迭代接收下高效链路自适应传输方法

针对3GPP LTE下行传输链路,研究迭代接收情况下的高效链路自适应(LA,Link Adaptation)方法.首先,给出迭代接收后验信干比及等效信噪比的计算方法;然后,利用传统LA方法确定秩指示和信道质量指示的取值范围;接着,提出高效LA方法,该方法仅在秩指示和信道质量指示的范围内确定反馈参数,减少了后验信干比及等效信噪比的计算次数,从而降低了在线吞吐量预测的计算量;最后,仿真结果表明,所提LA方法的吞吐量优于传统LA方法,满足链路服务质量并且获得了3.5 dB吞吐量增益.     

导弹编队飞行控制方法研究

为实现多导弹协同作战时的编队飞行,基于滑模变结构、自适应及非线性动态逆控制理论研究了导弹编队飞行控制方法. 在领弹的速度、加速度以及从弹的速度未知的前提下,将领弹与从弹的相对速度以及领弹的加速度视为可估计的有界不确定量,基于滑模变结构控制理论提出一种仅需弹间相对位置和相对速度信息的鲁棒编队控制律. 采用边界层法消除了系统的抖颤现象,并根据编队稳态误差的要求分析了边界层厚度的设置方法. 运用奇异摄动理论将导弹非线性动力学系统划分为3个快慢变化不同的子系统,考虑系统所受的外部干扰并将其视作有界不确定量引入慢变子系统中,基于自适应变结构控制和非线性动态逆控制理论,设计了具有鲁棒性的导弹编队自动驾驶仪. 仿真结果表明,导弹编队自动驾驶仪能够准确跟踪编队控制指令,实现多导弹的编队飞行.      

一类扩展的弹道成型制导律

以导弹剩余飞行时间的幂函数为基础构建扩展的目标罚函数,利用Schwartz不等式,推导得到扩展的带落点和落角约束的最优制导律簇,给出了两类衍生形式的扩展弹道成型制导律簇. 在终端落角约束下,针对罚函数的不同指数n、制导动力学阶数以及不同的导引头和驾驶动力学权状态,研究了第一类衍生形式弹道成型的量纲一加速度、位置、角度脱靶量特性. 研究结果表明,末导时间达到制导动力学滞后时间常数的15倍左右时,量纲一位置和角度脱靶量均收敛到0附近;指数n越大,位置和角度脱靶量振荡越厉害;动力学阶数越高,位置脱靶量振荡越厉害. 最后指出,提高导引头响应速度比提高驾驶仪响应速度能更有效地降低系统位置和角度脱靶量.      

基于数据预处理的改进GS正交化波束形成

针对常规Gram-Schmidt（GS）正交化算法在训练快拍中混有期望信号时,自适应波束会出现期望信号相消的问题,提出了基于数据预处理的改进GS正交化波束形成算法. 该算法构造阻塞矩阵进行数据预处理剔除期望信号,估计对应的协方差矩阵,并对其进行GS正交化重构干扰子空间,将静态加权矢量向干扰子空间作正交投影得到自适应权矢量. 同时,为准确估计干扰子空间,对协方差矩阵的正交化自适应门限进行了修正. 仿真结果表明,所提算法的输出信干噪比（SINR）比其它GS正交化算法有2 dB以上的性能改善.      

适用于TEDS系统的AMC与HARQ结合算法

研究陆地集群无线电增强数据业务（TEDS）中的自适应调制编码（AMC）与HARQ结合算法. 该算法采用基于SNR的切换门限判别法进行调制编码方式的选择,采用大数逻辑译码算法进行重传数据帧的合并. 仿真结果验证了所提出的算法可有效地提高TEDS系统数据传输的可靠性,当最大重传次数为2时,所提出的算法能够使系统的误帧率由36.49%下降到6.93%.      

一种基于免疫变异算子的改进型量子遗传算法

基于量子遗传算法进化方向随机性大、易早熟等缺点提出了一种改进的量子遗传算法.该方法采用了自适应染色体长度和旋转角度,提高了优化效率;引入了免疫算子,淘汰繁殖率低的个体,并通过操作染色体编码实现量子变异,以增强种群中基因多样性,避免算法陷入局部最优.对若干基准测试函数进行实验,结果表明相对于标准量子遗传算法,该算法在收敛速度、精度、稳定性以及克服早熟能力方面都有了显著的提高.     

去除AMR语音编码器前瞻时延的研究

为降低自适应多速率（AMR）语音编码器的时延,提出了一种去除其前瞻时延的方法. 此方法采用协方差算法计算线性预测系数,然后用线性预测系数外推得到新样点. 用新推得的样点取代原来的前瞻样点,从而去除了编码器的前瞻时延. 进一步对重建语音质量分别进行了客观评价和主观评价,并且计算了算法复杂度. 实验结果表明该方法在去除前瞻时延的同时,重建语音质量接近原始AMR的重建语音质量.      

求解经济负荷分配的自适应混沌粒子群算法

针对电力系统经济负荷分配(economic load dispatch,ELD)这一典型的非凸、非线性的多约束优化问题,提出一种自适应混沌粒子群算法(self adaptive chaotic particle swarm optimization,SACPSO).在混沌粒子群算法(CPSO)的基础上,先利用引入变异算子和社会因子的粒子群算法进行全局搜索,再对搜索得到的先验解进行基于Tent映射的混沌细搜索(CLS),并将逆映射回的决策变量和全局最优粒子的线性组合作为CLS的搜索结果输出.通过6机组、15机组电力系统的仿真,验证了该算法的有效性.     

精密设备主动SAWPSO-PID振动控制器设计及仿真研究

比例-积分-微分(PID)控制器具有简单、稳定性好、可靠性高、鲁棒性强等特点,在振动控制领域应用广泛。而传统的主动PID控制器参数以假设或经验性选取为主,不科学且不能充分发挥控制器性能。自适应权重粒子群算法(self-adaptive weight particle swarm optimization,简称SAWPSO)克服了传统粒子群算法寻优过程的早熟情况,能使PSO算法达到局部及全局最优的平衡。文章基于SAWPSO算法,设计了SAWPSO-PID控制器,以时间乘以误差绝对值积分(ITAE)为目标适应值函数,对精密设备振动进行了PID参数自整定的优化控制研究,并与经验型参数选定PID振动控制、被动隔振(无控)进行了对比分析。     

混合型电力滤波器在电铁谐波抑制中的仿真研究

对混合型电力滤波器的性能进行了研究,分析了其工作原理和性能.用基于自适应原理的检测方法检测出待补偿的电流值,采用改进的三角波调制电流的控制方法,使逆变器产生出待补偿电流,以减小因电气化铁道(简称电铁)牵引负荷给电力系统带来的谐波影响.同时在MATLAB的仿真软件下,利用电铁牵引供电系统中混合型滤波器进行谐波抑制的仿真模型,验证了该方案的正确性和可行性.