基于恒模类的盲均衡算法的仿真研究

本文阐述了用于信道盲均衡的恒模算法的数学模型和基本原理。对近年来出现的恒模算法的改进算法——变步长恒模算法、修正恒模算法、多模算法、修正多模算法和双模式恒模算法进行了分析和仿真。仿真结果表明,与恒模算法相比,变步长恒模算法和多模算法有较小的剩余误差和较快收敛速度。修正恒模算法和修正多模算法则克服了信道传榆引起的相位偏移。     

一种求解单调非线性方程组的凸组合算法

将求解单调非线性方程组的CGD算法和MPRP算法的下降方向进行凸组合,构造出新的下降方向,从而提出新的算法,并给出新算法的全局收敛性定理.通过数值实验比较新算法与CGD算法和MPRP算法的结果,可知新算法优于原算法.     

MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型最小和译码算法研究

LDPC码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法能够简化BP译码算法,但它是以牺牲性能为代价的.为了让译码算法在复杂度和译码性能之间取得较好的折衷,针对最小和译码算法的性能缺陷,利用最小均方误差准则,提出一种改进型最小和译码算法,最后将该算法应用于M IMO-OFDM系统中.仿真结果表明,与BP译码算法以及最小和译码算法相比,改进型最小和译码算法能够在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能.     

Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒

提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法. 该算法不需要计算梯度, 容易应用于实际问题中. 通过对微粒群算法的修正, 使混合算法具有更加精确和快速的收敛性. 首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较, 计算结果表明, 新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法（PSO, GPSO和NM PSO算法）. 其次, 将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较. 结果表明, 新混合算法在解的搜索质量、 效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.     

基于自编码器和密度的融合离群点检测算法

针对基于栈式自编码器的离群点(SAE)检测算法和基于密度的离群点(LOF)检测算法检测精度不高的问题,提出了将SAE算法和LOF算法相结合的SAE-LOF算法.该算法的核心是对单独的SAE算法和LOF算法加入"投票"思想,通过神经网络训练权重,计算SAE算法和LOF算法加权投票结果,进而检测离群点.首先,训练并测试SA...     

自适应局部增强微分进化改进算法

在分析微分进化算法基本原理基础上,为加快算法收敛速度,对其交叉概率和交叉因子进行自适应调整改进;为增强算法局部搜索能力,引入局部增强算子和扰动因子改进算法,即自适应局部增强微分进化算法。选取5个典型测试函数,将改进后算法与PSO算法、微分进化算法和局部增强微分进化算法仿真比较。仿真结果表明:自适应局部增强微分进化算法为收敛时间最短、迭代次数最少的优化算法,验证了算法改进的有效性。     

一种全局优化的两阶段算法

为了提高算法的有效性,利用梯度算法和粒子群算法独立的运行机制,采用驱赶技术和重新初始化部分群体的技术,提出了一种基于梯度下降法和粒子群算法的两阶段优化算法,并对新算法进行了理论分析和数值仿真.数值结果显示新算法比单纯梯度算法有更好的全局优化能力,比单纯粒子群算法有更快的收敛速度和更高的精度.新算法求解质量更高,运行更稳定.     

MIMO-OFDM系统中LDPC码的改进型译码算法

为了降低LDPC码译码算法的复杂性并提高译码性能,针对传统的最小和译码算法的性能缺陷,提出一种改进型最小和译码算法.在最小均方误差准则下,该改进型译码算法充分利用了归一化译码算法和偏移译码算法的优点,以逼近置信传播译码算法.最后将LDPC码的改进型最小和译码算法应用于MIMO-OFDM系统中以降低载波干扰.仿真结果表明,若MIMO-OFDM系统要求的误码率为10-5,改进型最小和译码算法的编码增益比传统的最小和译码算法高出0.5 dB,比归一化译码算法和偏移译码算法分别高出0.3和0.2 dB,与置信传播译码算法仅差0.15dB.另外,改进型最小和译码算法也具有低的硬件复杂度.     

Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法

提出一种求解无约束最优化问题的新的混合算法Powell搜索法和惯性权重非线性调整局部收缩微粒群算法的混合算法.该算法不需要计算梯度, 容易应用于实际问题中.通过对微粒群算法的修正, 使混合算法具有更加精确和快速的收敛性.首先利用20个基准测试函数进行仿真计算比较, 计算结果表明, 新混合算法在求解质量和收敛速率上都优于其他算法(PSO, GPSO和NM-PSO算法).其次, 将新混合算法和最新的各种协同PSO算法进行分析比较.结果表明, 新混合算法在解的搜索质量、效率和关于初始点的鲁棒性方面都远优于其他算法.     

基于高次逼近的改进型RA译码算法研究

RA码的译码通常是利用BP译码算法来实现的,但是BP译码算法的硬件电路复杂.虽然最小和译码算法、归一化译码算法和偏移量译码算法能够简化BP译码算法,但它们都是以牺牲性能为代价的.根据最小均方误差准则,提出一种改进型RA译码算法,该算法采用高次逼近的方法来近似于BP译码算法,能够降低BP译码算法的复杂度.仿真结果表明,与BP译码算法相比,改进型RA译码算法能在降低算法复杂度的同时保持良好的译码性能,与归一化译码算法和偏移量译码算法相比,改进型RA译码算法的复杂度几乎不变,但译码性能得到了明显的提高.