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为实现认知无线电系统参数的自适应调整功能,提出了一种基于二进制人工蜂群算法的认知无线电决策引擎。将认知无线电决策问题转化为多目标函数优化问题,并采用加权和方法将复杂的多目标函数优化问题归一化为简单的单目标函数优化问题。采用二进制人工蜂群算法对此优化问题进行求解,实现对无线电系统参数的优化调整。最后,通过一种多载波系统对算法性能进行仿真分析,仿真结果验证了该算法的有效性和实用性。 相似文献
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为提高定位的精度与速度,将改进的平滑[l0](smoothed [l0],SL0)压缩感知算法应用于无线传感网络(WSN)定位中。首先通过感知区域的网格化,将定位问题转化为压缩感知问题,采用更陡峭的近似双曲正切函数去逼近[l0]范数,将压缩感知重构中的[l0]范数最小化问题转化为求解光滑函数最小值的最优化问题。其次,针对算法中因最速下降法“锯齿现象”导致的收敛速度慢、估计不精确等缺点,引入了混合优化算法,该算法结合了最速下降法和修正牛顿法的优点,提高了重构精度和速度。仿真结果表明,改进的SL0算法相对于匹配追踪(OMP)、基追踪(BP)、SL0算法等在定位精度与实时性上有了明显提高。 相似文献
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故障诊断的关键是特征向量提取和分类器的选择, 提出一种综合运用多特征提取和多分类器组融合决策的故障诊断算法. 多特征提取选择小波包变换、总体平均经验模式分解方法(Empirical Mode Decomposition, EEMD)和改进小波能熵方法, 得到三组不同的故障特征信息; 将这三组特征信息输入由3个最小二乘支持向量机(Least Square Support Vector Machine, LS-SVM)组成的分类器组进行初步诊断; 采用自整定权值的决策模板法(Self-adjusting weighted Decision Templates, SWDT)进行多分类器诊断结果的融合决策. 实验证明, 该方法能实现轴承不同故障类型, 尤其是复合故障的可靠识别, 验证了该算法提取轴承故障特征信息的完备性, 以及分类器组融合决策的可靠性. 相似文献
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采用3次B样条小波包提取各线路故障奇异量模极值,根据模极值能量分布最大原则,提出各线路特征频带的选取方法。当各线路特征频带一致时,以各线路零序电流模极值的幅值关系、相位关系构造选线判据;当各线路特征频带不一致时,分别在各线路的特征频带上构建各线路零序电流模极值的大小和极性关系矩阵,构造选线判据。解决了现有故障奇异量选线方法中因频带选择不合适而造成的误判问题。通过2组现场实录故障算例验证了选线判据的有效性和实用性。 相似文献
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针对已有粒子群算法中全局搜索和局部搜索存在盲目性和滞后性以及粒子的早熟收敛等问题,提出了一种基于校正因子的自适应简化粒子群优化算法。该算法在简化粒子群算法基础上,以粒子间平均粒距大小作为触发条件,对惯性权重、平均个体极值和全局极值进行自适应扰动。校正因子可以根据当前粒子群个体信息和全局信息自适应调整,从而完成对当前粒子状态及时准确的更新,最终使粒子可以准确而快速的找到全局最优解。对3种典型测试函数的测试结果表明该算法具有较高的全局和局部搜索能力、能够有效地避免算法陷入局部极值,是一种实用且高效的粒子群改进算法。 相似文献