基于恒模类的盲均衡算法的仿真研究

本文阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对近年来出现的恒模算法的改进算法——变步长恒模算法、修正恒模算法、多模算法、修正多模算法和双模式恒模算法进行了分析和仿真。仿真结果表明,与恒模算法相比,变步长恒模算法和多模算法有较小的剩余误差和较快收敛速度。修正恒模算法和修正多模算法则克服了信道传榆引起的相位偏移。     

基于低能见度场景中退化图像的增强方法

研究了低能见度条件下的图像清晰化方法,在基于频率域与空间域的传统算法的基础上,提出了传统算法互相结合的新算法,包括POSHE算法、基于POSHE算法与传统算法相结合的算法、有限对比自适应直方图均衡化的算法、基于CLAHE算法和POSHE算法与传统算法相结合的算法。以上几种算法,都能对含沙尘的这类图像进行不同程度的增强,得到了较为满意的结果。     

一种分布式实时系统中的时钟同步算法

在分析FTMA算法和Basic算法的基础上提出了一种分布式实时系统的时间同步算法N-Message算法。给出了算法的性能评价指标,并通过实验证明N-Message算法优于FTMA算法。     

改进的基于z缓冲器和扫描线算法的消隐技术

z缓冲器算法是较简单的消除隐藏面的算法之一。其缺点是需要很大的z缓冲器工作量较大。扫描线算法是对z缓冲器算法的提高。本文基于扫描线算法,提出一个改进的算法,该算法大大减少了对系统资源的占用,同时提高了算法的效率。     

线性规划的宽邻域预估校正算法

提出了一种新的内点算法--宽邻域预估校正算法。该算法基于经典预估校正算法思想,把窄邻域拓展到宽邻域里,使算法更快地迭代。给出了算法的具体步骤,讨论了其计算复杂性,分析结果表明,所给算法是一多项式时间算法。通过数值实验验证算法的有效性。     

基于碰撞树的多周期RFID标签识别防碰撞算法研究

防碰撞算法是RFID多标签识别系统的关键技术之一。提出了一种高性能RFID多标签识别防碰撞算法,即多周期碰撞树算法（MCT）。该算法在降低算法的时间复杂度、通信复杂度以及系统能耗的同时,显著提高了多标签识别的效率。实验结果表明：与QT算法、BT算法、FSA算法等经典防碰撞算法相比,MCT算法在RFID多标签识别性能上具有明显优势。     

自适应信道均衡器算法仿真与性能分析

使用自适应信道均衡器来抵消数字传输系统中噪声和信道造成的影响。采用两种自适应算法:LMS算法和RLS算法,并对算法进行了仿真,分析了系统参数对两种算法性能的影响,最后比较了LMS与RLS算法的收敛速度。仿真结果与理论分析相一致,验证了自适应算法的有效性。结果表明,虽然LMS算法不如RLS算法收敛速度快,但算法简单,易于实现。     

改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法

为了提高生物地理学优化（BBO）算法的优化特性,提出一种改进的基于局部搜索策略的生物地理学优化算法（ILSBBO）。改进的算法将差分进化算法的局部搜索策略与BBO算法的迁移策略进行结合,并引入了差分进化算法中的选择操作。在13个基准测试函数上,对改进的算法、基本BBO算法,以及基于BBO的混合差分进化算法（DE/BBO）进行比较,结果表明改进的算法优于所比较的其他两种算法;此外,改进后的算法在收敛速度上也优于基本BBO算法。     

SLIP算法的几种变形算法

SLIP算法是目前在实际中应用较多的输入排队调度算法。本文描述了SLIP算法,并介绍了SLIP算法与多次迭代SLIP算法的几种变形算法,并对所述变形算法的进一步扩展提出了建议与展望。     

入侵检测模式匹配算法研究

综述了入侵检测模式匹配算法,包括Brute Force算法、Knuth-Pratt-Morris算法、Boyer-Mooer算法、Aho-Corasick算法、Set-wise Boyer-Moore-Horspool算法和Aho-Corasick_Boyer-Moore算法。     

一类奇异边值问题和壁摩擦的估计公式

利用单调逼近方法给出了源于流体边界层理论中的一类奇异边值问题正解的存在性和唯一性的充分条件,同时给出了用压力梯度参数表示的壁摩擦的估计公式;并且数值结果证明了估计公式的可靠性和有效性。     

一种多视角人脸姿态估计算法

基于独立子空间分析(ISA)技术，提出了一种多视角人脸姿态估计算法。给出了ISA视角子空间分析公式和有效的多视角子空间有监督学习算法。基于有监督学习的多视角人脸模型子空间学习算法，能够实现比无监督ISA学习算法得到更高的姿态估计精度。     

信号估计中的贝叶斯方法及应用

贝叶斯估计理论在图像处理领域有广泛的应用.结合图像去噪问题,讨论了贝叶斯最大后验概率估计技术,并推导了信号的最小均方误差估计;在此基础上,提出了一种利用后验均值准则推导维纳滤波表达式的方法.     

相关时延估计方法DSP实现研究

基于相关分析的时延估计方法是一种重要的时间延迟估计算法.文章分析了基于相关分析的时延估计方法的信号模型,研究了利用DSP实现相关时间延迟估计的关键技术,以及实现中需要注意的问题和提高程序执行效率的方法.仿真结果表明,文中提出的方法能够检测序列的时延值.     

基于子空间旋转的信号频率和波达方向同时估计方法

针对宽频段窄带信号,利用时间平移构造伪数据矩阵,同时,将伪数据矩阵信号子空间进行旋转,并通过对构造的信号空间矩阵进行特征分解,提取导向矢量矩阵和旋转因子中所包含的角度和频率信息,从而直接获得频率和波达方向（DOA）的同时估计,计算机仿真表明,该方法在中等信噪比下是有效的,且无需搜索过程和配对处理。     

一类反Stefan问题中自由边界的实时跟踪

对处于融化过程中的固体,可以利用在固定边界上得到的温度和热流测量数据,实时估计固体与液体之间的动态边界。由于在实际过程中无法在液体边测量其温度和热流,因此,该类问题无法通过直接Ｓｔｅｆａｎ问题求解来得到动态边界的实时估计。将该类问题的求解归结为一类病态反Ｓｔｅｆａｎ问题的求解,给出了一种基于Ｔｈｉｋｎｏｖ调节理论的滑动区间估计算法。     

被动合成阵列极大似然参数估计的快速方法

针对被动合成阵列的极大似然目标参数估计方法(pasaML)计算量大的问题,探索利用Markov Monte Carlo(MCMC)类方法降低计算量.将完备抽样方法(PS)与pasaML方法相结合,提出一种基于完备抽样的频率一方位联合估计新方(PS-pasaML)来联合估计多个目标的频率和方位.首先将pasaML方法的谱函数视为频率和方位的联合概率密度函数,构造并证明了具有单调保偏序性质的更新函数,然后产生2条Markov链的初始方位角向量,使用更新函数确定Markov链在状态空间中的转移方向,并通过在全局状态空间和局部状态空间之间的跳转抽样来提高运算速度,最后由融合时间判决Markov链的平稳性,对其求期望从而获得目标方位的最终估计.仿真实验表明,在目标个数较少时,PS-pasaML方法不仅保持了pasaML方法的高分辨能力,而且计算复杂度降低为pasaML方法的1/7左右.     

无失效数据情形参数的综合估计

对指数分布的无失效数据,在引进失效信息后,在先验分布为Beta分布时,给出了失效率的多层Bayes估计和综合Bayes估计,并给出了无失效数据情形可靠度的综合估计。     

基于宽窗口和PAST算法的扩频序列盲估计

针对DSSS信号的盲估计问题,结合投影逼近子空间追踪算法(PAST)和滑动窗技术,对接收信号进行宽窗口划分,实现了非同步接收信号的扩频码的恢复。该方法只需要提取信号的主特征向量,然后利用滑动窗的方法实现码同步。PAST方法避免了特征值的求解,降低了计算量,易于硬件实现,解决了传统的特征分解方法实时处理的困难以及相位模糊的问题,并且能在低信噪比下实现扩频码的估计。     

PPS估计与乘积估计的比较

PPS放回抽样方案下对总体均值的估计与简单随机抽样方案下对总体的乘积估计是实际应用相当广泛的两种抽样方法。本文在规模指标与关心指标呈负相关的情形下比较了这两种估计的优劣。