一种改进的OFDM通信系统信道估计算法

介绍了正交频分复用(OFDM)系统的基本原理和两类常用的信道估计算法:最小二乘法(LS)和最小均方误差(MMSE)算法。在16QAM高效调制的OFDM系统中,对两种算法进行了仿真验证,得出不同信道估计算法下的均方误差和误符号率曲线。同时仿真了线性最小均方误差(LMMSE)算法、改进的LS算法和改进的MMSE算法,仿真结果表明,改进的LS算法优于最初的LS算法,改进的MMSE算法具有最优的信道估计性能。     

流量约束最小生成树问题的分枝定界算法

研究流量约束最小生成树问题(CMST),它是通讯和网络优化设计中最为基础和重要的问题之一.给出一种分枝定界算法,详细阐述了算法的原理、搜索过程,数值结果表明,该算法是有效的,并且有较好的计算性能.     

基于Prim算法的旅行商问题解法

旅行商问题与最小生成树问题同属于图论的典型问题,其描述也具有很多相似之处。在特殊的情况下,最小生成树构成的路径可以成为旅行商问题的最优解。本文,笔者正是基于这种思想,提出了旅行商问题的新解法。相对于神经网络算法、模拟退火算法和蚁群算法而言,基于Prim算法的旅行商问题的解法更易于编程实现,同时在效率方面也更具有优势。     

顾及高程平面及视差约束的最小二乘影像匹配算法

针对传统最小二乘影像匹配受影像质量和初值条件限制的问题,结合铅垂线轨迹法(vertical line locus, VLL)与基于共线条件约束的多片最小二乘匹配算法(multiphoto geometrically constrained matching, MPGC)的特点,提出了一种顾及高程平面及视差约束的最小二乘影像匹配算法.该算法基于高程平面约束匹配,在匹配过程中顾及视差约束进行搜索匹配.视差偏移量可为最小二乘匹配提供可靠稳定的初值条件,能够实现影像的高精度匹配.为验证算法的有效性,分别采用铅垂线轨迹法、基于共线条件约束的多片最小二乘匹配算法与该算法进行对比分析实验.结果表明,该算法在匹配准确性以及后续空中三角测量解算方面比上述两种算法更有优势.     

基于Prim算法的旅行商问题解法

<正>旅行商问题与最小生成树问题同属于图论的典型问题,其描述也具有很多相似之处。在特殊的情况下,最小生成树构成的路径可以成为旅行商问题的最优解。本文,笔者正是基于这种思想,提出了旅行商问题的新解法。相对于神经网络算法、模     

网络二维码图片的生成算法研究

二维码作为一种新兴的条码,在网络中被越来越多的使用.通过从多种图片格式中筛选出能显示出同等信息的最小存储量的图片格式,即单色BMP位图格式,然后通过分析BMP文件格式,提出一种支持在线生成的网络图片生成算法,结合通用二维码组件生成的数据,可以在线生成网络二维码图片.采用本算法生成的二维码图片,可以最小化图片文件体积,极大地提高了网络中二维码图片的显示速度.     

基于最小二乘法的多层前向神经网络构造学习算法

提出了一种基于最小二乘法的多层前向神经网络的构造学习算法。神经网络的结构在学习的过程不断变化，通过动态生成学习误差反向传递，利用最小二乘法实现神经网络的快速学习。仿真结果表明，该学习算法盯具有学习速度快，学习精度高，泛化强等优点。     

多元线性回归模型的FTIR/ATR多组分定量分析

利用衰减全反射傅立叶变换红外光谱(FTIR/ATR)以及多元线性回归模型,分别采用经典最小二乘回归算法和逆最小二乘回归算法,建立了一种多组分同时在线的定量分析方法.这种方法精度高,结果准确,平均相对误差不到3%.两种回归算法中,以逆最小二乘算法获得的结果具有更高的精度和准确性,更适合含有少量杂质的体系.     

频繁项目集的快速增量式更新算法

提出了频繁项目集的快速增量式更新算法(FIUA),主要考虑最小支持度发生变化时频繁项目集的更新情况.FIUA在最坏的情况下仅需扫描数据库一遍,且无需生成候选项目集,有效地节约了存储空间,提高了频繁项目集的更新效率.     

一种基于稳定分布模型的非线性盲分离算法

在α稳定分布模型基础上提出一种非线性的盲分离算法,采用后非线性模型(PNL)几何线性化算法将输入信号线性化,然后用基于最小分散系数与旋转变换(MDC-RT)准则的神经网络算法实现信号盲分离。仿真实验证明该算法具有良好的分离特性以及较高的实际意义。     

大规模MIMO系统中基于子空间跟踪的半盲信道估计

基于特征值分解(eigen value decomposition, EVD)或奇异值分解(singular valuedecomposition, SVD)的半盲信道估计算法需要进行重复的EVD或SVD计算,计算量较大,不适用于多小区多用户的大规模MIMO系统. 为此,针对多小区多用户大规模MIMO系统中的半盲信道估计给出了一种快速实现算法. 该算法主要利用最小二乘(least-squares)及线性最小均方误差(linear minimum mean-square error)原理导出一种新的递归计算模糊矩阵的方法,采用快速递归row-Householder 子空间跟踪算法对接收向量的信号子空间的估计进行加速. 仿真结果表明,所提出的算法估计性能良好,并能有效减轻导频污染的影响.     

步数可变循环图中生成树的计数

生成树的个数是评估图(网络)可靠性的一个重要且被广泛研究的量.一般的图还无简单有效的算法计算生成树的个数,利用切比雪夫多项式的性质推出了步数可变循环图中生成树计数的在线性时间内即可实现的算法,并应用于具体的图中.     

MR-CGS:一种最小剩余CGS方法在DDM求解中的应用

从CGS方法入手,针对该算法在收敛过程中出现的残差不平稳的缺点,对CGS算法进行改进,给出了一种最小残差CGS(MR-CGS)算法.算例给出了该改进算法在求解DD模型中的应用.     

基于双曲正弦函数的新变步长LMS算法

对自适应最小均方误差(LMS)滤波算法的步长选取问题进行了研究.在分析现有变步长LMS算法的基础上,通过对双曲正弦函数进行数学变化,构造步长因子u(n)与误差信号e(n)的函数,提出了一种基于双曲正弦函数的新变步长LMS算法,分析了参数a、b、c的选取对该算法性能的影响.仿真结果表明:该算法在收敛速度和稳态误差方面明显优于固定步长LMS算法及SVS-LMS算法.     

基于遗传算法和覆盖率驱动的功能验证向量自动生成算法

提出了一种基于遗传算法和覆盖率驱动的RTL(register transfer level)代码功能验证向量自动生成算法.其特点是自动反馈覆盖率信息,构成一个闭环系统;用遗传算法动态分析覆盖率信息,自动生成针对性更强的验证向量.在SoC(syetem on chip)的模块验证中采用了该方法来自动生成验证向量;与受限随机生成方法相比,能快速达到覆盖率目标,缩短验证周期.     

线性规划基线算法的数值报告

介绍了基线算法的构思原理,用Netlib数据和随机生成的数据对几种具体的实现形式进行了测试,并与单纯形法进行了比较．理论和数值结果表明基线算法是一种可靠、有效的算法．此外,还给出了关于其它算法(包括内点算法)的若干评述．     

Rosenbrock最小实现算法的改进与发展

在研究线性时不变多变量系统时,由已知的传递函数G(s)求得其最小实现是线性系统理论的基本问题之-.六十年代以来已发表了一些论文^[1~5].本文的一个内容是改进Rosenbrock的最小实现算法,以降低运算时矩阵的阶数和减少运算工作量.又由于Rosenbrock的最小实现算法所得到的不是标准形,所以本文的另一个内容是对获得Luenberger标准形提出一种算法.     

生成所有不同构的根树和树

本文用顶点的路长序列表示一个根树和树,并根据具有n-1个顶点的树(或根树)的路长序列与具有n个顶点的树(或根树)的路长序列之间的简单关系,得到生成所有不同构的树(或根树)的路长序列的算法,从而生成所有不同构的树(或根树).     

LSI布线设计中的最优树算法研究

本文讨论了在集成电路的布线设计中所碰到的求无向完全图的最优生成树问题,提出了一种求最优树的上三角阵算法(简称M-算法) .描述了支持这种算法的数据结构.对完全图G(n,e),M-算法的计算复杂性是O(n~3),空间复杂性是O(n~2),在相同的空间复杂性条件下,比直接用Kruskal算法要优越.     

多分类-关联规则分类的一种改进算法

提出了一种基于多分类-关联规则的快速分类算法——FCMAR,该算法在建立频繁模式树(FP-tree)时裁减掉不能生成频繁规则的项目,因而可减少FP-tree的节点数目,有效地降低时间和空间复杂度,实验结果表明该算法是有效可行的.