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基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统算法对方向向量偏差敏感的缺点,提出了一种基于可变对角载入的鲁棒自适应波束形成算法.为了提高算法的鲁棒性,采用非线性约束条件下的最优化阵列输出功率对信号方向向量进行优化求解,且优化解中的参量能够准确求出.为了减少计算量,采用递推算法求逆矩阵并利用泰勒级数展开,推导出基于可变对角载入的权重向量公式.该算法可有效地抑制方向向量偏差所带来的影响,降低了计算量易于实时实现,提高了系统的鲁棒性,改善了阵列输出的信干噪比,使其更接近最优值.仿真结果表明,该算法相对传统算法可以获得更好的性能. 相似文献
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针对资源受限条件下大规模无线传感器网络中协作目标跟踪问题,提出一个基于粒子群优化的节点调度方案.该方案利用高斯粒子滤波算法和方差交叉融合算法获得目标状态预测信息,进而选择下一时刻簇成员节点,并构造了通信能耗的代价函数,利用粒子群优化方法选择最佳的簇头节点,减少了节点调度的计算复杂度,同时保持了较好的跟踪精度.仿真结果验证了所提出方案的有效性. 相似文献
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针对CABO(Concurrent Architectures are Better Than One)网络体系结构下虚拟网内部路由协议可定制的特点设计了流量分配路由算法,对于运营带宽敏感业务的虚拟网络采用路由算法解决流量分配问题,提出一种新的指定路由机制,利用改进的多商品流问题作为流量分配路由算法,以流量均衡、收益最大为分配目标;仿真实验结果表明,采用基于指定路由的流量分配路由机制较传统负载均衡路由算法获得的链路利用率更高、网络性能(丢包率、延迟)更好,并可接受更多的业务请求接入. 相似文献
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在向下一代互联网络演进的过程中,多路径网络已经成为提高网络性能及可靠性的有效手段.在网络中,可选用的多条路径提供了流量流向的通路,然而如何有效地均衡各条路径的流量,提高网络的性能,是多路径网络必须解决的一个重要问题.针对丢包率比较敏感的应用需求,如VOIP,将预测思想与最优化理论相结合,研究了在多路径网络环境下的流量均衡问题.流量均衡算法首先预测每条路径的丢包率,并以减少所有路径丢包率之和及达到最优的资源利用率为目标,将流量均衡问题转化为最优问题.理论分析及仿真实验表明,该算法能有效地降低网络丢包率,提高网络性能. 相似文献
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部分传输序列(Partial transmit sequences, PTS)算法能够有效改善正交频分复用(Othogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统的高峰值平均功率比(Peak-to-average power ratio, PAPR),但是计算复杂度较高.提出一种新的粒子群优化(Discrete particle swarm optimization, DPSO)算法,将PTS算法中最优相位因子的求解转化为具有非线性约束的全局优化问题,采用汉明距离衡量信号距离,重新定义了粒子更新公式,使相位因子能够以一定的概率与最优相位序列的排列趋于相同,得到具有较低峰值平均功率比的信号.同时,算法避免了穷举搜索,具有较低的计算复杂度.仿真结果证明,与传统PTS算法相比较,所提算法能够在搜索复杂度较低的情况下,获得良好的峰值平均功率比降低性能. 相似文献
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针对按序QR分解(SQRD)检测算法在多径瑞利慢衰落信道中检测误码率较高的不足,提出了基于Householder变换的改进并行MIM0检测算法(HIP).该算法对信道矩阵按列进行Householder正交变换,避免了求上三角矩阵的运算并且仅对信道矩阵进行1次排序.在判决信号过程中,采用部分判决信号反馈和接收信号干扰消除并行处理的检测算法,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物的无线通信环境下进行仿真实验,结果表明与传统的SQRD算法相比,所提算法在计算复杂度下降的情况下误码率显著下降. 相似文献