摘要：为了提高二进制人工蜂群算法的全局探索能力,提出一种基于分布估计算法的二进制人工蜂群算法,并应用到最优多用户检测技术中,设计出基于分布估计二进制人工蜂群算法的多用户检测方案。该方案采用直接针对离散域的多维邻域搜索策略,加快了收敛速度,避免了连续域到离散域的转换,同时利用分布估计算法获得的全局统计信息产生候选解,提高了算法性能。仿真结果表明,与传统检测器相比,所设计检测器的收敛速度明显加快,误码率性能和抗远近效应能力显著提高。

摘要：结合科研成果进课堂活动,利用Matlab软件中的Simulink模块设计了基于神经网络的数字信道盲算法仿真均衡实验。该实验以信号与系统课程中反卷积教学内容为切入点,将盲均衡算法的科研成果引入课堂教学。该文对盲均衡算法的原理和其与反卷积的关系进行了介绍,推导了状态方程,并给出了基于Simulink的算法仿真验证模型,最后对仿真结果进行了分析。教学实践证明,该实验促进了学生对反卷积知识和通信理论的理解。

摘要：在系统阐述了自适应滤波器和自适应噪声抵消器基本原理的基础上,利用神经网络的特点,设计了基于四层神经网络的自适应噪声抵消系统,克服了传统自适应滤波器需要两路输入信号统计相关的特点。理论分析和计算机仿真表明,该系统与传统自适应噪声抵消系统相比具有很好的噪声消除能力和鲁棒性。

摘要：为改善基本遗传算法陷入局部最优的问题,提出一种改进的遗传算法,即萤火虫遗传算法。根据萤火虫算法能够自动划分成子组的优点,将萤火虫个体引入遗传算法的变异算子,即萤火虫变异;为防止萤火虫难以跳出局部极值的缺陷,引入变邻域扰动机制,提出萤火虫遗传算法。运用旅行商问题对改进遗传算法进行计算机测试仿真,仿真结果表明,改进遗传算法在求解精度和收敛速度上优于基本遗传算法。

摘要：针对宽带稀疏信道具有分簇结构的特点,在原有基于压缩感知稀疏信道估计算法的基础上,加入稀疏信道分簇结构,提出一种基于簇稀疏特性的自适应正则匹配追踪压缩信道感知算法。在信道簇稀疏度未知的情况下,自适应调整候选簇的数目,应用正则化的思想对候选支撑簇进行二次筛选,达到信道的精确重构。仿真结果表明,该算法比传统的LS算法、BPDN算法、OMP算法、BOMP算法具有更低的误比特率(BER)、更小的均方误差(MSE)。

摘要：文中提出的新算法是基于模糊神经网络设计控制器改进恒模算法。首先从理论上分析了模糊神经网络控制器实现方式,并用它进行控制步长控制,形成一种基于模糊神经网络的CMA盲均衡算法,通过计算机仿真验证了改进算法的收敛性能,结果显示相对于CMA算法,新算法在性能上有一定的提高。

摘要：倒谱盲均衡算法的关键是建立信号的倒谱与信道参数之间的关系方程,然后以解方程的方式获得信道参数。阐述了基于倒谱盲均衡器的基本构成和工作原理,分析了其特点,推导了基于四阶倒谱盲均衡器的传输函数,给出了均衡器的结构形式。

摘要：针对传统的关于可变约束MOE盲多用户检测算法需直接进行特征值分解计算和不能实现二次约束限制的缺点,提出了一种基于RLS的改进型MOE盲多用户检测算法。该算法避免了矩阵求逆和大量的特征值分解运算,计算复杂度大大降低。仿真结果表明,该算法的误码率性能和收敛性均优于直接利用特征值分解的传统算法,且程序运行时间大大缩小。

摘要：信息技术是现代物流系统的基础,它给现代物流系统提供一个信息平台,从而实现现代物流系统快速度、高安全、低费用等目的的要求,现代物流系统主要包括物流规划设计、物流仓储、物流管理、运输配送、物流监控、系统优化等六个方面的内容,并充分体现了信息技术在这六个方面的应用。

摘要：为了消除地震反射系数的影响,有效提取地震子波,提出一种基于最小均方误差准则的SIMO系统的盲均衡算法,该算法利用接收数据的截短协方差矩阵设计了直接均衡器,该方法是盲均衡算法在地震信号处理中的应用,避免传统反褶积运算中对称正定矩阵的限制,从而改善了算法的稳定性并提高收敛速度。计算机仿真表明,新算法可获得较优的地震子波,从而再利用地震子波对反射系数进行分析,并且具有很快的收敛速度。