快衰落信道下MLSD接收机的简化

针对快速Rayleigh衰落信道下，逐幸存路径最大似然序列检测（MLSD）接收机中过于复杂的计算量问题和实时信道跟踪难题，综合采用了简化的Kalman信道跟踪算法和减状态的逐幸存路径(RSSE-PSP) Viterbi算法，实现了更简化的最大似然序列检测接收机。仿真结果表明，这种简化了的Kalman-RSSE-PSP最大似然序列检测接收机，具有相对较低的计算复杂度，误码率性能也优于同衰落率条件下采用递归最小二乘（RLS）-RSSE-PSP算法的最大似然序列检测接收机。     

MIMO-OFDM系统的SAGE-IPSO联合估计检测

针对多输入多输出-正交频分复用系统中最大似然检测算法难以硬件实现以及传统的信道估计性能较差等缺陷,提出了一种联合估计检测算法. 该算法使用离散傅里叶变换-最小二乘（DFT-LS）算法进行信道初估计,利用广义空间迭代期望最大化（SAGE）算法对估计的信道信息进行校正,并结合改进的粒子群优化（IPSO）算法完成对信号的迭代检测,使系统性能得到改善. 仿真分析结果表明,算法能以较少的迭代次数估计出信道状态信息和检测数据;在相同误比特率的情况下,性能优于经典检测算法,与理想状态下的最大似然检测算法仅相差1 dB左右.     

多径异步DS／CDMA的串行最大似然检测

给出了多径异步多用户ＤＳ／ＣＤＭＡ系统的一种数学模型,得出了恒参信道下最大似然检测（ＭＬＳＥ）算法的一种新的表示形式,具体分析了以Ｒａｋｅ接收机作为信道匹配滤波器时,最大似然检测器的算法设计问题,分析指出,在多径环境下ＭＬＳＥ算法的复杂度和计算量与多径时延的分布有关,如何用户时延扩散在一个信息码元之间,算法复杂度和恒参信道下相同。该算法可以用状态数可变的Ｖｉｔｅｒｂｉ算法来实现。     

基于迫零矢量集搜索的V-BLAST检测算法

基于迫零矢量集搜索提出了一种新的混合最大似然（ML）和判决反馈均衡（DFE）的垂直贝尔实验室分层空时码(V-BLAST)检测算法．在该算法中,用最大似然检测的方法判决前l（l为最大似然度）层的迫零矢量集及其信号,在消除前l层的影响后逐层判决后续各层．分析和仿真结果表明：和已知的基于信道传输矩阵的QR分解的混合ML-DFE检测算法相比,当接收天线数小于最大似然度的平方时,该算法能够在获得相同的检测性能的条件下降低算法的计算复杂度．     

GSM-MBM系统中基于松弛迭代的低复杂度检测算法

针对基于媒介调制的广义空间调制（GSM-MBM）系统接收端最大似然（ML）检测算法计算复杂度高且随激活天线数呈指数递增的问题,提出一种基于能量排序下的松弛迭代思想的低复杂度检测算法（EO-RIM）.该算法对所有可能的发射天线组合及相应镜像激活模式组合下的信号能量总值进行排序,再通过松弛迭代算法依次检测相应的调制信号,并通过预设阈值来协调误码率（BER）性能和计算复杂度之间的关系.仿真结果表明,在GSM-MBM系统中,EO-RIM算法的BER性能逼近ML检测算法,与基于有序块的最小均方误差（OB-MMSE）检测算法几乎一致,而EO-RIM的计算复杂度随激活天线数呈平方递增而非指数递增,相比OB-MMSE算法降低了一个数量级.     

MIMO-OFDM系统的联合估计检测算法

针对最大似然检测算法复杂度高,最小二乘信道估计性能较差等缺陷,提出了一种SAGE-IGQS联合估计检测算法,该算法使用LS算法进行信道初始化,采用SAGE算法进行信道迭代估计,并结合改进的Grover量子搜索算法进行信号检测,从而提高了系统的有效性。理论研究和仿真结果表明:该算法在降低系统复杂度的情况下,误比特率性能优于传统的联合检测算法,与理想信道估计下的最大似然检测算法相接近。     

复数域格缩减的MIMO检测算法研究

多入多出(MIMO)系统可以获得比单发单收系统更高的容量,对于MIMO系统,最大似然检测是最优接收,但其指数复杂度难以在实际中应用。针对该问题,结合格缩减理论提出了基于Householder变换的复数域格缩减算法,将该算法和MIMO次优检测算法相结合,给出了量化判决方法,且该复数域格缩减算法复杂度小于实数域格缩减算法。仿真结果表明,基于Householder变换复数域格缩减的MIMO次优检测算法,通过优化信道矩阵可以得到更好的判决域,取得了逼近最优最大似然检测算法的性能。     

高速率的符号干扰传输及其编码的检测译码

研究了高符号速率传输造成的符号干扰在接收端采用最大似然序列检测算法的性能，与相同频谱效率下的正交幅度调制（QAM）无符号干扰系统性能比较的结果是高符号速率的符号干扰传输方案随着频谱效率的提高显示出性能优势。提出了信道编码的符号间干扰传输的最佳检测译码算法，即在接收信号检测和信道译码之间采用最大后验概率准则下的软入软出迭代检测译码。仿真结果表明，最佳检测译码充分利用了符号干扰信道自然形成的编码约束关系，获得了最大编码增益。     

基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测

针对MIMO-OFDM系统中,基于粒子群优化的信号检测算法易于陷入局部极值和收敛精度较低的问题,提出了一种基于改进粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法。该算法将粒子群优化算法进行改进,并与遗传算法的杂交技术和极值扰动机制相结合,对MIMO-OFDM系统进行信号检测。理论研究和仿真结果表明,在相同误比特率情况下,所提算法性能优于基于遗传和粒子群优化的MIMO-OFDM信号检测算法性能,与理想信道下的最大似然检测算法性能相比,信噪比仅有1 d B的损失;在较少的迭代次数下,该算法有效地提高了系统的信号检测性能,有较强的全局搜索能力,是一种实用的信号检测方法。     

一种结合ML检测的高性能V-BLAST系统

提出了一种改进的V-BLAST（Vertical Bell Labs Layered Space-Time)检测算法,接收信号向量经过信道矩阵排序与QR分解的前馈滤波后,对分层分组．每个分组内部并行进行最大似然检测,分组间使用判决反馈式干扰抵消．以QPSK调制方式为例,仿真验证了该算法在准静态平坦衰落信道中的误比特（BER）性能,与V-BLAST算法、ML-DFE（Maximum Likelihood-Decision Feedback Equalization)算法比较结果表明有较低的复杂度,能有效地提高系统性能,在10^-2的BER可获得1.6~2.8dB增益．     

Biogeography based optimization-proximal point algorithm for nonlinear minimax problems

Concerning the discrete nonlinear minimax problems with the convex function as each of its components, a new method, called the biogeography based optimization-proximal point algorithm, is presented. By using maximum-entropy methods, the minimax problem is transformed into the unconstrained optimization problem of the smooth function. The algorithm employs the proximal point algorithm as the outer algorithm, and the biogeography based optimization as the internal algorithm. The proposed algorithm which resolves several minimax problems is global convergent. Preliminary numerical experiments show that the proposed algorithm is an effective algorithm for nonlinear minimax problems.     

一种改进的混合蛙跳算法求解有约束优化问题

提出一种适用于求解有约束优化问题的改进混合蛙跳算法(improved shuffled frog leaping algorithm, Im-SFLA)。该算法针对混合蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm, SFLA)在进化后期搜索速度变慢且容易陷入局部极值的缺陷,将模拟退火和免疫接种思想引入到具有高斯变异和混沌扰动的SFLA中。标准测试函数仿真结果表明Im-SFLA能显著提高收敛速度和精度,并能有效克服局部极值,全局寻优能力明显优于SFLA。使用静态罚函数法将有约束优化转化为无约束优化,对12个有约束优化测试函数的实验结果表明Im-SFLA寻优精度高、鲁棒性强,是一种十分有效的求解有约束优化问题的算法。     

Revealing of the hierarchy community of the complex network by decomposition multi-objective optimization

A new algorithm for community detection of complex networks is proposed. The problem of community detection is considered as multi-objective optimization problem. Tradeoff among multi-objectives realizes the detection of the community structure in a wider spread space, the disadvantages of the traditional single optimization algorithm is overcome. The MOEA/D framework is adopted and the Tchebycheff decomposition technique is used. A simulated annealing based weighted-sum method is used to perform local search which can expand the search scope, and not easily fall into local optimal solution. Finally, simulation experiments are done to test the algorithm using artificial and reality networks. The results show that, compared with existing algorithms, the algorithm has a higher detection accuracy and a small amount of computation, and can reveal the hierarchy community structure of the complex network by Pareto optimal solutions.     

基于连续相位调制的椭圆球面波多载波索引调制

针对现有基于信号分组优化的椭圆球面波函数(PSWFs)信号多载波调制方法,存在峰均功率比高的问题,该文提出一种基于连续相位调制(CPM)的椭圆球面波多载波索引调制方法.将具有编码特性的CPM调制作为星座符号映射方式,以椭圆球面波函数信号作为索引载波波形,产生调制信号,并利用最大似然检测与CPM差分解码实现接收端信号的检...     

基于BFOA和K-means的复合入侵检测算法

K-means算法对初始聚类中心及簇数K的选择敏感,导致聚类结果不稳定,会对IDS(intrusion detection system, IDS)的检测结果产生重要影响。针对该问题,提出一种基于细菌觅食优化算法(bacterial foraging optimization algorithm, BFOA)和K-means相复合的入侵检测算法(HIDS)。HIDS算法首先基于距离阈值方法动态确定簇数K,再利用BFOA优化生成初始聚类中心,使得选择的初始聚类中心达到全局最优,从而解决了K-means算法的聚类结果不稳定的问题,进而提高入侵检测的准确率。为验证算法的有效性和测试算法性能,将HIDS在KDD99数据集上进行试验测试,入侵检测率可达98.33%。试验结果表明该方法能够有效提高检测率并且降低误检率。     

一种低复杂度的近似最大似然MI~/IO检测算法

为保证无线传感器网络协作式V-BLAST传输中,在较高的检测性能的前提下大大降低算法复杂 度,提出一种低复杂度的近似最大似然检测算法．将传统的V-BLAST算法性能最好一层解的邻域作为候选 判决集合,并以此邻域内每一个符号作为初始值进一步采用传统的V-BLAST算法反馈判决其他层的符号, 采用最大似然准则对候选向量进行判断．该方法有效减小了最大似然检测算法检测向量的数目,降低了算法 的复杂度．仿真结果表明该算法具有良好的综合性能     

差分空时频码字的快速译码方法

最大似然(ML)检测的差分空时频码的传统译码方法的译码复杂度随着星座图点数以及发送信息符号数的增加而迅速增加．对星座图进行划分,提出了一种差分空时频码字的快速译码方法．该方法可以获得与传统ML译码方法相近的性能,即都获得了最大空间-多径分集增益,而译码复杂度却大大降低．仿真分析结果证明了该快速译码算法的高效性．     

对称半正定矩阵秩-1逼近

为了得出一种有效的算法来求解对称半正定矩阵的秩-1逼近解,基于 BFGS方法,构造了一种新的迭代算法。该算法利用X =YY T ,Y ∈Rn 刻画可行集,将对称半正定矩阵的秩-1逼近问题转化为无约束优化问题,用 BFGS方法求解无约束优化问题,并给出了2个数值例子。数值实验表明,此算法行之有效,且具有一定的应用价值。