基于RBF神经网络多用户检测方法的设计

基于免疫算法和免疫进化网络,提出了一种训练RBF网络的混合算法.该算法采用了一种可以实现数据聚类的免疫进化网络,根据输入数据集合自适应地确定RBF网络隐层中心的数量和初始位置;采用免疫算法训练RBF网络,使优化过程趋于全局最优.通过计算机仿真证明,将该方法应用于多用户检测中获得了比传统检测器和其他方法训练的RBF网络多用户检测器更好的误码率检测性能.     

基于免疫克隆选择算法的多用户检测技术研究

为了解决最佳检测器计算复杂度较高的难题，提出一种精简有效的克隆选择算法。把人工免疫系统和神经网络系统的信息处理机制引入到CSA提出了免疫克隆选择算法。所提ICSA通过使用随机Hopfield神经网络制备疫苗构成新的免疫算子，把新的免疫算子结合到克隆选择算法中，不仅加快了克隆选择算法的收敛速度，并提高了克隆选择算法的全局收敛能力。然后在CDMA系统利用此算法设计了新的多用户检测器。仿真结果证明了ICSA检测器能够快速收敛到全局最优解，并且无论抗多址干扰和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。     

一种改进的粒子群算法求解背包问题

针对传统的离散粒子群优化算法后期容易陷入局部收敛这一缺点,提出了一种新的离散粒子群算法,使用了新的运动方程来更新粒子的位置,并将贪心算法的思想引入粒子群优化算法中,在粒子的位置初始化的过程中,把采用贪心策略所得出的结果作为一个粒子的初始位置.用改进的算法求解背包问题,通过与其他文献中仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在全局寻优能力和收敛性上都优于传统的粒子群算法.     

一种冲击噪声下的多目标跟踪算法

针对现有的子空间类多目标跟踪算法无法对相干目标进行有效跟踪,传统的动态跟踪方法在冲击噪声环境下失效的问题,提出了一种冲击噪声下的多目标跟踪算法。构造了一种新的零记忆非线性处理方法实现去冲击,推导得到了基于协方差矩阵更新的极大似然多目标跟踪方程,并设计了一种量子猫群算法,对其进行快速准确求解,实现了在恶劣噪声环境下的鲁棒多目标跟踪。仿真结果表明,所设计的算法突破了已有跟踪方法的性能和应用局限。本文分析结果可用于指导被动雷达和感知系统的跟踪模块设计。     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

大规模MIMO系统的智能天线选择与功率分配方法研究

为了满足大规模多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统的数据传输需求并降低系统能耗,提出一种基于量子化学反应优化的智能天线选择与功率分配方法。根据大规模MIMO系统不同时段的用户传输需求建立智能天线选择与功率分配模型,推导出其最大能效方程。为有效求解该非线性、多约束的混合优化难题,结合量子计算和化学反应优化机制的优势设计了量子化学反应优化算法,可得到最佳的天线选择与功率分配方案。仿真结果表明,所提的智能天线选择与功率分配方法能实时满足用户的信息传输需求,显著提高系统能效。针对不同的仿真场景,所提方法与现有的智能算法与分配策略相比均可得到最高的系统能效。     

基于量子遗传算法的子空间拟合测向

针对子空间拟合算法对独立信源和相干信源求解过程中,多维搜索运算量大的问题,通过采用实数编码的量子位表示染色体和用量子旋转门更新量子位的方法,提出一种实数编码的量子遗传方法(RC-QGA)来实现加权信号子空间拟合(WSSF)测向,从而有效地降低传统算法的计算量.还研究了WSSF算法的一维解相干性能和二维波达方向(DOA)估计性能.实验仿真表明,RC-QGA方法在进化代数为10时就可以达到收敛,有效提高了传统遗传算法的收敛性能,并且具有计算量小和估计性能优良的特点.     

文化鱼群算法的广义MUSIC测向技术

针对现有的测向算法测相干信号源会损失天线阵列孔径的问题,在引入广义导向矢量和广义导向矩阵的基础上,建立了一种通用的阵列数据模型,提出了一种基于四阶累积量的广义MUSIC测向算法。为求解所提的广义MUSIC测向算法,在文化算法中使用人工鱼群进化机制,引入了一种多维搜索的文化鱼群算法。仿真结果证明了所设计的测向算法在不损失四阶累积量所扩展阵列孔径的情形下,可有效测相干信源与独立信源的方向,与现有一些经典算法相比,所提算法有较大的优势和较广的应用范围。     

二维相干信源测向新方法研究

基于广义导向矢量和三个正交均匀直线阵,建立了一种二维信源波达方向估计的阵列数据模型,提出了二维波达方向估计的新方法。在引入广义阵列流形矩阵的基础上,构造了基于范数的代价函数,实现了协方差矩阵的有效拟合,进而可有效估计多个相干信源,同时在理论上分析了该算法的渐进无偏性。在低信噪比和较少阵元数的情况下,通过对测向误差较大的线阵进行校正,可提高测向精度。为了有效地对所提出的测向代价函数进行拟合,联合利用模拟退火和遗传算法的优点,提出了一种可快速多维搜索的随机退火遗传算法。蒙特.卡罗仿真试验证明了此二维相干源测向方法的有效性。