量量化能够得倒良好的压缩效果但有着计算复杂度高的缺点.提出了一种基于特征变换的快速矢量量化算法来压缩高光谱图像.该算法利用了高光谱高维空间大都是空的,可以用较低的子空间来表示这一特点.在较低维数的子空间进行矢量量化会大大降低运算的复杂度.所提出的算法在获得和经典的扩展劳埃德算法效果相当的情况下,大大降低了运算时间.     

IPF算法与N-R算法的对比研究及应用

IPF算法和N-R算法在列联表的相关模型研究中应用广泛.本文通过MATLAB实现了IPF算法和N-R算法,并通过数据模拟研究了两种算法的优劣.模拟结果显示,IPF算法具有稳健、简洁等特点,而N-R算法在迭代次数、精度方面有优势,算法的实现和对比研究对实际应用具有重要地参考意义.     

基于自组织特征映射的神经网络的矢量量化

本文设计了一种神经网络矢量量化编码方法－基于自组织特征映射的神经网络的矢量量化,利用Kohonen网络的自组织聚类功能,设计矢量量化器码书,实现矢量量化。该神经网络速度快,效率高,适用于语音和图象数据压缩,并对SOFM算法应用于图象矢量量化进行系统的研究。     

对基于EXIT图的LDPC码优化算法的改进

就Brink方法不能自动搜索的不足,文中提出了一种基于EXIT曲线匹配的改进优化算法：DE EXIT算法.该算法构造了衡量EXIT曲线匹配程度的代价函数,利用差分进化技术由初始的矢量集开始,迭代更新集合中的每一个矢量,直至监督矢量发现最优的代价函数值.算法在给定码率的情况下,可以进行优化次数分布对的自动搜索,同时获得相应的码集噪声门限.仿真结果表明,提出的优化算法在码结构优化方面有着很好的性能,并且可以用于不同情况下的结构优化.     

保硬主元算法的数值报告

保硬主元算法是线性规划基线算法的一种很好的实现形式.在一张基线表格中可以同时实现原始可行和对偶可行.大量的数值实验表明保硬主元算法有稳健的收敛过程,与原始单纯形法相比,问题的规模越大,保硬主元算法的相对迭代次数越少,相对解题时间越短     

一种基于LS准则和L阶输入矢量的自适应算法

提出了一种新的基于LS准则和L阶输入矢量的自适应滤波算法．该算法采用新的梯度计算公式，使自适应滤波中权矢量的更新比LMS精确和平滑．仿真表明经过250次迭代，新算法就可以收敛于最优值1．6．新算法与基本的解相关LMS算法（DLMS）和LMS算法相比，收敛速度快、稳定性更好．并给出了新算法、DLMS算法和LMS算法性能曲线仿真结果．     

多小区MU-MIMO系统中基于信道投射的块对角化预编码设计

研究多小区MU-MIMO中的预编码设计. 通过扩展单小区块对角化预编码将泄漏到邻小区的干扰纳入考虑范围,根据信道投射的块对角化预编码和发送端提供的额外自由度,以最大化信漏比为原则对发送信号进行预处理. 在目标用户信号和泄露干扰之间取得一个折中以实现泄露干扰抑制的目的,同时在小区内用户间进行子
空间迫零以消除用户间干扰,从而降低小区干扰对多用户MIMO系统的不利影响. 相较于经典的泄漏干扰迫零算法,可以灵活地调整用于小区间干扰抑制的自由度,平衡抑制干扰与提升系统容量的矛盾关系. 理论分析和仿真均证明,该方法能有效抑制小区间干扰,提升系统容量,在相同干扰的条件下甚至可以成倍增加容量,且不用改变现有通信系统的拓扑结构,实现复杂度较低.     

基于频域批处理的直扩系统窄带干扰抑制技术

针对直接序列扩频系统中窄带干扰问题,采用频域批处理LMS算法进行干扰抑制.文中推导了算法的数学过程,并进行了计算机仿真,仿真结果表明,采用该算法可以较大幅度提高系统的抗干扰性能.