全局人工鱼群优化的动量常模盲均衡算法

针对常模盲均衡算法(CMA)存在局部收敛和慢收敛的缺陷,提出了一种全局人工鱼群优化的动量常模盲均衡算法(GAFSA-MCMA)。该算法首先利用全局人工鱼群算法(GAFSA)收敛速度快、全局搜索能力强的优点,寻找人工鱼群的最优位置向量并作为CMA的初始优化权向量,从而使权向量在迭代过程中获得全局最优,同时将动量算法引入到CMA中,提高收敛速度。与CMA、MCMA相比,该算法均方误差较小、收敛速度较快。     

多载波系统中低复杂度的改进比特和功率分配算法

基于迭代的比特和功率分配机制,提出了一种低复杂度的比特和功率分配算法.与传统的迭代分配算法不同,该算法在每次迭代中只需要比较几个特定的子载波.该方法在保持传统迭代算法性能的前提下极大地减小了迭代分配算法的复杂度.此外,通过选择等功率分配方案作为初始方案加快了算法的收敛速度,进一步降低了算法复杂度.仿真结果表明,提出的改进算法在基本不牺牲系统性能的前提下有效地降低了算法复杂度.     

基于仿射投影的微弱信号检测方法研究

为了克服强背景噪声的干扰影响,改善微弱检测信号检测质量,本文对比研究了几种微弱信号检测方法,给出了一种基于仿射投影自适应滤波的微弱信号检测方法。仿真实验结果表明,该方法能通过自适应对消各种干扰来提高强噪声背景中的信号检测性能,有效提取微弱信号,并在具有较快的收敛速度和较小的稳态失调的同时降低运算复杂度。     

用于声学回波抵消的自适应滤波算法

介绍了回波抵消器的原理和功能,详细阐述了现在广泛应用于回波抵消的各种自适应滤波算法,如变步长LMS,FTF,FAP等,并指出各种算法的特点.最后通过M atlab仿真,比较上述各种算法的性能,包括算法的复杂度和收敛速度,指明了各种算法的适用范围：变步长适用于对收敛速度要求不高的场所;FTF适用于采样率不大的语音处理设备中;AP类算法兼有收敛速度快和运算量较小的优点.     

改进的变步长LMS自适应算法及其应用

在对一些变步长LMS算法分析的基础上,通过改变步长公式中平方根运算范围,提出了一种改进的变步长LMS算法,并进行了稳定性分析.该算法比固定步长算法收敛速度快,稳定性好;与同类型复杂度其他算法相比,具有较快的收敛速度.将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真.计算机仿真证明该算法的理论分析.     

一种基于去除点交叉和点交换的局部优化蚁群算法

蚁群算法里,收敛速度和收敛精度是一对矛盾体,首先引入局部优化算法,即去除点交叉和点交换算法,然后重新调整单位信息素和重新更新全局策略,从而达到提高计算资源的利用率和降低重复计算的效果,减少局部优化的计算量,最终加快收敛速度的同时可以提高解的精度.实列数据表明此算法在解决收敛速度和收敛精度矛盾体在平衡性上的有效性.     

改进的变步长LMSA适应算法蘼其应用

在对一些变步长LMS算法分析的基础上,通过改变步长公式中平方根运算范围,提出了一种改进的变步长LMS算法,并进行了稳定性分析．该算法比固定步长算法收敛速度快,稳定性好;与同类型复杂度其他算法相比,具有较快的收敛速度．将该算法应用于自适应噪声对消系统的仿真,计算机仿真证明该算法的理论分析．     

解变分不等式的一种修正投影算法

通过进一步的限制投影区域来对Solodov.etc.的算法做了修正,从而得到一种新的二次投影算法,该算法具有更长的步长,并证明了该算法生成的无穷序列{xk}收敛到变分不等式的一个解.     

非线性随机扰动的粒子群优化算法

在惯性权重非线性递减策略的基础上,引入小阻尼振荡函数,提出一种新的非线性递减随机扰动的粒子群算法,通过2个基准测试函数对算法性能和收敛性进行了分析.实验仿真表明：相对于标准粒子群算法,新策略加快了收敛速度,在一定程度上避免了粒子群优化算法的早熟收敛问题.     

基于交叉免疫算法的多用户检测器

基于传统的免疫算法,提出了一种多种群并行遗传交叉免疫的多用户检测器,其在加快收敛速度的同时避免了因近亲繁殖容易造成早熟收敛的缺陷.仿真结果表明:所提出的检测器在误码率方面有良好的性能.