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.     

与Huffman码相结合的卷积码软判决译码方案

提出了一种与Huffman码相结合的卷积码软判决译码方案 .对卷积码的软判决维特比译码算法进行了改进 ,由Huffman编码的码字概率计算出比特转移概率 ,进而得出与维特比译码的支路似然值相对应的信源先验信息 ,通信系统的编码端不作改动 ,当由于信道条件恶化等原因造成维特比译码算法的支路量度相差很小而难以进行可靠译码时 ,将信源先验信息作为支路量度的修正值 ,以改善译码的性能 .与分离的信源、信道译码相比 ,性能增益约为 0 5～ 1.0dB ,增加的复杂性很小 .仿真实验验证了算法的有效性 .     

一种适用于NAND闪存的LDPC译码算法

由于NAND闪存具有读写速度快、效率高、功耗低等特点,因此被广泛应用于存储领域。为了提高闪存存储的可靠性,提出一种适用于NAND闪存的LDPC译码算法对其进行纠错。基于LDPC码的BP译码简化算法,结合分层算法与归一化最小和（NMS）算法,提出一种改进的行分层最小和算法。仿真结果表明,改进译码算法在不降低译码性能的前提下,减少了迭代次数,加快了译码收敛速度,更有利于硬件电路的实现。     

多载波DSL系统中的一种多用户比特加载算法

针对多载波DSL系统在指定用户数据速率的情况下尽量降低传输功率,以降低对系统中其它设备的电磁干扰,提出了一种多用户比特加载算法.首先对该算法模型进行了分析,提出了数学公式,考虑了比特最高限额及功率最大值限制的情况,然后分析该问题的优化解的复杂度,最后在DSL系统环境下进行仿真,结果发现,该算法在2个用户的情况下与最优解几乎相同,比离散化的贪婪迭代算法性能要好,计算复杂度也较低.     

一种基于二叉树形搜索的RFID防碰撞算法

在RFID防碰撞算法中,平均时延是影响识别性能的关键因素。平均时延主要取决于识别每个标签所需的平均比特数。在二进制搜索防碰撞算法的基础上,提出了一种新的二叉树形搜索算法,该算法显著减少了识别标签的平均比特数,且当阅读器检索到树的底层时,可向二叉树的上层回溯,最终连续识别出所有的标签。对算法进行了仿真分析,证明该算法在性能上有明显提高。     

小波压缩图像传输的低复杂度信源-信道联合译码

为了利用小波压缩图像的残留冗余减小其经过衰落信道造成的传输错误,并针对直接利用场模型描述残留冗余概率结构带来的较高计算复杂度,提出了一种简化的残留冗余统计模型和低复杂度的信源信道联合译码方法.小波压缩图像的复杂残留冗余统计模型被简化成多个独立的一维Markov链构成的统计校验方程,并被看作是一种具有类似于LDPC码结构的天然信道编码,在此基础上设计出一种并行的和积迭代联合译码算法.仿真显示该联合译码算法既可以充分利用多个方向的残留冗余进行纠错,提高重建图像的PSNR,又可以减小联合译码的复杂度和延时,并且在同样的数据传输率下,比利用算术码的传统分离编码系统鲁棒性更好.     

多频带UWB通信系统中低复杂度迭代差分译码算法

相对于相干检测,由于在收发端不需要信道状态信息,非相干UWB通信在信噪比方面会有近3dB的性能损失.为了克服这一性能差距,提出了一种有效的基于多频带UWB系统的差分编译码方案.该方案在发射端使用2个并行级联的递归酉差分空频编码器对数据进行编码.接收端的2个分量译码器通过互相交换软度量值对数据进行译码.为了降低接收机的计算复杂度,给出一种只使用转移概率计算信息比特似然比的译码算法.仿真结果表明,在较少迭代次数下,算法性能远优于传统非相干检测,在高信噪比时,其性能甚至超过了相干检测.     

基于RFID技术的室内定位改进算法

传统LANDMARC算法由于受多径效应影响,在一些区域定位精度不高。化工企业生产车间在短距离定位上有较高要求,所以LANDMARC算法在该应用上有很大弊端。基于LANDMARC算法（有源RFID校验的动态定位识别算法）,提出了一种室内定位改进算法。改进算法在LANDMARC算法中引入三边定位方法,并结合一种基于距离的〖JP〗LANDMARC算法。实验证明该算法整体提高了室内定位精度,尤其是在距离较短情况下定位精度提高明显。     

OFDM系统中多用户组合调制自适应比特分配算法

针对多用户OFDM系统,将其信道分配和比特分配相结合,提出了更优的OFDM多用户组合调制自适应分配算法(MCABA),并对该算法进行了理论分析和Matlab6.5.1系统仿真。该算法在系统总的传输速率一定和满足传输质量的基础上,与现有的OFDM自适应算法相比,可以获得更优的功率、信噪比性能和频率效应。     

基于PEGASIS的助理簇头改进算法设计

基于对LEACH算法和PEGASIS算法的研究,提出助理簇头改进ASCH算法.该算法能够在无线传感器网络中,根据簇头节点所处的地理位置、剩余能量及簇内成员节点数目,动态决定是否需要在簇内产生助理簇头,并在需要产生助理簇头的簇内选择合适的节点来减少簇头通信的能耗.在PEGASIS中加入助理簇头后,改进后的助理簇头改进算法的性能指标与已有算法相比均有提高,在均衡及节能、延长网络生命周期方面起到了积极的作用.     

一种鲸鱼优化算法改进的加权质心定位算法

针对加权质心定位算法受 RSSI 测距误差影响导致定位结果不理想的问题,提出一种鲸鱼优化算法改进的加权质心算法,利用鲸鱼优化算法的快速收敛、不易陷入局部最优等优势对加权质心算法定位结果进行优化。首先,通过加权质心算法计算待测点位置;其次,根据锚节点位置信息、RSSI 测距信息及待测点位置信息建立适应度函数;最后,利用鲸鱼优化算法不断迭代寻优,对待测点定位结果进行优化,以提高定位精度。在通信半径相同、锚节点数为 30 的条件下,改进后的定位算法定位精度为 0.58m,而粒子群加权质心算法与人工鱼群加权质心算法定位精度分别为 0.64m 和 0.62m,且随着锚节点个数的增加或通信半径的增大,改进后的定位算法仍能获得更高的定位精度。因此,改进后的定位算法精度更高,具有一定可行性。     

DV-Hop定位算法改进研究

传统DV-Hop定位算法中,在估算未知节点与锚节点的距离时,只采用距离其最近的一个锚节点的平均每跳距离,因而存在较大的定位误差.为了解决该问题,本文在传统DV-Hop算法基础上,同时考虑多个锚节点的平均每跳距离,根据每个锚节点的平均每跳距离误差以及跳数对未知节点的平均每跳距离进行加权处理,使其更接近实际值,未知节点与锚节点之间的估算距离更加准确,从而减少定位误差.仿真实验证明,在相同的网络环境下,改进算法定位精度明显高于传统DV-Hop定位算法.     

关于模糊C-均值（FCM）聚类算法的改进

对模糊C-均值聚类算法的改进,即在原有的模糊C-均值算法的基础上,用一种新的定义距离的方法替代欧氏空间中距离的定义,改进模糊聚类算法。并且用数据仿真验证这种改进的模糊聚类算法与原来算法相比,聚类效果更好,分类更清晰。     

New Diamond Block Based Gradient Descent Search Algorithm for Motion Estimation in the MPEG-4 Encoder

Motion estimation is an important part of the MPEG-4 encoder, due to its significant impact on the bit rate and the output quality of the encoder sequence. Unfortunately this feature takes a significant part of the encoding time especially when the straightforward full search(FS) algorithm is used. In this paper, a new algo-rithm named diamond block based gradient descent search (DBBGDS) algorithm, which is significantly faster than FS and gives similar quality of the output sequence, is proposed. At the same time, some other algo-rithms, such as three step search (TSS), improved three step search (ITSS), new three step search (NTSS),four step search (4SS) , cellular search (CS) , diamond search (DS) and block based gradient descent search (BBGDS) , are adopted and compared with DBBGDS. As the experimental results show, DBBGDS has its own advantages. Although DS has been adopted by the MPEG-4 VM, its output sequence quality is worse than that of the proposed algorithm while its complexity is similar to the proposed one. Compared with BBGDS, the proposed algorithm can achieve a better output quality.     

Two-stage evolutionary algorithm for dynamic multicast routing in mesh network

In order to share multimedia transmissions in mesh networks and optimize the utilization of network resources, this paper presents a Two-stage Evolutionary Algorithm （TEA）, i.e., unicast routing evolution and multicast path composition, for dynamic multicast routing. The TEA uses a novel link-duplicate-degree encoding, which can encode a multicast path in the link-duplicate-degree and decode the path as a link vector easily. A dynamic algorithm for adding nodes to or removing nodes from a multicast group and a repairing algorithm are also covered in this paper. As the TEA is based on global evaluation, the quality of the multicast path remains stabilized without degradation when multicast members change over time. Therefore, it is not necessary to rearrange the multicast path during the life cycle of the multicast sessions. Simulation results show that the TEA is efficient and convergent.     

解Lyapunov 矩阵方程的改进的梯度迭代算法

In this paper, an improved gradient iterative （GI） algorithm for solving the Lyapunov matrix equations is studied. Convergence of the improved method for any initial value is proved with some conditions. Compared with the GI algorithm, the improved algorithm reduces computational cost and storage. Finally, the algorithm is tested with GI several numerical examples.     

经验模态分解的分段二次算法

A new algorithm, named segmented second empirical mode decomposition （EMD） algorithm, is proposed in this paper in order to reduce the computing time of EMD and make EMD algorithm available to online time-frequency analysis. The original data is divided into some segments with the same length. Each segment data is processed based on the principle of the first-level EMD decomposition. The algorithm is compared with the traditional EMD and results show that it is more useful and effective for analyzing nonlinear and non-stationary signals.     

自适应调整布谷鸟搜索算法研究

布谷鸟算法是基于启发式搜索的智能仿生算法。传统的布谷鸟算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解。针对该算法特点,对算法原理进行了分析,并就算法中步长和发现概率两个控制因素进行改进,使其根据迭代次数动态变化,提出了具有自适应调整特点的搜索算法,改变了步长和发现概率相应的更新方式,避免了传统布谷鸟算法容易陷入局部最优的缺陷,以增强算法搜索性能。实验对比表明,自适应调整的布谷鸟算法具有更好的寻优性能。     

改进的基于遗传算法与FCSS相结合的模糊球壳聚类算法

遗传算法（GA）被广泛地应用在聚类算法中.但是当数据点多时,其计算量大的问题是不容忽视的.针对与遗传算法相结合的FCSS算法中的这一不足,主要通过研究了GA初始化种群的选取方法,对GA-FCSS算法进行了改进.实验数据表明：改进的GA-FCSS算法在收敛速度方面有令人满意的效果.     

Parameter optimization model in electrical discharge machining process

Electrical discharge machining （EDM） process, at present is still an experience process, wherein selected parameters are often far from the optimum, and at the same time selecting optimization parameters is costly and time consuming. In this paper, artificial neural network （ANN） and genetic algorithm （GA） are used together to establish the parameter optimization model. An ANN model which adapts Levenberg-Marquardt algorithm has been set up to represent the relationship between material removal rate （MRR） and input parameters, and GA is used to optimize parameters, so that optimization results are obtained. The model is shown to be effective, and MRR is improved using optimized machining parameters.