直扩超宽带系统中基于线性约束恒模算法的多用户检测

针对超宽带室内传输环境的慢时变特性以及超宽带信号的恒模调制方式,提出了一种基于线性约束恒模算法的盲自适应多用户检测方案。该方案首次将恒模算法引入直扩超宽带系统中的多用户检测,应用盲信号处理方法推导了恒模算法在线性约束条件下的全局最优性。理论分析及仿真结果表明,与基于训练序列的自适应多用户检测相比,该方案提高了有效的信息传输容量,同时在输出信干比及误码性能方面的损失不超过3dB,有效地做到了传输容量与误码性能之间的折衷,适用于室内超宽带的多用户高速接入场合。     

快速傅立叶变换算法的比较

快速傅立叶变换有多种算法，本文较为全面地讨论了离散傅立叶变换的快速算法，并对这些算法的性能进行了比较。     

遗传神经网络在滑坡灾害预报中的应用研究

针对传统BP算法易收敛于局部最优以及网络结构难以确定等问题,引进遗传算法进行混合建模.采用遗传学习算法和误差反向传播算法相结合的混合算法来训练前馈人工神经网络,即先用遗传学习算法进行全局训练,再用BP算法进行精确训练,使网络收敛速度加快并避免陷入局部极小.文中结合实例,对BP神经网络,遗传算法改进的神经网络进行了比较分析.实验表明,利用改进的混合模型可以提高预测精度,缩短收敛时间.     

多策略融合的黄金正弦樽海鞘群算法

针对樽海鞘群算法（Salp Swarm Algorithm，SSA）收敛性能差、容易陷入局部最优等问题，提出了多策略融合的黄金正弦樽海鞘群算法（Golden sine Salp Swarm Algorithm with Multi-strategy，MGSSA）.首先采用选择反向学习策略对种群中完全偏离最优个体寻优方向的个体计算选择反向解，改善种群质量；然后在跟随者位置更新阶段加入最优个体和精英均值个体引导，以加快算法收敛速度；最后根据概率选择黄金正弦算法变异策略，进一步改善解的质量，同时便于算法后期跳出局部最优.本研究在14个基准测试函数上进行实验，与其他群智能优化算法和其他改进樽海鞘群算法对比，将其应用于拉压弹簧设计问题测试解决工程优化问题的性能.结果表明：MGSSA具有较高的收敛精度和稳定性，在求解工程问题时性能良好.     

WebitOS内存管理策略的优化

针对W ebitOS的内存分配和回收策略容易形成多个碎片的问题,分别提出了内存分配过程中的内存分配优化算法(AOA)和内存回收过程中的内存回收优化算法(COA)。AOA算法在内存分配过程中通过设定一个可分割阀值避免小碎片的产生;COA算法在内存回收过程中将地址连续的内存块合并成较大的空闲区,减少链表中小空闲区数目,提高了内存空间的利用率。实验结果表明,内存分配优化算法(AOA)和内存回收优化算法(COA)缩短系统响应时间,适用于资源受限环境下开发嵌入式实时应用。     

改进适应度函数的遗传算法

提出了一类新的改进的适应度函数的遗传算法,考虑了函数在搜索点的函数值及其变化率,结果表明收敛速度明显高于标准遗传算法.     

The tool for building an NN based on improved BP algorithm

0　ＩＮＴＲＯＤＵＣＴＩＯＮＢａｃｋ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎＡｌｇｏｒｉｔｈｍ (ＢＰ)ｉｓａｖｅｒｙｕｓｅｆｕｌａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｎｍａｎｙａｓｐｅｃｔｓ.Ｂｕｔｉｔｈａｓｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｐｒｏｂｌｅｍｓ:①Ｔｈｅｌｏｃａｌｌｅａｓｔｐｒｏｂｌｅｍｉｎｅｖｉｔａｂｌｅｄｕｅｔｏｉｔｓｎｏｎ ｌｉｎｅａｒｏｐｔｉｍｉｚｉｎｇｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ②Ｔｈｅｓｌｏｗｃｏｎｖｅｒｇｅｎｔｓｐｅｅｄ③Ｌａｃｋｏｆａｃａｄｅｍｉｃｇｕｉｄａｎｃｅｆｏｒｔｈｅｈｉｄｄｅｎｎｏｄｅｓ’ｎｕｍｂｅｒｃｈ…     

随机散射光波的全局优化调幅聚焦

When focusing beyond diffraction-limit through the scattering medium with amplitude modulation by the feedback control algorithm, the grid-by-grid modulation scheme of the continuous sequential algorithm will severely degrade anti-noise performance, which is detrimental to focusing of light under low signal-to-noise ratio environment. To overcome the drawback of the continuous sequential algorithm, the genetic algorithm is introduced to shape the wavefront amplitude of incident light. With the help of its characteristic global optimization strategy, the amplitude of all the grids can be simultaneously modulated and optimized so as to reduce the sensitivity to noise. Simulation results show that the target focus intensity of the genetic algorithm can be hardly affected by noise level, and that the resultant focusing intensity acquired at different noise levels are very close. The focusing intensity value up to 80.67％ that of SNR is ∞ can be achieved even if the noise level rises to SNR is 10dB.     

用多种群遗传算法优化结构振动模糊控制器

在结构控制中模糊控制是被采用的方法之一，基于遗传算法的模糊系统的优化设计，把模糊控制和遗传算法结合起来．利用遗传算法的优点，克服了一般模糊控制设计中模糊变量的隶属度和控制规则的选取通常靠经验来获取的不足．使得系统的模糊控制设计更灵活方便，能取得更好的控制效果。采用实数和整数混合编码技术来设计遗传算法的染色体和相应算法，为了避免早熟和加快收敛速度，采用了多种群的遗传算法。为了验证优化的效果．对一个三层框架进行了仿真分析，结果显示，采用遗传算法优化后的模糊逻辑控制优于常规模糊逻辑控制。     

基于结构式二进制编码的遗传算法在及其在BP网络中的应用

根据BP网络的拓扑特征,本文设计了基于结构式二进制编码的遗传算法,在该算法中,通过先将庞大的解空间进行分解处理,再将分解后的子空间视为个体进行遗传操作,能借助遗传算法的优势在全局范围内搜索到最优解所在的子空间,从而为下一步应用BP算法进行局部搜索明确了起点,缩小了范围,有效解决了BP算法易陷入局部极小,收敛速度慢甚至不收敛等问题,最后,通过字母识别试验证明了该算法的效率。     

基于自适应边缘保持算法的图像插值

为了较好地保持图像的边缘信息,提出一种新的基于线性预测模型的边缘保持算法．该方法根据低分辨图像和高分辨图像之间的几何对偶特性(即图像的边缘在不同分辨率下具有不变性),用低分辨线性预测模型取代高分辨线性预测模型,以此来计算最优插值系数向量．通过具体的例子验证了该模型边缘保持的有效性．实验结果表明,该方法具有较好的自适应性、边缘保持特性和较低的计算复杂度．     

自主水下潜器全局规划及其仿真方法研究

应用遗传算法设计出二维/三维全局规划器,用于解决自主水下潜器在大范围海洋环境中自主全局路径规划的问题.规划空间采用栅格法离散建模,染色体采用十进制可变长编码方式,基于领域知识设计了初始种群生成算法和五种遗传算子;基于三维建模软件与视景技术建立了半实物虚拟仿真系统,通过设计不同的使命案例对全局规划算法进行了仿真验证.结果表明:该规划算法具有路径描述简单清晰、算法收敛速度快、求解效率高的特点,满足了使命规划的安全性和可行性要求.     

Identification and novel adaptive fuzzy control of nonlinear system for PEMFC stack

PEMFC is a clean energy with high efficiency.Itis a high-tech subject,which has rapidly developed inmany countries.In the last decade,great progress onPEMFC modeling has been achieved by many research-ers.Many kinds of mathematical models have been es-tab…     

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.     

ISAR成像中散射点越分辨单元走动校正算法

从目标回波的精确模型入手,探讨了在逆合成孔径雷达成像中散射点越分辨单元走动校正算法与常规距离多普勒算法、极坐标插值算法在处理散射点越分辨单元走动方面的差异,并从最大成像范围及算法对模型的依赖等方面对这些算法进行比较．结果表明,散射点越分辨单元走动校正算法适宜于逆合成孔径雷达成像中散射点走动的校正．     

反投影重建算法的改进算法

本文首先讨论反投影重建算法的思想以及它的一些不足之处，然后重点阐述了均值-反投影重建算法的理论基础以及对前者的改进，尤其研究了均值-反投影重建算法的数学描述，最后在实际应用中对均值-反投影重建算法给出了需要采用的一些方法。     

模拟电路在线演化平台ANEHP-Alpha

提出一种利用可编程模拟器件AN231E04的粗粒度结构及高速重配置能力开发大规模模拟电路在线演化硬件的方法,并在此基础上设计ANEHP-Alpha在线演化平台.平台针对在线演化系统的特点,利用小规模贪婪搜索获取高适应度初始种群;以精英保留策略和控制参数动态调节避免种群早熟,确保算法收敛能力及速度;引入快速预评估器排除不良个体降低下载率,从而大幅提高演化速度并确保器件不受非法电路损害.此平台为高速大规模模拟电路在线演化方法研究奠定了较好的基础.     

基于遗传神经网络的入侵检测模型

针对入侵检测系统中存在的对入侵事件高误报率和漏报率问题,提出了遗传神经网络,该方法基于遗传算法的全局搜索和BP网络局部精确搜索的特性,利用遗传算法优化网络初始权重,将遗传算法和BP算法有机结合．实验结果表明,该算法正确鉴定合法的用户矢量为93％,发生7％的误报率．与BP、GA算法相比,分别高出2．875％和5．562％．     

一种基于特殊个体的改进遗传算法

提出了一种不需要变异操作,只由交换操作就能遍历搜索空间所有状态点的改进遗传算法。这种算法通过在种群中增加两个特殊个体,就足以提供交换所需的基因材料。在计算量上这种算法比简单的遗传算法明显要小,仿真结果证明了这种算法的可行性     

应用遗传算法设计自动交会控制器

本文提出应用遗传算法求解黎卡及方程，并将这一方法用于设计自动交会控制器．遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传学机理的参数搜索方法，它将达尔文的适者生存策略与人工染色体中的随机而结构化的信息交换相结合，既消除了求解过程的不适应因素，又利用了解中已有的知识，从而大大加快了优化速度和能力，且计算比直接解黎卡提方程要简单．航天器自动交会控制系统的仿真结果表明，这一方法是有效的．