估计地下水流系统分布型确定性-随机性参数的耦合算法

提出一种估计地下水流系统分布型确定性－随机性参数的方法：有限元与卡尔曼滤波耦合算法。应用该方法对大庆西部地区地下水流系统进行了分析,结果表明,该方法可准确地估计地下水流系统分布型参数,包括确定性和随机性参数,并可给出参数估计的置信区间和精度;所估计的大庆西部地区地下水流系统分布型参数的可靠性达９０％以上。     

一种基于单纯形法的分布式估计算法

为了增强分布式算法的局部搜索能力,提出了一类基于单纯形法的分布式估计算法。该算法充分利用分布式估计算法强大的全局搜索能力和快速收敛能力的同时,对于不满足条件的种群中的优势个体采用单纯形法的局部搜索算法进行寻优,从而使新算法具有更强的局部寻优能力。选择了八个国际公认的测试函数对新算法进行测试,数值试验结果表明本文构造的新算法是有效的。     

一种非线性系统参数辨识的耦合算法研究

针对工程复杂性、时变性、非线性的特点,提出了基于混沌免疫粒子群算法(CIPSO)与El-man神经网络的耦合算法(CIPSD-ENN),用于非线性动态模型参数辨识.CIPSO优化算法将人工免疫系统中的克隆选择和混沌优化机制引入粒子群算法,在粒子群种群进化过程中,该算法对粒子进行克隆选择,提高其收敛速度,对克隆后的粒子混沌变异以增强种群局部搜索能力.最后,CIPSO与动态反馈型Elman神经网络融合,对其权值、阈值寻优,建立了基于CIPSO和ENN的耦合算法系统辨识模型.实验结果表明,算法具有收敛速度快、收敛精度高、鲁棒性强的特点,与单纯Elman网络辨识相比,模型收敛速度提高了10倍,拟合精度提高了2个数量级.     

离散事件系统的一种分布式仿真算法

本文针对串行同步仿真方法及Chandy-Misra异步分布式仿真方法所存在的优缺点,采用折衷方案,提出了一种新的离散事件系统分布式仿真方法。这种方法首先将系统分解为N个子系统,它们分别在N个微处理机上基于串行事件驱动仿真方法进行仿真,而在各微处理机间存在着异步性。为了避免仿真死锁,引入了一中央控制器来协调子系统间的异步仿真。最后,建立了0-1整数规划模型以实现系统的最优分解。     

一种改进的伪随机数生成算法及随机性分析

通过对信息安全系统中常用的伪随机数生成算法及其随机性进行分析,比较了不同的伪随机数生成算法实现的优缺点。在此基础上提出了一种将Visual C++中伪随机数生成机制与线性反馈移位寄存器结合起来产生随机数的改进方案,通过数值模拟和对比分析表明,改进方案具有较好的计算性能和随机性。     

一种改进的TD-SCDMA系统信道估计算法

TD-SCDMA系统中普遍采用的B.Steiner信道估计算法是一种低代价算法,但是由于背景噪声的影响,其信道冲激响应的幅度和时延相对于真实值存在误差,降低系统性能。在B.Steiner算法的基础上提出了一种门限后处理方法,减少噪声影响。仿真结果表明,这种方法可以在不增加算法复杂度的情况下获得较好的系统性能。     

相依回归系统参数的一种有偏估计

对二个相依回归方程组成的线性系统,提出两种新的有偏估计广义岭型协方差改进估计和广义岭型两步协方差改进估计．讨论了这两种估计的优良性质,给出的这两种估计是岭型协方差改进估计和岭型两步协方差改进估计的推广．     

一种分布式数据加密传输系统的算法设计

通过对DES和RSA加密技术进行分析,建立一个包括信息交换格式、交换协议和加解密算法的数据传输系统.系统的整体设计建立于现在流行的分布式系统的基础上,由于采用agent的结构,使得任何一个部件的故障对系统的负面影响达到最小,从而保证整个系统运行的健壮性.即保证各个agent与中央控制器进行安全数据传输,具有良好的可操作...     

一种低信噪比下LFM信号参数快速估计算法

为了对线性调频(LFM)信号参数进行快速、准确的估计,提出了一种新算法.该算法根据LFM信号当能量一定时在相同时宽范围内频谱幅度平方与调频斜率成反比的特点,通过对若干组快速傅里叶变换(FFT)结果进行模值选大,同时给出了起始频率和调频斜率的估计.仿真结果表明,通过合理设置算法参数,算法可以用于信噪比低至-38dB的LFM信号的参数估计.     

一种基于文件共享的分布式算法

针对传统集中文件共享方式的弊端，提出了一种行之有效的分布式算法．从主机选择、块选择以及阻塞算法这3个方面描述了该算法的基本思想．实验证明了该方法的有效性和正确性．     

一种参数不确定性系统的鲁棒状态估计方法

研究具有时变和模有界的参数不确定性系统的状态估计问题。针对目前鲁棒状态估计中不确定性参数仅出现于状态矩阵和输出矩阵的问题，介绍了一种系统状态方程和输出方程的所有矩阵中都含有不确定性参数的状态估计算法。该算法通过求解两个代数Riccati方程的正定解，得到了使得估计过程二次稳定的状态估计器。此算法不但经过了理论证明，而且具体的仿真试验也表明了设计方法的有效性和可行性。     

一种电网频率估计算法

在自适应调整采样间隔的等角度采样原则(EASP)的基础上,提出了一种基于DFT电网频率测量的自适应估计算法.仿真试验结果表明,该算法满足现代电网频率测量的实时性、快速性和准确性的要求.     

一种新的运动估计算法

基于搜索起点的预测和梯度下降搜索,提出了十字交叉梯度下降搜索(CCGDS)算法。该算法根据运动矢量的中心分布特性设计了相应的匹配搜索模板。仿真结果表明:该算法可以用较小的搜索代价取得与全搜索相当的效果,且在搜索速度与搜索效果方面优于三步法(TSS)、四步法(FSS)和钻石法(DS)。     

OFDM系统中一种信道估计频域插值算法

对信道的准确估计是提高相干解调的正交频分复用(OFDM)系统性能的关键。在OFDM系统中,提出了频域内用均匀分布的导频符号,用离散Fourier变换(DFT)域插值思想,在时域对冲激响应用包络加权的方法完成频域信道估计。与传统的DFT变换域方法、线形插值方法进行了比较,并根据硬件实现的难易对加权因子做了几种简化。仿真结果表明,在低信噪比下,该方法估计的信道归一化均方误差明显小于其他算法,但随着信噪比的增加,性能改善逐渐较小。该方法复杂度增加很少,适合于工程实现。     

一种适用于分布式MIMO-OFDM系统的时间同步算法

在分布式MIMO-OFDM系统中,同步需要更多的资源开销,并且要同时维护若干根天线之间的同步.为此在一种新的分布式三角形小区结构的基础上,设计了适用于分布式系统的前导符号结构,进而提出一种新的MIMO-OFDM同步方法.该同步方法不需要在接收信号与本地序列之间做OFDM符号长度的相关.其相关长度可以缩短到经典时域相关方法所需长度的1/4,在相关后再对相关值做简单处理即可.仿真结果表明,提出的算法在保持同步性能不变的情况下,可以大幅度减少运算量,缩短同步所需时间.     

一种用于OFDM系统信道估计的稀疏重构算法

针对在正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计中,经典正交匹配追踪(OMP)算法存在计算量大且需要已知稀疏度的问题,提出一种基于搜索空间预处理的自适应正交匹配追踪算法.使用正态分布来拟合多径信道抽头位置在相邻码元时刻的变化,依概率将搜索空间分成优先集和补充集,并将最近两次迭代后的残差比值作为搜索空间变换和迭代终止的判定依据.在多径数量未知且抽头位置变化的情况下,仿真验证所提算法的有效性.理论分析及仿真结果表明:新算法的计算复杂度低于经典OMP,前者的信道估计性能明显优于稀疏度未知时的后者以及线性估计法和最小均方误差估计法的性能.     

一种改进MSE性能的MIMO-OFDM系统信道估计算法

介绍了LS频域信道估计算法及时域滤波的LS频域信道估计算法,在给定训练序列结构和信道模型的情况下对两种算法的MSE性能进行了仿真,在时域滤波不能满足信道模型时,又给出了一种改进的时域滤波算法,使信道估计的MSE性能得到了一定的提高。     

OFDM系统一种基于LMMSE信道估计的改进算法

线性最小均方误差(LMMSE)是OFDM系统中常用的一种信道估计算法。LMMSE信道估计需要无线信道的统计信息,在实际应用中很难实现。针对上述问题,本文提出了一种利用滑动窗口法改进的LMMSE算法。该算法利用最小平方(LS)估计结果通过滑动窗口获得计算所需的参数,与LMMSE算法相比,该算法计算相对容易,更加实用。在对估算精度要求不太高的场合,本文算法更具优势。仿真结果显示,本文算法的误码率性能接近理想条件时等价线性最小均方误差(ELMMSE)算法。     

运用多帧序列图像估计运动参数的一种改进算法

根据ＨｏｒｍｏｓＳｈａｒｉａｌ和ＫｅｉｔｈＥ．Ｐｒｉｃｅ导出的运动参数估计方法，提出一种新的改进算法，并将改进算法与原算法进行了比较．从实验结果可以发现，改进算法比原算法具有更多的优点．     

一种OFDM系统频偏与信道联合估计算法及仿真实现

针对正交频分复用系统提出一种新的频偏与信道联合估计的算法.该算法利用一组训练序列精确估计出系统整数倍频偏和信道参数,仿真结果表明,该算法能够实现系统整数倍频偏同步和信道估计,且误码率性能优越,具有实现简单,实用性强的优点.