无线传感器网络中覆盖度和连通度问题的研究

对无线传感器网络中的覆盖度和连通度问题进行了研究。传统的求解覆盖度和连通度问题的整数规划算 法对于大型的无线传感器网络,其整数规划算法的求解时间复杂度过高,导致算法效率偏低,CCP-WSN通过对的 研究,提出了一种新型的求解CCP-WSN的盲覆盖区增强算法,该算法采用启发式的策略,大大降低了求解的时间 复杂度,并且能够求出网络的近似最优解,非常适合于分布式应用。     

分数间隔MMA算法在海上无线通信系统中的应用

通过仿真研究分数间隔多模算法(FSE-MMA),得出算法具有克服海上无线信道引起的多径传播和频率选择性衰落,而且收敛后剩余均方误差比波特间隔多模算法(BSE-MMA)小的特点.同时完成纠正信道引起的相位偏移.但也带来收敛速度慢的不利因素.     

过程信号的盲分离

添加采集通道,应用文中提出的基于盲分离原理的简约ＨＪ神经网络（ＲＨＪＮＮ）,可有效地去除混杂在过程信号中噪声,是控制工程中一种新型的去噪手段。对多类控制系统与不同信号的组合仿真表明,该方法是有效的,网络性能是稳定的。     

基于有限元的卡带式快开盲板应力分析与可靠性研究

快开盲板是一种能快速开启和关闭的机械装置。本文主要基于有限单元法对卡带式快开盲板总体结构进行应力分析和强度校核,应用Monte Carlo数值计算方法对其进行模拟实际操作工况抽样,得出盲板各部分结构工作时的安全可靠度,及所能承受压力的数学期望,并掌握了盲板各部分结构的强度储备情况。     

基于卡尔曼滤波的极限学习机在线盲均衡算法

针对正交振幅调制(quadrature amplitude modulation,QAM)信号,在预测方法的盲均衡框架下,基于卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)提出了一种新的神经网络在线盲均衡算法.采用复数型极限学习机(complex extreme learning machine,C-ELM)作为非线性...     

一种非对称的轻量级图像盲去模糊网络

针对现有图像去模糊算法存在细节模糊不清、计算资源占用较大且图像处理速度较慢等问题,提出一种轻量级的图像盲去模糊网络.首先,网络主体使用多尺度架构,将不同分辨率的图像输入网络,通过循环处理逐步优化细节;其次,设计非对称结构以加强编码器的特征提取能力和解码器的特征融合能力.在编码器中,提出混合多尺度卷积层和残差金字塔模块,以强化特征提取并减少网络的参数量;在解码器阶段,使用跳跃连接引入深层语义,并提出多尺度联合结构损失函数进行优化.最后,在两个广泛使用的数据集GoPro和Kohler上使用两种评价指标,将该方法与其他经典方法进行性能对比.实验结果表明,该网络的去模糊效果优于传统方法以及其他经典深度学习方法,不仅在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)上均有一定提升,且处理时间更短.     

通信侦察中通信复信号的盲源分离算法

针对目前大多盲源分离算法只适用于实信号,而在通信对抗中处理的一般都是通信复信号这一问题,推导了一种适用于通信复信号的盲源分离算法.该算法以Kullback-Leibler发散度作为信号之间独立性的测度准则.另外由于自然梯度比随机梯度性能更优,因此利用代价函数的自然梯度进行优化,根据白化后信号混合矩阵为正交矩阵的结论,对分离矩阵做正交性约束,推导出了算法的迭代公式.仿真结果表明,即使在有嗓环境下,该算法也能够有效地分离出源信号.     

改进的基于步长自适应的自然梯度盲源分离算法

为解决盲源分离算法中收敛速度和稳定性的折中问题,基于最优步长的思想,提出了一种新的步长自适应的自然梯度盲分离算法.在自然梯度盲分离算法的基础上,对步长进行自适应迭代,步长偏移量的选取原则是使得下一次迭代时的步长最优,或者说目标函数最小.仿真结果表明,提出的算法相对固定步长自然梯度算法,其收敛速度提高了1倍以上,而系统的稳定性能基本不变.     

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于高阶统计量的盲源提取算法获取房颤信号

从房颤病人的体表12导联心电图中得到房颤波信号,是分析和描述房颤特征的重要环节.文中发展了一种基于高阶统计量的盲源提取算法用来获取房颤波信号,模拟数据和临床数据证明了这种算法的可行性和有效性.与盲源分离相关方法相比,盲源提取算法只提取一个所需信号,通过计算频谱集中度的大小,就可以判断它是否为房颤信号,而不必像盲源分离方法那样必须对分离后的12组信号进行复杂的判断才能决定房颤信号.因此,这种方法更适合于应用到临床监护中.