混合粒子群算法在地震波阻抗反演中的应用

为提高地震波阻抗反演的精度，提出了一种结合了混沌和遗传思想的混合粒子群算法。算法在搜索初期，加入了混沌思想，使算法具有了遍历性。在粒子更新过程中，又加入了选择、交叉、变异思想，增强了粒子之间的联系和粒子的多样性，使算法收敛速度更快，更容易跳出局部极值。针对模型对该算法进行了测试与对比，测试结果表明，该算法在反演精度上明显优于传统粒子群算法; 对算法的抗噪性进行了分析，在模型中加入15%噪声时，虽有一定误差，但符合度依然较好，表明本算法具有一定的抗噪声能力; 最后将算法用于实际地震资料，得到了良好的效果，表明本算法具有一定的实用价值。     

改进的非常快速模拟退火算法

在研究模拟退火机理分析的基础上，提出了一种改进的算法（MVFSA算法）的具体方案，目的是为了改进原算法（VFSA算法）中存在的缺陷，以提高算法的效率．在模型试验中，对改进后的算法与原算法的过程和结果进行了一系列的比较，发现改进后算法不仅保持了原算法全局寻优的优点，而且提高了算法的稳健性和效率．这就为模拟退火算法在更多方面的实际应用打下了良好的基础．     

BP 算法的可视化研究与 BP 智能算法

本文利用算法的可视化技术，从ＢＰ算法的基本原理出发，分析、研究了梯度、共轭自适应算法的长与短，提出了共轭梯度自适应算法的设想，并在此基础上，利用模拟退火算法思路，构制了ＢＰ智能算法。最后对实际资料进行了多种算法的对比试算，证实了共轭梯度法和ＢＰ智能算法与原算法相比，提高了速度，增强了算法对不同对象的自适应性和智能性。     

时序电路SACO和PSO混合算法的测试矢量生成

提出了一种新的测试矢量生成算法，其使用SCOAP测度对蚁群算法进行参数调整，并在粒子群算法的框架下进行测试矢量生成，再使用调整后的蚁群算法进行测试矢量优化。该算法不仅克服了粒子群算法的容易陷入局部最优等缺点，而且利用电路本身的特性来确定蚁群算法的参数。以国际标准电路为例，实验验证本文的算法，结果表明本算法应用于时序电路的测试矢量生成时，相对于粒子群算法提高了其收敛性，提高了故障覆盖率；相对于蚁群算法压缩了测试矢量集，减少了测试诊断时间。     

基于细化指纹图像特征提取的改进算法

文章深入研究了细化指纹图像细节点提取算法，针对常规提取算法中存在一定数量的伪细节点问题，提出了一种改进的细化指纹图像细节点提取算法。该算法在原有提取算法的基础上，在细节点提取中采用了邻域查找删除、边缘删除等措施。实验表明，该算法显著地减少了伪细节点的提取，是一种较为理想的细化指纹图像细节点提取算法。     

布朗曲面的生成算法及其在计算机上的实现

在一维布朗运动生成算法的基础上，构成一种二维生成算法，并在计算机上得到实现。在构造二维生成算法时，充分利用一维生成算法，将二维生成算法分解成多个一维生成算法，这样极大地减少了运算量和存储量，有利于计算机实现，因此该方法具有普遍意义。     

激光光斑定位的多圆拟合算法的研究

介绍了用于提取激光光斑参数的曲面拟舍和圆拟合算法，在圆拟合算法的基础上提出了新的多圆拟合算法，在不同的噪声水平下比较了曲面拟合算法和多圆拟合算法所能够达到的精度。研究结果表明，多圆拟合算法具有更好的抗噪声性能，除了可以检测光斑中心外，多圆拟合算法还可以检测其半径达到亚像素级的光斑，所以能够广泛地应用在光学测量系统之中。     

广义逆矩阵的两个迭代算法

本文给出了计算Ｍｏｏｒｅ－Ｐｅｎｒｏｓｅ广义逆的两种线性迭代法（算法３，４），并讨论了它 们与已有算法（算法１）间的关系。在此基础上，给出了高阶迭代法（算法２）的一个 较好的初始阵。最后，讨论了所得算法（算法４）在最小二乘问题中的应用。     

一种短波通信中基于DSP的低速率语音编码技术

介绍了一种应用在短波通信中的码率为1．5Kbps低速率语音编码算法，此算法基于MELP（mixed excitation linearp rediction）混合激励线性预测语音编码算法的声码器模型，并对算法进行改进，降低复杂度和速率，在DSP芯片的硬件系统中实时运行了该算法，最后给出了算法测试仿真结果。     

改进的遗传模拟退火算法在TSP中的应用

在介绍遗传算法和模拟退火算法的理论基础上，分析遗传算法和模拟退火算法的主要优缺点，提出了一种改进的遗传模拟退火算法。结合两种算法的优点，对其中的复制、交叉、变异操作进行了改进，并将该算法应用于TSP问题的求解之中。最后给出用该算法求解TSP问题的具体实现过程，并进行仿真实验，验证了该算法的有效性。     

PAM系统中基于最大似然估计的符号同步技术

探讨了二进制基带PAM通信系统中的符号同步问题。给出了该系统模型,推导了PAM通信系统符号同步误差对收端误码率的影响。并在最大似然估计基础上,讨论了最优符号同步相位估计的二分法;最后,展望了今后应继续研究的方向。     

SQP 优化的最大似然波达方向角估计

为快速实现波达方向角( DOA: Direction Of Arrival) 的精确估计, 提出了应用序列二次规划( SQP:Sequence Quadratic Program)的最大似然DOA 估计算法。给出了用于DOA 估计的最大似然函数, 将参数估计问题转化为非线性函数优化问题; 并利用SQP 优化算法对似然函数的求解进行优化, 得到DOA 的估计值。仿真结果表明, 该算法可用较少的计算时间实现对似然函数的优化求解, 同时保留了最大似然估计的渐进无偏估计性能, 与遗传算法、粒子群算法相比, 不仅具有更快的寻优速度, 而且具有更高的收敛精度。     

基于载波辅助的GPS相对动态跟踪算法研究

针对高动态GPS信号接收问题,深入研究了相对动态跟踪的环路算法,分析了伪码双环跟踪结构,与国外采用的近似最大似然估计(AMLE)和扩展卡尔曼滤波(EKF)算法相比,该算法采用载波辅助伪码方法将绝对动态跟踪转换为相对动态跟踪,采用低阶窄带锁相环提高伪码环路的跟踪精度,简化了技术实现复杂度.经过系统仿真验证,性能满足高动态GPS信号跟踪要求.     

MIMO系统中基于训练序列的半盲估计

在无线的MIMO(Multiple-input Multiple-output)通信系统中,应用半盲信道估计能提高系统带宽效率,降低计算复杂度.本文在分析比较了频率选择性MIMO信道下,基于训练序列的确定性最大似然估计和高斯最大似然估计两种半盲估计算法的基础上,给出了两种算法的Cramer-Rao Bound(CRB),得出了仿真结果,并将其与相应的CRB进行了比较.     

一种迭代频偏估计算法

提出一种适于低信噪比条件下工作的数据辅助型(data-aided)频偏估计算法。计算接收信号自相关函数的辐角,基于最大似然策略合成频偏估计,并通过迭代消除估计模糊。仿真结果表明：迭代算法具有较大的频偏估计范围(估计范围达±40%符号速率),与M&M算法相比,迭代算法信噪比门限有接近3dB性能改善,其估计性能更接近FFT最大似然算法和克拉美-劳下界(CRLB),并且计算量有所降低;基于迭代算法的简化版本与迭代线性预测(ILP)算法相比信噪比门限更低,并且降低了计算复杂度。     

双边定时截尾下Pareto分布的参数估计

在双边定时截尾样本下,用极大似然法求Pareto分布中形状参数的估计,由于似然方程较复杂,无法得到参数的显式表达式,但是可以证明极大似然估计是唯一存在的. 由于EM算法是处理缺损数据的一种有效方法,因此利用该算法来求参数的估计问题.用EM算法得到了形状参数估计的迭代式,借助Louis遗失信息原则得到了估计的渐近方差,根据中心极限定理得到了形状参数的近似置信区间.随机模拟结果表明形状参数的EM估计收敛到其极大似然估计.实例给出了不同样本下参数的点估计和区间估计.     

基于Kay加权的高动态载波跟踪环路初始频差估计方法

在高动态环境下,过大的载波跟踪环路初始频差会导致环路失锁或误锁。针对该情况已有学者通过增强环路跟踪稳定性和鉴频能力来解决,但仍存在鉴频范围小,精度低和运算量大等问题。为解决上述问题,提出了一种基于Kay加权的载波跟踪环路初始频差估计方法,该算法首先对跟踪环路中I、Q两路的短时积分结果进行二倍角处理,然后,再对其使用四象限反正切鉴频器鉴频,最后借鉴Kay算法对鉴频结果加权得到频差估计值。通过与传统方法做计算机仿真对比,结果表明：在信噪比为-26 dB及以上时,在相同运算采样点数的前提下,本文方法估计精度相较于最大似然估计和三阶锁频辅助四阶锁相环路方法分别提升8.72 dB和19.59 dB或更高。在达到相同估计精度情况下,本文算法运算采样点数为最大似然估计方法的6.25%,算法运算量中加法与乘法次数仅为其1.7%和5.6%,计算时长为其1.56%。     

滑动平均模型的极大似然辨识方法

根据极大似然原理,推导了滑动平均模型的极大似然参数估计算法.仿真结果说明:当数据长度较大时,提出的方法给出的参数估计精度高于增广最小二乘算法.     

定时截尾下Weibull分布参数估计的EM算法

在可靠性统计的定时截尾寿命试验中,最后一个失效时间与截尾时刻之间的信息常被忽略.利用EM算法来处理这一情形,得出Weibull分布中尺度参数的迭代解.并将EM算法与传统的极大似然估计进行了比较,可以看出EM算法明显优于传统的极大似然估计.     

基于OFDM循环前缀同步算法的研究

OFDM中的同步问题是影响系统性能的重要因素。提出了一种新的ML(最大似然估计)改进算法,提高了同步估计的精度。