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.     

一种改进的OFDM通信系统信道估计算法

介绍了正交频分复用(OFDM)系统的基本原理和两类常用的信道估计算法:最小二乘法(LS)和最小均方误差(MMSE)算法。在16QAM高效调制的OFDM系统中,对两种算法进行了仿真验证,得出不同信道估计算法下的均方误差和误符号率曲线。同时仿真了线性最小均方误差(LMMSE)算法、改进的LS算法和改进的MMSE算法,仿真结果表明,改进的LS算法优于最初的LS算法,改进的MMSE算法具有最优的信道估计性能。     

基于干扰抵消的MIMO-OFDM系统多用户检测算法实现

本文主要研究基于干扰抵消的MIMO-OFDM系统多用户检测算法。首先介绍了MIMO-OFDM系统的特点;然后分析了常见的几类多用户检测算法,特别是迫零检测算法、基于串行干扰抵消的迫零检测算法以及基于并行干扰抵消的检测算法;最后分别对经典迫零检测算法、基于串行干扰抵消以及并行干扰抵消的迫零检测算法进行仿真。仿真结果表明,基于并行干扰抵消的检测算法的误码率性能要优于其他两种算法。     

基于模糊控制的光伏发电系统最大功率点跟踪算法研究

本文基于模糊控制算法,设计了光伏发电系统最大功率点跟踪方法,然后分析了基于模糊控制的光伏发电系统最大功率点跟踪算法的工作原理和实现方法,最后对基于模糊控制的光伏发电系统最大功率点跟踪算法进行仿真分析。结果表明:光伏电池仿真系统能够有效跟踪到最大功率点,且此时输出最大功率、振荡小、波形稳定。     

基于在线训练RBF神经网络的混沌系统辨识研究

讨论混沌系统的在线辨识问题,给出了RBF神经网络的一种在线训练算法,对这种在线训练算法所涉及到的各个方面进行了分析,并把这种在线训练算法用在混沌系统的辨识中.仿真表明该算法是非常有效的.     

基于事件触发采样的混沌系统同步算法

综合事件触发采样和状态观测器设计方法,提出了基于事件触发采样的混沌系统同步模型.应用李雅普诺夫稳定性理论建立了系统同步的充分条件,并利用Matlab软件给出了相应的同步算法设计.通过对蔡氏混沌电路的仿真,验证了所得算法的有效性.仿真结果表明,所提出的同步算法易于实现,同步效果好,可以在一定程度上减少数据采样次数.     

有限反馈MIMO系统下行链路用户调度与功率分配

研究基于有限反馈的下行MIMO系统中的用户调度和功率分配问题,并利用随机多波束形成的思想提出了相应的实现算法.所提出的用户调度算法只将各用户的最大和第2最大信干噪比及其对应的波束索引号反馈给基站,仿真结果表明,与现有方法相比,该算法更好地获得了所需反馈量和系统吞吐量之间的折衷.所提出的功率分配算法则充分利用了基站端所能获得的部分信道信息,仿真结果表明,与传统的平均分配算法相比,在发射总功率一定的情况下,该算法可以获得更高的系统吞吐量.将两种算法相互结合,可以在不增加反馈量的情况下获得更好的系统性能.     

正交频分复用通信系统的联合同步算法

为多载波通信系统设计一种联合同步算法,能很好地解决多载波系统中的帧、符号和载波联合同步问题.从理论角度简单地分析该算法的性能,并针对多径信道进行了仿真.仿真显示该算法不仅提供高精度的频偏估计,而且提供足够精度的时间同步,从而有效地减少了时间同步估计误差和频偏所造成的符号间干扰(ISI)和子信道间干扰(ICI).     

瑞利衰落信道中OFDM自适应频率同步算法

提出了一种新的频偏差值表达式,在此基础上构造了自适应跟踪算法,对频偏进行跟踪,从而减小OFDM系统中载波频率偏差对系统性能的影响,并运用该算法对瑞利衰落信道中多种时变频偏的情况进行了仿真,获得了频偏跟踪曲线.理论分析和仿真结果表明,由于算法复杂度低,收敛速度快,对时变频偏的跟踪达到了较好的效果.将跟踪到的频偏补偿后,提高了系统解调性能.     

多发多收的无源雷达成像研究

首先提出了一个单发多收的无源雷达成像系统,并给出了该系统的时域算法.然后针对所需接收机较多、系统过于复杂的问题,又提出一种多发多收的成像系统,并给出了其处理算法.多发多收系统的复杂度大大降低,其分辨率更佳,副瓣也被充分抑制.在理论分析基础上,多发多收系统取得较好的仿真结果,验证了所提系统和算法的有效性.     

有效均衡异构无线网络负载的接入选择

提出了一种能有效均衡异构无线网络负载的动态接入选择算法,在考虑用户移动性、通话质量满意度以及网络当前剩余资源的基础上,进一步考虑网络负载的动态变化趋势. 通过预测不同可接入网络对整个系统阻塞率的影响,实时调节网络负载使其趋于理想状态. 仿真结果表明,该算法能动态适应网络负载变化,有效减小候选网络之间的阻塞率差距,从而降低整个异构系统的平均阻塞率.     

实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇方法

分析了分簇无线传感网中的负载不均衡问题,提出了一种实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇算法. 根据网络模型计算出最优网络分簇数量,通过调整节点的通信半径来控制网络分簇的大小,以分布式周期性迭代的方法竞争选举簇头,形成合理的网络拓扑结构. 不同网络条件下的仿真实验证明,该算法能有效地均衡网络节点负载,从而降低节点能耗,延长网络生存时间,其性能优于典型的无线传感网分簇算法LEACH和HEED.     

十进制遗传算法在水电站负荷分配中的应用

针对水电站负荷分配问题,建立约束优化模型,并将十进制遗传算法应用到水电站负荷分配调度中．遗传算法是从多个初始点开始寻优,同时搜索解空间内的多个区域。具有潜在的并行性,且搜索使用评价函数启发,过程比较简单,容易与其它算法进行结合,具有很好的拓展性,是一种用于解决最优化问题的有效的随机启发式搜索算法．通过实际的水电站负荷分配问题的求解表明该算法能够获得较好的结果,具有高效性和通用性,适用于求解一般水电站负荷分配问题．     

用多重网格法研究周期载荷线接触弹流问题

介绍了用多重网格技术求解周期载荷线接触弹流问题的方法．在算法上采用Gauss-Seidel低松弛格式迭代．作为算例,研究了工程上常见的正弦载荷对弹流润滑特性的影响,并进一步探讨了频率变化在其中的作用．     

基于分枝路径分析的连续查询降载算法

研究了在数据流系统中,由于输入数据流速率增大而引起的连续查询过载时的降载问题.分析了数据流和连续查询网络的特点以及现有降载策略的不足,给出了问题的定义及约束条件,提出了基于分枝路径分析的降载算法.理论分析和实验结果表明了该算法的有效性.     

基于矢量重构的相干信源测向

传统的解相干方法主要有空间平滑和子空间拟合两类,但这些方法或者阵列利用率低或者计算复杂度高,因此寻求计算量小且阵列利用率高的解相干测向方法有重要意义. 该文基于前后向矢量重构理论,提出一种相干信源测向方法. 根据信号导向矢量矩阵与信号子空间张成同一空间,充分利用大特征值对应的特征向量,采用前后向矢量重构方法构造列满秩的数据矩阵,利用总体最小二乘¡旋转不变子空间算法进行波达方向估计. 该方法适用于独立信源和相干信源同时存在的情况,具有良好的实用性,且运算过程简单,计算量小. 理论分析和仿真结果表明了所提方法具有优良性能.     

面向分布式数据流系统的可扩展负载平衡算法

分布式数据流系统中,数据处理任务由多台计算机相互合作共同完成.当输入数据流速发生较大波动时,会引起部分节点过载,从而影响整个系统的数据处理能力.针对这一实际问题,文中分析了分布式数据流系统的特点以及现有负载平衡算法的局限性,提出了一种适用于由不同性能计算机组成数据流系统的,具有良好扩展性的负载平衡算法.实验结果表明了算法的有效性.     

改进的PVO-k可逆信息隐藏算法

近年来,一些学者结合像素值排序（pixel-value-ordering,PVO）提出了一系列可逆信息隐藏算法和改进算法。为此,针对其中PVO-k算法存在的缺陷进行改进,提出了改进的PVO-k可逆信息隐藏算法。改进后的嵌入规则使算法更适应平滑像素块的信息嵌入,改进的像素块选择策略也保证了载体图像的高保真度。实例分析和实验验证表明,该算法在隐藏容量和保真度方面都有提高,特别是对较平滑图像优越性较为明显。     

车载Ka-SAR距离向自适应DBF方法

毫米波合成孔径雷达（Ka-SAR）进行俯仰向数字波束形成（digital beam forming,DBF）车载地面验证时，由于车载高程较小使得成像区域地形起伏不可忽略。采用传统扫描接收（scan on receive, SCORE）算法获得的DBF加权系数会存在误差，使合成波束方向图偏离理想状态，降低系统性能。针对上述问题，本文提出了一种基于多通道SAR的自适应距离向DBF处理算法，对多通道数据进行干涉处理，并通过滤波提取干涉相位，自适应生成加权系数，提高了接收增益。该自适应算法获得的加权系数精度较高，具有处理流程简单、运算量小、便于实时处理的特点。最后，基于仿真和车载实验数据成像，验证了该算法的有效性。     

软时间窗配送车辆路线优化算法及应用

在软时间窗非满载车辆调度优化问题中,每个客户要求在一定的时间范围内被服务,如果每项任务不能在要求的时间范围内完成,则给予一定的惩罚.在建立物流配送路径优化问题模型的基础上,构造了求解该问题的基于自然数编码的遗传算法,并进行了实验计算和应用.结果表明,采用该算法进行带软时间窗的非满载车辆调度计算,可以方便有效地求得满意解.