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BOC调制技术在扩频通信中的应用已日趋广泛.为此,本文在对BOC调制信号的功率谱和自相关特性进行深入研究,以及将其与BPSK调制相比存在的优势进行深入分析的基础上,以BOC(10,5),BPSK(10.23)为例,进行了基于FFT的同步捕获环路的设计与仿真,并重点就不同干信比条件下两者的捕获性能进行了分析.结果表明,在一定条件下BOC调制信号具有更好的抗干扰能力,为进一步抗干扰技术的研究提供了理论基础. 相似文献
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标准粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优,且精度较低、收敛速度慢,难以满足求解VRP的需求。本文提出了一种适用于求解VRP模型的新型混沌粒子群优化算法(CPSO)。该算法引入混沌序列,利用混沌对粒子的初始位置进行初始化,提高了样本的质量,并且对当前粒子附加混沌扰动,促使其跳出局部最优,提高了全局搜索能力,有利于在全局范围内寻找到最优值。实验结果表明,本文算法的收敛速度、精度及稳定性高于PSO算法,是一种有效的VRP求解算法. 相似文献
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随着电网的智能与科学发展,大量分布式电源接入配电网系统,使得配电网系统向多电源复杂网络转变,传统的故障定位方法无法适用。首先经过比较分析现有的含分布式电源的故障定位算法,改进了一种基于网络拓扑结构的故障定位矩阵算法,构建反映网络拓扑结构的网络描述矩阵和反映故障潮流方向的故障信息矩阵,给出相应的故障区域的判断方法。在此基础上搭建仿真算例,结合电力仿真软件DIgSILENT验证了算法在单点故障、多点故障以及故障信息不完备的情况下的准确性。最后,将故障定位改进矩阵算法与其他矩阵算法进行对比分析,总结得出改进矩阵算法在单点、多点故障情况下只需一次矩阵运算,显著降低了运算量。 相似文献
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混沌粒子群优化粒子滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对基于粒子群优化算法的粒子滤波计算复杂度大,并且容易陷入局部最优,提出了一种新的基于混沌的粒子群优化粒子滤波算法。该算法在粒子群优化的基础上,引入混沌序列,利用混沌运动的遍历性、随机性等特点改善了初始样本的质量,同时利用混沌扰动避免搜索过程陷入局部最优,使算法具有更快的收敛速度和更好的全局搜索能力。最后利用UNGM模型将该算法与标准粒子滤波和粒子群粒子滤波进行仿真对比,并利用纯角度目标跟踪模型验证了算法的有效性。实验结果表明,该算法改善了粒子群优化算法的粒子滤波易陷入局部最优的现象,提高了粒子滤波的精度和速度,具有较高的应用价值。 相似文献
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针对粒子群优化算法精度不高、容易陷入局部最优、难以满足房地产市场形势需求的问题,提出一种改进粒子群优化神经网络,并应用于房地产市场预测中,该算法将混沌引入粒子群优化神经网络算法权重和阈值的初始化与更新的过程,提高了初始样本的质量,减轻了局部极值现象,提高了算法的全局搜索能力,同时设置了躲避因子,使粒子一定程度上离开偏离真实值的区域。研究结果表明,提出的改进算法可以提高粒子群优化神经网络权重和阈值的准确性。 相似文献
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针对不确定时滞关联大系统,提出了一种分散鲁棒容错控制方法。目的是当发生传感器或执行器故障以及具有参数不确定时,使系统仍保持渐进稳定。基于Lyapunov稳定性理论,给出了该系统在传感器失效时具有容错性能的充分条件及控制器的设计步骤,并将结果推广到执行器失效的情况。最后通过实例仿真验证了方法的正确性,并对仿真结果进行了分析。 相似文献
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