基于粒子群优化算法的高阶累积量滤波器

基于高阶累积量(HOC)的自适应滤波器能够滤除高斯噪声或其它具有对称概率分布函数的噪声,其解法一般采用的是梯度搜索法,但是梯度搜索过程难以避免局部收敛而且计算复杂.粒子群优化算法(PSO)具有算法简洁,易于实现,且不需要梯度信息等优势.使用粒子群优化算法求解高阶累积量自适应滤波器系数优化问题,为滤波器参数的优化提供了一种新的思路.仿真结果表明,使用PSO优化算法求解自适应滤波器系数能获得更高的精度.同时PSO算法受系统跃变的影响较小,因此它在求解非平稳过程模型系统时具有一定的优势.     

基于粒子群优化算法的高阶累积量滤波器

基于高阶累积量（HOC）的自适应滤波器能够滤除高斯噪声或其它具有对称概率分布函数的噪声，其解法一般采用的是梯度搜索法，但是梯度搜索过程难以避免局部收敛而且计算复杂．粒子群优化算法（PSO）具有算法简洁，易于实现，且不需要梯度信息等优势．使用粒子群优化算法求解高阶累积量自适应滤波器系数优化问题，为滤波器参数的优化提供了一种新的思路．仿真结果表明，使用PSO优化算法求解自适应滤波器系数能获得更高的精度．同时PSO算法受系统跃变的影响较小，因此它在求解非平稳过程模型系统时具有一定的优势．     

LMS和RLS自适应滤波算法对比研究

介绍了自适应滤波器的基本原理,对最小均方(LMS,Least Mean Squares)和递归最小二乘(RLS,Recursive Least Squares)自适应算法进行仿真分析及对比研究.仿真结果及实例均表明,两种算法都能有效抑制和抵消各种干扰,但相比之下,RLS算法具有更好的收敛性能及稳定性.     

一类二维FIR滤波器的约束最小二乘设计

考虑单位脉冲响应 8面对称的二维GIR滤波器的约束最小二乘设计 .首先将设计问题转化为正定二次规划问题 .然后应用投影最小二乘 (PLS)算法进行求解 .通过设计实例对PLS算法的性能进行了仿真 ,结果表明该算法的效率是流行的有效集方法的几十倍到几百倍 .PLS算法的高效率为快速设计大尺寸二维FIR滤波器提供了方便 .     

基于改进PSO算法的自适应均衡算法

传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢,稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制.具有梯度搜索因子的Grads-PSO算法,结合了传统数值优化方法在计算速度和计算精度上的优势,将梯度法引入粒子群算法中.在梯度搜索因子的指导下,PSO算法的运算过程显得更加有规则,从而提高了算法的收敛速度和运算精度.因此,本文提出将改进PSO算法用作自适应均衡器均衡算法.通过仿真实验表明,改进PSO算法具有收敛速度快,计算精度高的优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法.     

最陡下降算法在MTD滤波器设计中的应用

针对雷达中动目标检测技术中滤波器组设计,从普遍采用基于最小最大化的优化原则出发提出了一种改进优化原则。该方法具有明确物理含义,即是使输出杂波功率最小,从而使得优化问题简化为最小化目标函数,大大简化了MTD滤波器设计中优化问题的求解难度。文中采用最陡下降算法求解该问题,通过计算机仿真,可以看到该方法与原来采用方法具有相似的结果,为工程应用提供了一种简单、实用的方法。     

一类二维FIR滤波器的约束最小二乘设计

考虑单位脉冲响应8面对称的二维GIR滤波器的约束最小二乘设计．首先将设计问题转化为正定二次规划问题．然后应用投影最小二乘(PLS)算法进行求解．通过设计实例对PLS算法的性能进行了仿真，结果表明该算法的效率是流行的有效集方法的几十倍到几百倍、PLS算法的高效率为快速设计大尺寸二维FIR滤波器提供了方便．     

MIMO系统自适应均衡算法研究

MIMO信道为频率选择性信道,由于时延扩展而存在色散,因此研究MIMO系统的自适应均衡技术显得尤为重要.通过对自适应均衡技术的两种主要的算法最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法的研究可以看出,在不同的步长因子及遗忘因子等参数变化情况下,LMS算法的收敛速度较慢,但均衡简单易实现,RLS算法收敛速度较快,但迭代运算较复杂.结合二者的特点提出了在MIMO系统中引入改进的最小均方算法,即归一化最小均方(NLMS)算法.仿真实验对比表明NLMS算法的计算量与LMS相当,但收敛条件简单,易实现,收敛速度较快,有很实际的应用价值.     

自适应和最大最小蚁群算法的物流车辆路径优化比较

针对物流车辆路径优化问题,考虑到基本蚁群算法有收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点,采用了自适应蚁群算法和最大最小蚁群算法进行车辆路径优化,分析、比较了这两种算法的不同并在Matlab上做了仿真。仿真实验结果显示自适应蚁群算法在收敛速度和寻找最短路径上都略逊于最大最小蚁群算法,最大最小蚁群算法在物流车辆路径优化上优于适应蚁群算法。     

基于维特比算法和最小均方算法的自适应判决反馈均衡性能比较

对AWGN信道下具有串扰的通信系统进行了基于维特比算法和最小均方算法(LMS)自适应判决反馈均衡的计算机仿真.然后对它们的性能曲线进行了分析,得出基于维特比的最大似然估计法(MLSE)在对抗码间串扰时要优于基于LMS算法的自适应反馈均衡法的结论.     

基于粒子群算法的模糊滤波器优化方法

根据粒子群算法可以搜索全局最优的特点,提出一种新的基于粒子群算法优化模糊隶属函数,从而对带有脉冲噪声图像进行模糊中值滤波的方法.该方法给出一个新的模糊熵定义,采用改进粒子群优化算法寻求隶属函数的最优参数,依照最大熵准则将图像变换到模糊域,然后对需要处理的噪声图像进行滤波.实验表明,提出的方法可以很好地滤除图像中的脉冲噪声,自适应性强.     

脉冲发射电路的参数优化UWB

在超宽带(UWB)通信系统中,电路参数设计是决定发射电路性能的重要因素.由于传统的电路参数优化方法计算精度较低,计算过程较为繁杂等,为此在阐述UWB脉冲发射电路和二阶高通滤波器的参数方程基础上,采用粒子群优化(PSO)算法对二阶高通滤波器参数进行优化求解.算例分析与仿真结果表明经过优化后的发射电路的输出波形符合UWB系统的技术要求.     

Robot stereo vision calibration method with genetic algorithm and particle swarm optimization

Accurate stereo vision calibration is a preliminary step towards highprecision visual positioning of robot. Combining with the characteristics of genetic algorithm (GA) and particle swarm optimization (PSO), a threestage calibration method based on hybrid intelligent optimization is proposed for nonlinear camera models in this paper. The motivation is to improve the accuracy of the calibration process. In this approach, the stereo vision calibration is considered as an optimization problem that can be solved by the GA and PSO. The initial linear values can be obtained in the first stage. Then in the second stage, two cameras’ parameters are optimized separately. Finally, the integrated optimized calibration of two models is obtained in the third stage. Direct linear transformation (DLT), GA and PSO are individually used in three stages. It is shown that the results of every stage can correctly find nearoptimal solution and it can be used to initialize the next stage. Simulation analysis and actual experimental results indicate that this calibration method works more accurate and robust in noisy environment compared with traditional calibration methods. The proposed method can fulfill the requirements of robot sophisticated visual operation.     

基于改进的粒子群和遗传算法的混合优化算法

分析粒子群算法在求解组合优化问题中的运行原理,对警车分布的优化问题建立了粒子群优化的数学模型,对基本粒子群优化算法中的速度范围、惯性权重等参数进行了改进,并通过仿真与基本粒子群算法比较,显示改进的粒子群算法,提高了优化结果.在改进的粒子群算法中引入遗传算法,将形成的新混合算法应用到求解警车最优执勤地点的分布问题,并与遗传算法和改进的粒子群算法仿真比较.结果表明,混合优化算法在收敛速度和精度上均有明显的提高.     

粒子群优化算法在水库调度中的应用分析

寻求水库最优调度轨迹过程线是水库优化调度中的经典、难点问题.本文在分析以往水库优化调度模型优缺点的基础上,提出了基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,简称PSO)的水库优化调度模型,并通过引入罚函数解决强约束问题.以某综合利用水库优化调度为实例进行研究,并与动态规划模型计算结果进行对比分析.结果表明:粒子群优化算法原理简单,易于编程实现,而且占用计算机内存小,计算速度快,适用于年内水库优化调度规则的确定.     

基于模拟退火PSO的电力系统无功优化

对粒子群优化算法方法进行改进,把模拟退火机制引入到粒子群优化算法方法中,提出了基于模拟退火粒子群优化PSOSA(PSO with Simulated Annealing)算法,通过适当选择种群大小、调整惯性权重系数ω和退火系数C,以温度的缓慢下降来控制粒子的寻优过程,提高了粒子群优化算法的全局收敛性,改善了粒子的局部搜索能力.建立了以网损最小为目标的电力系统无功优化模型.通过对IEEE-30系统的无功优化计算,结果表明,PSOSA算法具有更好的全局收敛性和良好的搜索能力.     

微粒群算法的研究现状与展望

微粒群算法(PSO)是继蚁群算法提出之后的又一种新的进化计算技术.介绍了微粒群算法的产生背景,基本算法,算法流程,算法参数及其对算法性能的影响.围绕微粒群算法的改进形式,算法的应用等方面对微粒群算法的研究现状进行全面综述,其中特别提到了算法在生产调度领域的研究现状.最后就PSO算法进一步的研究工作进行了探讨和展望.     

基于IC-PSO和ISM的反馈控制算法设计

为了提高光纤偏振模色散(PMD)补偿系统的动态自适应补偿能力,提出了用改进粒子群优化(PSO)算法作为搜索算法,用改进单纯形法(ISM)作为跟踪算法的反馈控制算法设计方案,从而实现对PMD补偿单元的动态调整。在PSO算法中,引入免疫克隆(IC)原理提高了搜索算法的全局优化能力;对SM的反射操作和扩张操作进行改进,从而提高算法的收敛速度;用映射操作代替原有的顶点代换操作,从而使单纯形在迭代过程中不发生退化现象。实验结果证明了该算法用于PMD补偿系统的有效性和可行性。     

粒子群优化算法分析

粒子群优化算法是一种基于群体智能的随机全局优化技术，尽管其原理简单易、于实现且功能强大，但目前研究人员还没有对它的工作原理做出足够的解释．将群体优化过程看成一个动态系统的演变，采用线性离散时间系统的分析方法对算法的收敛性进行了分析，导出了简化PSO算法的收敛条件．考虑到参数是影响算法性能和效率的关键因素，利用标准测试函数对算法的参数选择进行了详细的分析，并给出一些指导性原则．