OFDM在宽带卫星通信系统中的性能分析

建立了OFDM在宽带卫星通信系统中的模型,对OFDM各项性能指标进行了仿真研究,发现OFDM的PAPR问题突出,所以对该系统下的PAPR性能进行了优化,经过限幅滤波、SLM和PTS等3种不同降低PAPR的方法进行仿真,认为在宽带卫星系统中,PTS方法对该系统的OFDM性能有较好的改善效果。     

改进PTS技术和改进阈值限幅法结合的PAPR降低方法

针对阈值限幅法误码率极大和部分传输序列(PTS)技术复杂度高的问题,提出一种改进的基于阈值限幅和PTS技术的正交小波包复用(OWPM)系统高峰均功率比(PAPR)降低方法.仿真结果表明:改进后的算法性能得到提升,且经阈值限幅法和PTS技术联合处理后,能够在尽量不影响原系统误码率性能的前提下,更好地降低系统PAPR值,同时也降低了系统计算复杂度.     

基于序列的降低OFDM系统PAPR的算法复杂度分析

载波干涉(CI)、选择映射法(SLM)部分传输序列法(PTS)都是基于序列的降低正交频分复用(OFDM)系统峰均功率比(PAPR)的算法.着重介绍了CI/OFDM系统,并对CI、SLM、PTS这三种算法进行了复杂度分析.计算机仿真结果表明,这三种算法中, CI技术不仅能够有效降低OFDM系统的PAPR,还能具备较低的运算复杂度.     

使用PTS和限幅联合算法降低OFDM峰均比

提出了一种降低正交频分复用(OFDM)系统峰均比(PAPR)的联合算法:部分传输序列(PTS)和限幅(Clipping)算法.该联合算法先利用PTS算法对OFDM信号进行处理以降低PAPR,所得信号再利用限幅法进行处理,以进一步降低PAPR.只要2种方法对PAPR的降低程度选取得当,就可以在降低PAPR的情况下既减小运算量,又不产生过大的噪声干扰,数据仿真验证了所提方法的有效性.     

一种改进减小OFDM系统峰均比的PTS算法

介绍了降低OFDM系统PAPR的PTS算法,提出了将PTS算法进行限幅处理的一种方法。通过仿真,表明算法在保持原算法优点的基础上,有效降低了OFDM信号PAPR值,并对系统性能影响不大。     

降低OFDM系统PAPR的改进方法与性能分析

针对编码后的OFDM信号的PAPR的降低问题,提出了一种利用改进的选择映射(SLM)方法处理的OFDM信号进行限幅处理的新方法来降低PAPR,即改进的畸变SLM算法.该算法把相位序列信息嵌入在编码后的OFDM数据块的检测符号上,从而避免了数据传输速率的损失,限幅的使用更加有效地降低了PAPR.通过对新方法的计算机仿真结果说明,这种方法可以在不增加系统误码性能的基础上,获得比普通的SLM技术更好的降低PAPR的性能.     

一种利用平均值降低PAPR的新方法

目前,降低OFDM系统高峰均功率比(PAPR)的方法,有SLM(Partial Transmit Sequences),PTS(Partial transmitted sequence),Companding等.通过对PTS、Companding法的研究,笔者提出了一种新的利用信号平均值降低PAPR的方法.在这种方法中...     

用双层PTS算法降低OFDM峰均功率比

针对正交频分复用(OFDM)系统中峰均功率比(PAPR)高的问题,提出了一种双层PTS算法来降低PAPR.该算法通过把子载波的数据分成2层,每层都分别使用了次优PTS算法来对该层的PAPR进行优化,从而降低整个OFDM系统的PAPR.仿真结果表明,双层PTS算法大大降低系统的复杂性,同时使PAPR得到了更好地抑制.     

信号畸变SLM算法降低OFDM系统PAPR

提出一种信号畸变SLM（selective mapping）算法来降低OFDM系统PAPR（peak-to-average power ratio）．传统SLM算法大大降低OFDM系统中高PAPR出现的概率，但并不能完全限制高PAPR信号的出现．信号畸变SLM算法在保持其余信号不变基础上，对高PAPR信号进行畸变，将系统PAPR控制在期望的范围之内．经过SLM算法处理后大大降低了高PAPR信号出现的概率，所以对高PAPR信号进行畸变在很好地控制了OFDM系统PAPR的同时，并不会影响系统其余性能．仿真结果验证了新方法的有效性．     

一种低复杂度降低FBMC-OQAM峰均值比的PTS双层搜索算法

最近采用偏移正交幅度调制的滤波器组多载波系统(FBMC-OQAM)吸引广泛的关注。由于FBMC-OQAM信号的叠加性,导致峰均值比(PAPR)较大,而大部分传统OFDM的降低PAPR技术不适用。为了不引入新的误码率,采用PTS算法降低FBMC-OQAM峰均值比是较好的选择,但现有基于PTS降低FBMC-OQAM峰均值比方案的复杂度都较高。通过对PTS算法进行改进,提出了一种新的在FBMC-OQAM系统中采用双层搜索的PTS算法(D-PTS)。该算法能以较小的复杂度降低FBMC-OQAM信号的PAPR,且不会引起信号畸变,理论分析和数值仿真证实了新算法的性能。     

基于PCA算法和GA-BP算法的混合算法

研究PCA算法、GA和BP算法的机理,分析三种算法的优缺点,结合PCA算法降维优点及GA全局寻优与BP算法快速收敛的特点,将主成分进行实数编码,将网络结构进行二进制编码,并在遗传操作中嵌入BP算子,将三种算法进行耦合,提出一种新的混合算法,就财政能力综合评价问题进行实验,实验结果表明混合算法明显优于GA和BP算法。     

基于增量算法的三角剖分算法

增量算法是平面投影法中一种常用的点云剖分算法,该算法编程简单,占用内存少,计算速度较慢.针对增量算法的特点,改进算法通过将不同位置的点剖分对应存储到不同的边链表和三角形链表中,降低了边和三角形的搜索时间,提高了三角化的速度.同时,采用了加点剖分中同步优化和初步剖分后全体再次优化的优化方案,大大提高了剖分三角形的质量.实际点云剖分的结果显示,该算法不仅速度快、占用内存小,而且形成的三角表面质量高.     

一种基于遗传算法的TTP问题求解算法

提出并实现了一种高校自动排课算法，利用遗传算法建立数据模型，定义一个四维的染色体编码方式和包含学生人数，教室座位、特殊课程、教师、班级、一门课的时间间隔等因数的适应度函数，通过切片算子，生成指数要求的基因型个体，用交叉算子和变异算子对基因型个体进行运算，再利用选择算子选择适应度函数值较高的染色体编码方案，最后对优化的染色体按指定方向切片，生成教师课表，学生课表和教室课表，对某高校的真实数据进行实验，结果显示无一例教室，教师，班级冲突，在PⅢ866PC机上运行，耗时为2323．573s，该算法可以推广到车辆调度，会议安排、超大规模电路板设计等应用领域。     

免疫算法与遗传算法比较

在介绍免疫算法与遗传算法概念的基础上，阐明了二的不同特点，并通过仿真实验表明了它们之间在功能和应用方面的区别。     

模糊k-prototypes聚类算法的一种改进算法

模糊k-prototypes算法是当前聚类分析中最有效算法之一．简述了模糊k-prototypes算法的发展进程和主要性质；并在此基础上．指出它在处理数值型和分类型混合数据时的不足，进而提出一种改进算法；最后，将算法应用到英语借词之中，给出计算结果．结果表明，改进算法具有较好的稳定性和较高的精确度．     

一种组播路由遗传算法

在计算机通信中,越来越多的多媒体应用如视频会议、多媒体教学系统、视频点播等需要组播技术,这就需要研究如何构造有效的组播树的问题。首先给出基于受限延时的最小代价组播树的网络模型及其教学描述;然后提出一种采用启发武算法和遗传算法的混合算法来解决该问题。该算法可以在满足延时约束的条件下,寻找出最小费用的组播树。算法仿真试验结果表明该算法有较好的性能,快速有效。     

遗传算法与神经控制的融合算法

针对神经控制器和遗传算法二者各自的优缺点,提出了遗传算法和神经控制的融合算法——将遗传算法应用于神经控制器的学习和训练,使控制器兼有二者的优点从而提高控制系统的性能。运用该方法对电加热炉温度控制系统进行的Matlab仿真,结果表明采用遗传神经控制器的系统,不但提高了阶跃响应的快速性,而且大大减少了超调量。     

基于免疫理论的仿生优化算法

提出一种新的仿生优化算法——自适应免疫克隆混合优化算法。介绍了仿生优化算法的基本思想及实现过程。以多峰值函数Camelback寻优为例,通过测试函数的计算结果,以及与基于信息熵的免疫算法和自适应免疫算法的仿真实验对比,证明了该算法对多峰值函数寻优的有效性,既可以大大减少计算量,又能改善种群的多样性,可快速达到全局最优,在优化领域具有广阔的应用前景。     

目标驱动的迷宫布线算法及优化

在传统迷宫算法的基础上,结合电路布线的特点,提出了目标驱动的迷宫布线算法及优化的方法．该方法有效地减少了计算和回溯次数,在提高布线速度和缩短布线路径上均有良好的效果．     

ABS算法在Karmarkar算法中的应用

应用ABS算法计算Karmarkar算法中的迭代方向 ,讨论了带有较多或较少约束的线性规划投影矩阵及方向失量的求解方法 ,从而在不同情形下降低了运算量及存储量