UFMC系统基于改进离散粒子群的峰均比抑制算法

针对通用滤波多载波(UFMC)系统中相同相位信号叠加而引起的峰均比(PAPR)过高的问题,提出一种基于改进离散粒子群(IDPSO)的峰均比抑制算法。该算法在离散粒子群(DPSO)算法的基础上,引入一种对控制参数分段线性调整的改进方式,提升了算法的搜索性能。将改进后的离散粒子群算法与部分传输序列(PTS)相结合形成IDPSO-PTS算法,并对每个子块进行加扰。所提算法在规定迭代次数内搜索最佳的相位因子组合,以降低UFMC系统的峰均比。仿真结果表明：IDPSO-PTS算法与原始UFMC相比,PAPR可降低3.5 dB;与DPSO-PTS算法相比,PAPR可降低0.2 dB;存在大量候选相位因子组合时,IDPSO-PTS算法与PTS技术相比可显著降低计算复杂度。     

基于改进限幅法的变换域通信峰均比抑制算法

变换域通信存在高峰均比,严重降低了发射端的功率放大器的效率及信号的传输距离。针对传统基于时域限幅算法导致的TDC造成的非线性失真问题,本文提出了无失真的限幅调制方法。该方法通过多次限幅调制和变换域频谱幅度矩阵相乘的方式,产生低峰均比的波形并在接收端采用该波形进行匹配接收,进而在降低峰均比的同时不产生信噪比损失。     

一种改进的喷泉多选择序列峰均比降低算法

针对非连续正交频分复用(NC_OFDM)系统具有边带功率(Sidelobe power)大及峰均比(PAPR)高等问题,提出一种基于喷泉编码(Fountain code)的改进算法,同时考虑认知无线电环境下NC_OFDM系统旁瓣干扰及峰均联合优化.采用喷泉多选择序列算法,通过喷泉编码及序列映射的思想,降低边带功率及系统PAPR.仿真表明,喷泉编码改进算法能有效减少NC_OFDM系统中感知用户对于授权用户(licensed user)的干扰,通过喷泉编码设定目标PAPR将NC_OFDM系统PAPR控制在合理范围内,从而有效解决NC_OFDM信号放大失真问题,提升系统整体误比特率性能.     

基于粒子群算法的OFDM峰平比抑制问题研究

提出了一种基于粒子群的相位优化组合算法来抑制OFDM信号的高峰平比,结合相位优化组合算法,通过寻找使峰平比最小的相位来抑制信号的高峰值信号的原理,利用粒子群算法无需过多原始信息、收敛迅速快、寻优准确等优点解决了寻找抑制OFDM信号峰平比的最优相位向量问题．实验仿真结果表明,提出的改进算法在不过多增加系统复杂度的同时,更为有效地抑制了OFDM信号的高峰平比现象．     

一种抑制MIMO-OFDM峰均比的联合算法

多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的高峰均功率比（PAPR）问题已经成为限制MIMO-OFDM技术应用和发展的主要障碍.针对这种情况提出一种由子块逐次取反（SSI）和循环限幅算法的联合方案,与连续次最优交叉天线旋转取反算法（SS-CARI）相比传输的边带信息更少,克服了概率类算法只能在概率上降低PAPR的缺陷和限幅算法带来的峰值再增长问题.仿真结果表明,此方案可有效抑制峰均功率比,同时不会产生过大的噪声.     

OFDM系统峰均比抑制的迭代FFT算法

传统的选择映射算法（SLM）中,要得到比较好的峰均比改善效果,需要比较多的独立分组数,这样运算量就比较大;传统的部分传输序列法（PTS）中,如果要获得最佳的相位旋转因子,需要遍历所有的可选信号,这样的计算量随分割的子序列数按指数增长。在正交频分复用（OFDM）系统中,采用快速傅里叶变换（IFFT和FFT）来实现高效的调制和解调,本文针对OFDM的高峰均比（PAPR）问题,结合限幅法操作简单和选择映射算法（SLM）以及部分传输序列法（PTS）对信号无畸变和效率高的优点,提出了一种基于迭代FFT的峰均比抑制算法,该算法利用系统中已有的IFFT（FFT）调制模块来降低OFDM的PAPR。并通过仿真试验证实该方法可以显著降低OFDM信号的峰均比,具有一定的工程意义。     

基于部分传输序列抽样的PAPR抑制技术

为了降低部分传输序列法(PTS)峰值平均功率比(PAPR)抑制技术的复杂度,通过研究OFDM时域信号序列的最大峰值与部分传输序列相应位置峰值(包括最大峰值和次峰值)之间的关联性,提出一种在相位旋转因子优化过程中利用抽样序列替代部分传输序列的简化方法,并给出两种可行的抽样策略.由部分传输序列峰值点样值所构造的PTS抽样序列具有较少的样值数目,因此可以极大地降低PTS优化处理过程的计算复杂度.仿真结果表明,与未经抽样的PTS方法相比,新方法仅有微弱的性能损失.     

低压PLC中OFDM峰均比抑制研究

近些年,国内外（特别是欧洲地区）在低压电力线载波通信上开始研究oFDM（正交频分复用）技术并拓展使用,但OFDM存在的高峰均比问题,使得通信能力受到很大限制。本文基于扰码技术方法进行研究,采用一种改进的选择性映射（sLM）方法,明显降低了OFDM峰均比,从而在相同发射功率下提高了OFDM通信性能。     

降低 OFDM 系统峰均功率比的改进算法

为降低正交频分复用(OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing)信号的峰均功率比(PAPＲ: Peak Average Power Ｒatio)过高对系统产生的危害,提出将最小二乘估计方法(LS: Least Square Estimation)融合到凸 集映射的星座图扩展技术中(ACE-POCS: Active Constellation Extension-Projected Onto Convex Sets),得到了一种 新算法(LS-ACE-POCS: Least Square Estimation of Active Constellation Extension-Projected Onto Convex Sets)。该算 法采用最小二乘估计算出一个最优因子,并将最优因子与消峰信号相乘,产生新的消峰信号,从而经过 1 次迭 代便可与传统 ACE-POCS 算法 10 次迭代相媲美。由 Matlab 仿真结果可知,在相同的仿真环境下,该算法经过 一次迭代比传统算法第 10 次迭代的 PAPＲ 低 0． 223 dB,并且其误码率性能稍微优异于传统算法,同时大大降 低了系统的复杂度。     

OFDM宽带通信系统峰均比抑制技术研究

OFDM技术现在已经成为宽带通信系统的核心技术之一,但因其峰均比高在实际应用中受到限制。本文介绍了限幅法、选择性映射法、部分传输序列法三种峰均比的抑制技术,并对其性能进行了分析、比较。     

基于信号空间扩展方法降低OFDM系统的PAPR

在分析降低正交频分复用(OFDM)系统峰均功率比(PAPR)研究进展的基础上,通过减少OFDM调制方案中使用的载波数和选择不同的载波频率进行组合使信号空间得以扩展,然后,利用穷举法选择较低PAPR的组合与发送信号建立映射关系,从而降低整个OFDM系统的PAPR,仿真研究表明该方法能有效降低OFDM系统的PAPR.针对载波数较大系统运算量较大的问题,提出了由子载波数较小系统采用模块化结构搭建子载波数较大系统的方法,与穷举法相比,该方法对子载波数较大系统不是最优的,但特别适用于信息速率自适应的OFDM系统.     

改进的粒子群算法在太阳能光伏发电资料同化中的应用研究

资料同化是目前太阳能光伏发电预测研究的一个关键和难点.近年来,遗传算法和粒子群算法等智能优化算法被引入到四维变分同化中.针对基于分子运动论的粒子群算法(MPSO)在处理大量数据时速度慢的不足,该文提出了并行分子运动论粒子群算法(PMPSO),并行计算的基本思想是将粒子群分成N个子集,每个子集交给一个线程控制,同时进行粒...     

基于改进型密度峰值算法的电力负荷聚类分析

在海量异质灵活资源参与含高比例新能源电网的运行调节背景下,针对用户用电特性分析的准确性、鲁棒性、计算效率的高要求问题,提出了一种基于特征指标完善和改进型密度峰值算法的电力负荷聚类分析方法。首先,通过提取9个完备的特征指标进行指标降维和完善以代替日负荷曲线组成的功率向量作为聚类输入;其次,采用熵权法对各项特征指标赋予权重保证负荷曲线的形态特征;最后,采用一种改进型密度峰值聚类算法对日负荷进行聚类分析。基于某地区实际负荷数据进行算例分析,结果表明,所提方法在鲁棒性、聚类质量等方面相比于传统电力负荷聚类算法均具有优越性,聚类结果能真实有效地反映用户的实际用电特性,为制定精准的电力用户画像、需求侧响应策略提供了态势感知基础。     

A new approach based on PSO algorithm to find good computational encoding sequences

Computational encoding DNA sequence design is one of the most important steps in molecular computation. A lot of research work has been done to design reliable sequence library. A revised method based on the support system developed by Tanaka et al. is proposed here with different criteria to construct fitness function. Then we adapt particle swarm optimization (PSO) algorithm to our encoding problem. By using the new algorithm, a set of sequences with good quality is generated. The result also shows that our PSO-based approach could rapidly converge at the minimum level for an output of the simulation model. The celerity of the algorithm fits our requirements.     

A new approach based on PSO algorithm to find good computational encoding sequences

Computational encoding DNA sequence design is one of the most important steps in molecular computation. A lot of research work has been done to design reliable sequence library. A revised method based on the support system developed by Tanaka et al. is proposed here with different criteria to construct fitness function. Then we adapt particle swarm optimization (PSO) algorithm to our encoding problem. By using the new algorithm, a set of sequences with good quality is generated. The result also shows that our PSO-based approach could rapidly converge at the minimum level for an output of the simulation model. The celerity of the algorithm fits our requirements.     

基于最大平均功率的定时同步算法

针对突发通信定时同步问题,提出一种基于最大平均功率的定时同步算法。利用最大平均功率和两边的次最大平均功率直接估计出定时误差,既能够实现4倍符号速率的定时同步,又避免了传统最大似然估计法中需要进行的大量乘法运算,实现了定时误差的快速恢复。最后利用MATLAB进行了Monte Carlo仿真实验,仿真结果表明新算法不仅具有低的复杂度,还具有高的估计精度。     

基于改进PSO的ICA方法分析重力固体潮信号

为了从重力固体潮信号中提取地球物理信息,介绍了一种重力固体潮信号分解模型.在分解模型中,重力固体潮信号分解为赤道平面信号分量及地球自转轴信号分量.为了提取与分解模型相一致的地球物理信息,提出用独立分量分析(ICA)方法将重力固体潮信号中的赤道平面信号分量与地球自转轴信号分量分离.鉴于ICA存在收敛速度慢及局部搜索等特点,提出了一种基于惯性因子ω的改进粒子群优化算法(PSO)来解决ICA中的全局寻优问题.通过仿真实验分析可知,本文提出的改进粒子群的独立分量分析算法可以获得与分解模型相一致的信号分量,并且从各分量中可提取出与地球产生机制相一致的地球物理信息,是一种分析重力固体潮信号的有效方法.     

An improved reduction algorithm based on the degree of attribute discernibility

This paper deals with the problem of attribute discernibility reduction and proposes some new concepts to rough set theory （RST） based on the discernibility matrix of Skowron, such as secondary core, regeneration matrix and the degree of attribute discernibility （DAD）. This paper puts forward an attribute reduction algorithm based on maximum discernibility degree, which opens up an effective way of gaining minimum attribute reduction of decision table. The efficacy of this algorithm has been verified by practical application in a diagnostic system of loader, which substantially decreases information gathering requirement and lowers the overall cost with no loss of accuracy.