基于动态递归模糊神经网络盲均衡算法的研究

模糊系统和神经网络已广泛应用于系统的辨识和控制,但是传统的模糊神经网络是一种静态映射,不适用于动态系统的辨识;而由于无线通信信道的时变性和不确定性,决定了盲均衡器本身就是一个动态的均衡过程,所以研究利用动态递归模糊神经网络的盲均衡算法是可行的,而且也是必要的。仿真结果表明:由于动态模糊神经网络的均衡过程同时利用了系统的当前数据和历史数据,对动态系统的均衡,较传统神经网络在均衡的精度和稳定性方面具有更好的效果。     

视频信息监控与处理--ATM视频监控系统下

针对银行ATM管理上的缺陷，提出了ATM视频监控系统，并就系统的功能及其信息处理与安全方面的特点作了论述。     

前馈神经网络复值盲均衡算法的研究

提出了一种新的前馈神经网络(N-FNN)复值盲均衡算法。新算法改变了传统均衡技术大量发送训练序列而降低系统传输的有效信息率,有效地消除码间干扰,提高了通信质量。笔者设计出新的传递函数和代价函数,利用最陡梯度下降法推导出输出层和隐层单元权值的迭代公式。通过对QAM信号进行计算机仿真,笔者提出的新算法与同类算法相比,具有均方误差收敛速度加快、误码率降低、稳态剩余误差减小等优点     

一种基于径向基函数的高阶累积量算法

使用高阶累积量算法进行了盲自适应波束形成,计算了利用神经网络逼近波束形成的权矢量,通过Matlab仿真验证了该算法的有效性。     

基于NS-2的移动IPv6仿真

介绍了网络仿真移动IPv6技术,并以实例分析了基于NS—2的移动IPv6仿真。     

基于移动锚节点的无线传感器网络渐进线定位

为了解决无线传感器网络定位的成本和计算量问题，本文提出了基于移动锚节点的双曲线渐近线定位方法。首先设计了移动锚节点运动轨迹，然后利用TDOA测距技术测得俩对锚节点到待定位节点距离差，最后利用双曲线渐近线的交点来定位。仿真结果表明：在减小计算量和定位成本的同时，该定位方法可以明显提高定位精度。     

数字电视信息在机顶盒中的应用

以数字有线电视机顶盒软件功能的开发为基础，阐述了在数字电视机顶盒中如何运用数字电视广播（DVB）中的服务信息（SI）实现电子节目指南功能。     

一种用于多径衰落信道的盲多用户检测器

将基于递归最小二乘算法的盲多用户检测器与RAKE接收机相结合,提出了一种适用于频率选择性衰落信道下的接收机,叙述了其工作原理和算法,分析了其性能。仿真表明,该接收机无论在收敛性能还是在误码性能上均优于基于Rosen梯度投影的接收机。     

粒子群算法稳定性的参数选择策略分析

在对标准粒子群算法位置期望及位置方差进行稳定性分析的基础上,研究加速因子的取值对位置期望及位置方差的影响.从提高系统稳定性的角度考虑,建议个体认知加速因子为1.85,社会认知加速因子为2,通过五个经典测试函数与Kennedy提出的设定两个加速因子均为2的建议做比较.大量实验统计结果表明对于同一种算法本文建议的参数设置在寻优速度和方差上均优于Kennedy提出的参数设置,更有利于工程应用.     

码滤波方法在恒模阵列中的应用

通过分析CDMA系统的特点,提出码滤波最小二乘恒模算法(CF-LSCMA),保证了恒模阵列能够应用于CDMA系统。