OFDMA系统中功率分配新算法研究

通过对迭代注水算法的分析,提出了一种功率分配的新算法,该算法不需要多次迭代,并且能在一定功率约束的条件下,有效地提高系统吞吐量。给出了具体的算法实现步骤和复杂度分析,表明该算法复杂度明显低于迭代注水算法。最后,对该算法进行了仿真分析,并以信噪比为8 dB时为例,分析了两算法的吞吐量性能。仿真结果表明,在低信噪比环境中该算法对系统容量的改善更为显著,且所提算法的吞吐量性能完全逼近迭代注水算法。     

SUSAN边缘检测算法性能分析与比较

介绍了一种基于灰度比较的边缘检测算法——SUSAN算法,讨论了该算法的模板和门限的选取方法,并用VC 编程实现了该算法。通过与传统边缘检测算法的比较,结果表明:由于该算法不涉及梯度的运算,因此对噪声图像的边缘检测效果优于传统的边缘检测算法。该算法适于含噪图像或低对比度灰度图像的边缘检测。     

一种分布式的K-means聚类算法

提出一种适用于大型数据集的分布式聚类算法。该算法以传统的K-means算法为基础进行合理的改进,使之更适用于分布式环境,并从算法的复杂度分析,将该算法与传统的集中式K-means算法及其他分布式算法进行比较。实验表明,该算法在保持了集中式K-means算法所有必要特性的同时,提高了数据处理速度。     

基于蚁群算法的二进神经网络学习算法

本文提出一种实现任意布尔函数的二进神经网络学习算法,该算法首先借助蚁群算法优化选择核心节点及节点访问顺序;其次,根据优化的节点访问顺序给出扩张分类超平面的步骤,减少了隐层神经元的数目,同时给出隐层神经元及输出元的表达形式;并进一步通过理论分析了该算法的收敛性。该算法成功地改进了已有学习算法的不足,并通过典型实例验证了该算法的有效性。     

对比度最优自聚焦算法

该文研究了一种适用于SAR的自聚焦算法,称作对比度最优自聚焦算法(Contrast Optimiza-tion Autofocus Algorithm,COAA)。该算法是一种原理简单、收敛快、计算量小、鲁棒性强的自聚焦算法,该文着重研究了COAA的实现方法。通过计算机仿真模拟证明了该算法的有效性。将COAA运用于中关村地区L-SAR数据并得到了理想的图像,这说明该算法具有重要的实际应用价值。最后,该文通过一些具体例子验证了该算法与其他算法相比具有更强的鲁棒性。     

基于直接判决估计和预测估计的语音增强算法

对噪声环境下语音增强算法中的先验信噪比估计提出了一种新的估计算法。该算法结合了直接判决估计和预测估计方法,与传统的基于直接判决的先验信噪比估计算法相比较,当后验信噪比较大时,该算法减少了语音失真;当后验信噪比较小时,算法较明显地减少了音乐噪声。通过研究发现传统的直接判决方法就是该算法的一个特例,该算法可以通过一个权衡因子退化为传统的直接判决方法。实验结果也证实所提出的算法的优越性能。     

基于时差最小测量误差的任意站定位算法

研究了基于时差最小测量误差的任意站定位算法,从理论上推导了定位模型,阐述了该算法的优缺点,提出了实际工程中应用该算法的基本思路。根据工程应用需求,给出相应的仿真结果,并提出了该算法下一步发展方向的建议。     

基于正交小波变步长盲均衡算法的DSP实现

为了克服常数模盲均衡算法收敛速度慢、稳态误差大的缺点,提出了基于正交小波变换的变步长盲均衡算法。该算法定义了一种以误差函数为自变量的双曲正切函数变步长来加快收敛速度,利用小波变换的强去相关性,通过最小化代价函数来优化均衡器权向量。为了用DSP实现该算法,通过Matlab平台在水声信道中仿真得到该算法的最优参数。在此基础上,设计了该算法的DSP硬件模块和软件流程。结果表明,该算法加快了算法的收敛速度,减小了稳态误差,DSP实现效果良好。     

一种应用于GPS抗干扰的改进LCMV算法

研究了一种基于LCMV算法的自适应波束形成算法。结合GPS卫星信号的特点将该算法应用于GPS接收机的抗干扰系统中。文中对该自适应算法进行了推导和Matlab仿真,并使之与LCMV算法的仿真效果作比较,结果表明,该算法能更好地抑制干扰、保留期望信号。     

一种用于人脸识别的新PCA算法

在主成分分析法(PCA算法)的基础上提出了一种新算法,该算法采用了小波预处理的方式.通过该联合算法,在人脸图像采样环境不好的情况下,仍然保证人脸图像较高的识别率.与传统的算法相比,该算法识别率提高了近10%,扩大了PCA算法的应用范围,从而提高了人脸图像的识别率.     

一种改进的一维模糊熵图像分割算法

传统的一维最大模糊熵图像分割算法对于图像的局部信息干扰噪声处理能力存在不足。文中研究实数编码混沌量子遗传算法（RCQGA）与一维模糊熵算法相结合的新算法。该算法将图像的空间信息和像素信息引入到一维模糊熵图像分割算法中,并运用实数编码混沌量子遗传算法对一维最大模糊熵图像分割算法进行改进,从而提高了一维最大模糊熵分割精度。研究结果表明,该算法分割效果明显优于传统一维模糊熵图像分割算法,并具有较强的抗噪性能。     

信源反馈条件下Raptor码的一种解码算法

在Raptor码普通译码方法的基础上,结合信源信道联合译码方法,提出一种利用信源解码器反馈信息作为输入的改进译码的算法,并对此算法进行试验仿真以及参数研究。测试结果显示,在信源信道联合编码条件下,使用这种双信息来源的译码的算法,可以使得信道解码的成功率大幅提高,残留误码率大幅降低。最后,将这种算法与JPEG2000信源编码结合测试,图像的PSNR值比普通译码方法最高提高了6dB。在信道条件恶劣的无线传输中具有重要意义。     

改进的快速图像模糊边缘检测算法

边缘检测是图像预处理中最重要的内容之一,本文通过对Pa1模糊边缘检测算法进行 改进,提出一种改进的新的模糊边缘检测算法。该算法采用简单的隶属函数,速度快(比Pa1算法快10倍) 。该算法具有较强的检测模糊边缘和细小边缘的能力,图像的边缘采用min或max算子来提取。仿真结果表明:该算法是一种实用、高效的边缘提取算法。     

基于节点密度的改进型DV-Hop算法

DV-Hop定位算法是无线传感器网络中一种常用的基于非测距定位技术,该算法使用平均跳距表示实际距离,在实际应用中造成很大的误差和节点能耗。为此,分析了加权的DV-Hop定位算法,提出了基于节点密度的定位算法,根据未知节点的邻居节点数,修正了平均跳距。仿真结果证明,加权DV-HOP在定位精度上比DV-HOP算法提高了5.3%,基于节点密度的定位算法在功耗上比DV-HOP算法减少了20.7%。     

关于椭圆曲线素性证明

文章给出了由Atkin提出的一种非常有效的素性测试方法即椭圆曲线素性证明算法,详细讨论了具体实施该算法的所有细节,而且通过在计算机上编程获得了其软件实现,并用该软件来测试一般的大整数的素性,取得了很好的效果。为了清晰地展示该算法的过程,文章在最后给出了一个详细的算例。     

一种新型FSK解调算法在来电显示中的应用

来电显示的核心部分就是对来电显示信号即FSK信号的解调。现在常用的FSK解调算法主要是通过频谱分析进行解调,在解调精度上难以达到要求且计算量很大,所以本文介绍了一种新型FSK解调算法,该算法是基于最小均方差准则的线性预测检测算法,它利用FSK信号的高度相关性来检测FSK信号,通过比较线性预测残余信号的大小来检测FSK信号。实践表明该在算法能在极低的信噪比环境下快速准确的解调FSK信号,非常适用于来电显示。本文还介绍了TI公司的TMS320C5402 DSP芯片以及来电显示在该芯片上的实现。     

模拟退火算法及其在求解TSP中的应用

TSP是组合优化中著名的NP hard问题,模拟退火算法是解决TSP的有效方法之一。介绍和描述模拟退火算法原理和Metropolis算法的过程,并应用模拟退火算法对TSP进行研究,给出解决TSP的一种比较精确的算法,比较好地解决了NP hard问题中TSP,同时为计算机编程提供了编程思路。     

嵌入前向网络的虚时间表法UPC

在分析文献[1]虚时间表法不足的基础上,提出利用前向网络动态调整虚时间表法参数的UPC算法。本文算法具有选择性强,检出率合理,动态响应特性好等特点。计算机仿真结果验证了本文算法的优越性。     

动态电压调整多处理器实时系统任务调度

动态电压调整DVS（Dynamic Voltage Scaling）是根据处理器电压（速度）降低之后，能量消耗平方级的减少这一原理提出的。文章通过DVS机制在多处理器实时系统中进行任务调度．通过对任务调度中的静态能量管理进行分析，在此基础上提出了一种新的基于DVS的适用于多处理器实时系统中的调度算法。这种新的调度算法是通过对贪婪法调度进行研究，发现其不足．并以此为基础进行改进。结合了动态电压调整的多处理器实时系统任务调度的能量消耗比普通的任务调度能量消耗有了很大的改善。     

一种基于IEEE1588协议的从时钟自补偿算法

随着网络技术的发展,分布式系统对时间同步的要求越来越高,IEEE1588协议正是为实现精密时钟同步而设计的。本文在系统介绍IEEE1588时钟同步原理的基础上,提出了一种提高同步精度的从时钟频率自补偿算法。该算法在继承IEEE1588协议本身特点的前提下,采用从时钟硬件时钟计时频率自调节的方法解决了每两次PTP同步之间时钟漂移偏差逐步扩大的问题。算法在自行设计的协议栈中进行了验证,测试结果表明,算法的引入有效的提高了同步的精度。