基于时间可预测性的差分搜索盲信号分离算法

针对基于仿生智能优化的盲信号分离算法计算量偏大的问题,提出了一种新的基于差分搜索的盲信号分离算法。采用信号在时间上的可预测性度量作为目标函数,使用差分搜索算法对目标函数进行优化求解。利用去相关消源方法从混合信号中去除每次分离出的源信号成分,通过逐次分离最终实现对所有源信号的成功恢复。仿真实验表明,所提算法可以有效实现对混合信号的盲分离。与其他算法相比,该算法在保证了更高分离精度的同时,具有更低的运算量。     

基于并行粒子群优化的三维点云配准算法

针对基于群智能优化的点云配准算法计算时间长的问题,提出一种基于CUDA的并行粒子群配准算法.以点对点距离最短为适应度函数,利用粒子群算法各粒子天然的并行性,将运算过程分配到GPU的各个线程中计算变换参数.由于GPU多个线程运算同时执行互不干扰,极大地提高了粒子群的运算速度,从而可以实现点云的快速、精确配准.实验结果表明,该算法既克服了ICP算法对点云初始位置要求高的缺点,又有效解决了基于群智能优化的点云配准算法计算时间长的问题.     

湿法腐蚀DFB半导体激光器的均匀光栅的研究

论述了用湿法腐蚀电子束光刻的均匀光栅DFB激光器亚微米光栅的过程,研究了几种腐蚀液对半导体激光器外延材料中InP的腐蚀过程.用扫描电子显微镜(SEM)对其腐蚀情况进行了分析,通过调节腐蚀液HB1:HNO3:H2O的体积比,找到了对InP腐蚀的最佳配比(1:1:30)以及合适的腐蚀条件(室温23℃).利用这种腐蚀液得到的光栅图形可以满足DFB激光器的要求.     

基于细菌群体趋药性的有序盲信号分离算法

提出了一种基于细菌趋药性的细菌群优化算法。将探测判断策略和优势细菌随机扰动策略引入细菌群体的进化过程,解决了细菌个体在进化后期处于随机摄动状态而难以定位于全局最优位置的问题。通过使用测试函数对算法性能进行测试以及同其他算法的比较表明,所提出的算法在收敛速度和求解质量方面均有很好的性能。进一步将细菌群优化算法应用于解决盲信号分离问题,实现了对源信号的逐一有序盲分离。仿真实验表明,基于细菌群优化算法的盲信号分离算法具有很好的分离效果,可以将源信号按照其规范四阶累积量绝对值的降序进行有效分离。     

基于微分搜索的高光谱图像非线性解混算法

针对线性混合模型在实际高光谱图像解混过程中的局限性,提出一种新的基于微分搜索的非线性高光谱图像解混算法.在广义双线性模型的基础上采用重构误差作为解混的目标函数,将非线性解混问题转化为最优化问题.将目标函数中的待求参数映射为微分搜索过程中的位置变量,利用微分搜索算法对目标函数进行优化求解.在求解过程中,通过执行搜索范围控制等机制满足高光谱图像解混的约束要求,进而求得丰度系数和非线性参数,实现非线性高光谱图像解混.仿真数据和真实遥感数据实验结果表明,所提出的非线性解混算法可以有效克服线性模型下解混算法的局限性,避免了由于使用梯度类优化方法而易陷入局部收敛的问题,较之其它高光谱图像解混算法具有更好的解混精度.     

基于粒子群优化的工频干扰消除算法*

提出了一种基于粒子群优化的消除微弱信号采集过程中工频干扰的算法。通过人工构造观测信号,使系统模型符合盲源分离的数学模型要求。使用信号的四阶累积量作为信号独立性的判据,利用粒子群优化算法寻找使判据最大化的分离矩阵,进而消除被采集信号中的工频干扰。在粒子群优化算法的求解过程中,采用将对分离矩阵的直接辨识转换成对一系列Givens矩阵的辨识方法,从而减少了算法中对未知元素辨识的数量,避免反复白化过程,有效降低了算法的计算量,克服了粒子群优化过程中容易早熟收敛的问题。仿真结果表明,本算法在保护有用信号的前提下,能     

基于ADS软件的变容二极管模型参数提取

研究了变容二极管的-特性,采用曲线拟合的方法,完成其在1 GHz工作频率下模型参数的提取.为了拟合更加准确,在-特性曲线上读取了6级(,)值,并用ADS软件分别进行多次随机仿真和梯度仿真.用提取的参数建立了变容二级管的电路模型.最后,用此模型设计了一款压控振荡器,测试结果与理论值相吻合.     

一种新的双极性完全互补光码分多址系统设计及性能分析

基带双极性光码分多址(OCDMA)系统,采用码的极性转换思想,实现在单极性信道中传输双极性码.提出了一种采用双极性完全互补码的非相干OCDMA系统模型及编解码方案,研究了完全互补码在系统中的应用以及对OCDMA系统性能的影响.分析比较了基于双极性完全互补码的OCDMA系统相对于基于m序列的OCDMA系统的性能优势.结果表明,完全互补码具有理想的自相关和互相关特性,适合应用于双极性光码分多址通信系统,可以有效降低OCDMA系统中的多址干扰(MAI),提高通信质量.     

基于细菌觅食优化的盲信号提取算法*

提出了一种新的基于细菌觅食优化的盲信号提取算法。采用负熵作为信号提取的目标函数,利用球坐标变换原理将对提取向量的求解转换为对旋转角度的求解。使用改进的细菌觅食优化算法对目标函数进行优化求解,从而实现对源信号的盲提取。通过多次提取和去相关消源过程,可以实现对所有源信号的成功提取。对多路语音信号混合后的盲提取实验验证了所提出算法的有效性。     

基于ANN端元估计的高光谱图像解混算法

针对高光谱图像解混问题进行研究,发现传统解混算法在保持端元数目不变的情况下,得到的解混精度不高。为此,基于人工神经网络（ANN）提出一种估计单像素点中端元数目和类别的解混算法。首先利用人工神经网络对遥感图像中各个像素的端元数目和类别进行估计;之后依据估计结果确定解混算法的目标函数,并引入改进的差分搜索算法对目标函数进行优化求解;最终获取地物丰度和待求参数,实现高光谱图像的解混。仿真数据和真实遥感数据实验表明,与现有的解混算法相比,所提解混算法具有更高的解混性能,更加符合实际场景的情况。