基于多样化进化策略的基因表达式编程算法

针对传统GEP（Gene Expression Programming）算法的未成熟收敛以及陷入局部最优问题,提出一种基于多样化进化策略的基因表达式编程算法（DS-GEP：Gene Expression Programming based on diversified develop-ment strategy）。该算法通过基因空间均匀分布策略,自适应地交叉和变异算子以及淘汰算子等方法,对种群给予不同的进化策略,以保持种群的多样性,从而增强算法的寻优能力。通过对函数挖掘的实验证明,多样化进化策略各个部分均对改善挖掘效率发挥了作用,提高了DS-GEP函数挖掘算法的成功率。与传统GEP算法相比较,该算法的平均成功进化代数缩短了11%,成功进化时间缩短了8%,进化成功率提高了20%。     

BP神经网络天线方向图获取方法研究

焦平面阵列成像体制是实现无源毫米波实时成像的主要途径。焦平面体制存在馈源偏焦的问题,导致成像系统的点扩展函数(PSF)具有空变特性。为研究毫米波焦平面阵列成像点扩展函数的空变规律,提出采用BP神经网络生成偏焦位置的空变方向图。通过分析天线方向图数据的特点,研究了BP神经网络的结构形式和输入输出数据格式的设计方法,并通过实验方法确定了网络的隐层形式。实验结果表明,采用双隐层BP神经网络生成的方向图可以达到99.75%的精度。     

基因表达式编程种群多样性自适应调控算法

为了解决基因表达式编程GEP种群多样性控制问题,提出了一种新的带权种群多样性的自适应调控方法。设计了带权的种群多样性测度方法,详细分析了选择、交叉及变异算子对种群多样性的影响。提出了初始种群的多样化算法DAIP,以保证初始种群多样性的最大化。设计了自适应的交叉和变异算子,提出了种群多样性自适应调控算法APDTA,使种群在进化过程中维持合适的种群多样性,进而提高进化效率。实验验证了APDTA的有效性。     

广义分布式天线系统上行分集性能分析

针对广泛存在于无线通信环境中的阴影效应对系统性能影响非常大的问题,采用与传统的微分集技术相比,能够有效地对抗这种阴影衰落的分布式天线技术来解决这个问题.为了获得该条件下系统的理论性能,分析了采用最大比合并和相干等增益合并分集的广义分布式天线系统.借助lognormal近似法,给出了其中断概率和误码率性能的高精度解析结果.分析表明,在存在阴影衰落的情况下,这种广义分布式天线系统能够同时获得较大的微/宏分集增益,非常适合未来的无线小区环境.     

准正交空时分组码的自适应设计

为了能在满足空时分组码完全分集的同时尽可能降低译码复杂度,提出了准正交空时分组码的自适应设计方案. 在准正交空时分组码的编码结构上添加自适应系数,根据当前信道状态信息计算自适应系数的具体数值. 设计的目的是保证传输的数据符号之间相互正交,彼此没有干扰,从而实现完全分集,并能采用复杂度低的单符号译码方法. 仿真结果表明,准正交空时分组码自适应方案的误码率性能要明显好于采用星座旋转的准正交空时分组码方案,只需要采用有限反馈的方法就能实现近似理想反馈的误码率性能.      

共用天线结合导频的自适应跳频同址干扰抵消

针对空间受限平台跳频(FH)通信系统同址干扰的特点,提出共用天线结合导频的跳频同址干
扰抵消(CAP-FH-AIC)算法. 只需在自适应定频同址干扰抵消系统的基础上增加导频产生模
块和窄带滤波器,通过将多参考输入自适应跳频干扰抵消(M-AIC)转化为单参考输入自适应
定频同址干扰抵消(S-AIC)的方式即实现本算法. 算法实现简单、性能稳定,使跳频同址干
扰抵消可以获得和定频同址干扰抵消一致的性能.     

TD-SCDMA系统中快速DCA算法的研究

TDSCDMA东统作为TDD—CDMA系统的代表,与FDDCDMA相比,它在物理层采用了智能天线、多用户检测、上行同步以及特殊的帧结构等。在分析TDSCDMA系统帧结构的基础上,提出了一种改进的动态信道分配方案以及考虑空间分布信息的信道分配算法,通过增大交叉时隙的空间膈离度和减少交叉时隙的使用机率来改善基站间的相互干扰,同时使每个时隙的用户空间分布更加均匀,能够有效增加系统容量,改善系统性能。     

基于数据的GSM系统天馈线干扰快速排查法

天馈线系统产生的无源互调干扰有其独特性,实践中多采用测试仪表现场排查方法,存在效率低下、准确率低等问题。针对这些问题,提出了利用基站系统作为互调检测硬件平台的天馈线干扰非现场排查法,可以通过干扰频谱数值对比,从复合干扰中分离出由天馈系统引发的互调干扰并对其进行定性,因而提高了检测排查的效率和准确性。     

Optimal resource allocation for transmission diversity in multi-radio access networks： a coevolutionary genetic algorithm approach

The next generation wireless communication systems aim at supporting enhanced diversified network access and data transmission abilities via the cooperative integration and unified management of various radio access technologies(RATs).The resource allocation is the core component leading the network system and mobile terminals to the service robustness and performance maximization.In this paper,a numeric optimization model for optimizing terminals’transmission power and allocated RAT bandwidth for maximizing system capacity is proposed with the focal consideration of the multi-radio transmission diversity for parallel transmission through multiple links from diferent RATs,and diferent terminal characteristics on RAT supports.Also,we design a centralized and periodic scheduling algorithm including an improved coevolutionary genetic algorithm for efciently solving the optimization problem.Simulation results demonstrate that our propose algorithm can distinctly enhance the system performance and improve the computational efciency.     

A novel initial ranging algorithm for OFDMA systems using smart antenna

To improve the capacity of initial ranging （IR） users simultaneously accessing into network and enhance the performance of the IR, a novel IR algorithm is presented for the orthogonal frequency division multiple access systems with the smart antenna. The beamforming weight vectors provided by the antenna array are introduced for the IR users, and the procedures of the multiuser parameter estimation and the interference cancellation are designed. The proposed method can improve the accuracy of the channel estimation of active paths and efficiently reduce the residual multiple access interference. Simulation results show that the proposed method has a much better performance than the available successive multiuser detection and interference cancellation algorithm and accommodates more active ranging users simultaneously accessing into a cell.