基于强化学习的大规模天线阵天线选择算法

传统天线选择算法过于依赖信道状态信息(CSI),然而以用户为中心的大规模多输入多输出(UC-MMIMO)系统难以获得足够CSI。针对以上矛盾,将强化学习方法引入到天线选择的问题中,提出了一种基于强化学习的天线选择算法。通过仿真说明所提算法相对于传统的天线选择方法对CSI依赖程度大大降低,并且有着更低的算法复杂度。     

一种多用户MIMO-OFDM系统中的天线与子载波分配算法

天线与子载波分配是多用户MIMO-OFDM系统无线资源管理中的重要内容.在分析了多用户MIMO-OFDM系统下行链路中最优天线与子载波分配算法的基础上,提出了一种次优的低复杂度天线与子载波分配算法.该算法通过先选择天线再选择用户从而避免了最优算法中的遍历搜索.仿真结果表明,在运算量大大降低的情况下,所提算法获得的系统最大容量和最优算法所获得的最大容量相比相差不大,而且空间和频率联合优化的结果使其性能远远优于仅在MIMO环境下进行子载波分配的算法.     

基于文化粒子群算法的广义OPM测向

在引入合成导向矢量和合成导向矩阵的基础上建立了一种更通用的阵列数据模型,提出了广义正交传播算子测向算法。该方法在不损失阵列孔径的前提下可有效估计相干信源和独立信源。为快速求解所提基于四阶累积量的广义OPM算法,在文化算法中使用和粒子群演进进化机制,提出了一种多维搜索的文化粒子群算法。Monte-Carlo仿真试验证明了所设计的测向算法可有效解决使用高阶累积量不能直接测相干信源的局限,所提算法在检测性能上与现有一些算法比较有较大的优势。     

格上基于身份的增量签名方案

将基于身份的密码学思想应用于增量签名中,提出了基于身份的增量签名概念,并基于格上困难问题设计了一种基于身份的增量签名方案.在标准的小整数解困难假设下,所提方案在标准模型下满足适应性选择身份和选择消息攻击下的不可伪造性.理论分析和实验结果表明,所提增量签名算法比标准签名算法具有更高的计算效率.     

新型复杂进化全局优化算法的研究

文章在复杂系统思想激励下设计了一种新型的基于复杂系统改进的进化算法,该算法改进了进化算法的交叉、选择、变异和进化策略,体现了进化过程中能量分布、空间搜索、信息利用的复杂性,并保持了进化算法的简单结构框架;进而通过计算实例分析了新型复杂系统进化算法两个主要参数对算法性能影响;最后,新算法测试了CEC'2012大规模全局优化竞赛中的函数集合,并与其他优秀算法的测试结果进行了对比,结果表明本文所提出的基于复杂系统改进的进化算法综合性能强于所有的对比算法.     

基于超扭曲算法的鲁棒自适应四旋翼控制器

针对四旋翼在存在外部未知干扰及具有模型不确定性情况下的姿态控制问题,设计一种基于超扭曲算法的鲁棒自适应四旋翼控制器.该设计方法将超扭曲算法与鲁棒自适应控制结合,使用超扭曲算法抑制系统抖振现象,鲁棒自适应算法能有效补偿系统模型的不确定性,增强系统的抗干扰性能;构造Lyapunov函数,证明四旋翼飞行器闭环系统的稳定性.对所设计的控制器进行仿真,搭建四旋翼飞行器平台进行飞行实验,以验证设计的控制器.仿真结果表明,基于超扭曲算法控制的四旋翼系统具有较快的收敛速度和较强的鲁棒性,飞行实验验证了所提控制策略的可行性,可实现四旋翼的稳定控制.     

一种高精度的毫米波稀疏平面阵列频域类成像算法

本文以手持式毫米波人体安检设备为研究背景,设计了一种工作于90~94GHz频段的稀疏十字阵列,并采用时域相关算法与改进距离徙动算法（Range Migration Algorithm,RMA）对目标进行成像.针对改进RMA算法在推导过程中存在球面波展开为平面波近似和复杂的插值问题,本文提出一种高精度的无需球面波展开和复杂插值运算的基于（Fast Fourier Transform,FFT）的成像算法,在实现过程中不会引入近似误差和插值误差.采用电磁仿真软件建立目标回波模型,进行测试分辨率和噪声鲁棒性的实验.系统方位分辨率达到5mm,满足系统设计指标要求,验证了所提算法的正确性.综合实验结果得出所提算法的计算效率优于时域相关算法并且噪声鲁棒性优于改进RMA算法,在手持式毫米波人体安检设备实时成像的应用中,所提算法的适用性更好.     

Turbo-BLAST系统中天线选择和功率分配算法

提出一种适用于Turbo-BLAST系统的自适应天线选择和功率分配算法,所提算法以误比特率为优化目标,并且考虑了信道估计误差的影响.在总功率约束条件下,采用所提算法进行天线选择和自适应功率分配,并利用软干扰抵消算法对接收信号进行迭代检测,以进一步改善系统性能.仿真结果表明:采用所提算法可以显著改善系统的误比特率性能.     

多用户MIMO-OFDM系统中的一种新的用户调度算法

本文针对多用户环境下的多天线正交频分复用下行系统,提出了一种新的基于迫零波束成型的用户调度算法。迫零波束成型是在发送端消除用户间的干扰生成多个独立的空间子信道,来实现空间复用。由于在多天线正交频分复用下行系统中最优的用户选择算法需要遍历所有可能的用户集合,算法复杂度非常大,本文提出了一种简化算法。所提算法在保证每个用户的速率要求的情况下,通过贪婪算法来选择每个子载波上的用户集合,以最小化系统的发送功率。仿真结果表明在满足用户的速率要求下能达到很好的系统性能。     

二进制猫群算法在大规模MIMO天线选择中的应用

在多输入多输出(MIMO)系统中,天线选择技术平衡了系统的性能和硬件开销,但大规模MI-MO系统收发端天线选择复杂度问题一直没有得到很好的解决.基于信道容量最大化的准则,采用两个二进制编码字符串分别表示发射端和接收端天线被选择的状态,提出将二进制猫群算法(BCSO)应用于多天线选择中,以MIMO系统信道容量公式作为猫群的适应度函数,将收发端天线选择问题转化为猫群的位置寻优过程.建立了基于BCSO的天线选择模型,给出了算法的实现步骤.仿真结果表明所提算法较之于基于矩阵简化的方法、粒子优化算法具有更好的收敛性和较低的计算复杂度,选择后的系统信道容量接近于最优算法,非常适用于联合收发端天线选择的大规模MIMO系统中.