一种基于随机森林的OFDM系统自适应算法

针对动态变化的信道环境,自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统可以对子载波间隔和循环前缀长度进行调整,以最大化系统的吞吐量。为了能够快速准确地找到OFDM系统在不同信道环境中的最优子载波间隔和循环前缀长度取值,本文提出了基于随机森林的OFDM系统自适应算法。随机森林算法基于集成的思想,能够有效处理高维度数据,并且具有高效率、高准确率和强泛化能力等优势,可以在复杂的数据场景下进行有效的分类。通过提取通信过程中信噪比、用户移动速度、最大多普勒频率和均方根时延扩展等信道特征与OFDM系统的子载波间隔和循环前缀长度组成训练样本,利用随机森林算法创建了OFDM系统参数多分类模型。所提模型可以根据输入的信道特征,实现OFDM系统子载波间隔和循环前缀长度的自适应分配。同时,针对训练样本主要集中在少数几个系统参数类别的情况,利用合成少数类过采样技术对较少样本数的类别进行扩充,满足了随机森林算法对训练样本类别平衡化的需求,进一步提高了算法的分类准确率。相比传统的自适应算法,所提算法具有更高的分类准确率和模型泛化能力。分析和仿真结果表明,与子载波间隔和循环前缀长度固定的OFDM系统相比,本文所提出的自适应算法能够准确选择出最优的系统参数,可以有效地减轻信道中符号间干扰和子载波间干扰的影响,从而在整个信噪比范围上提供最大的平均频谱效率。基于随机森林的OFDM系统自适应算法能够动态地分配子载波间隔和循环前缀长度,增强OFDM系统的通信质量和抗干扰能力,实现在不同信道环境下的可靠传输。

决策树码率自适应算法的无数据蒸馏框架

码率自适应(Adaptive Bit-Rate,ABR)算法是流媒体视频传输中至关重要的技术.该算法根据当前网络情况和播放状态等因素,为下一个视频块选择合适的码率,以确保用户获得良好的体验质量(QoE).其中,基于学习的ABR算法因其不依赖传统模型和从头学习策略的特点,表现出良好的性能,并逐渐取代需要繁琐调优的启发式ABR算法,成为研究领域的热点.然而,这些算法使用神经网络推理,导致模型参数较多,整体计算量较大,使得在实际场景中难以部署.因此,以往的研究提出了决策树蒸馏方案,即使用轻量级的决策树来提取基于学习的ABR算法的专家策略,并在线上部署这些决策树.然而,本文的实验结果表明,过去的蒸馏框架忽略了训练环境对蒸馏后策略的影响,导致策略的泛化能力较差.因此,本文提出了一种名为NIA(data-free Network-environmental Imitationbased rate Adaptation framework)的新型无数据蒸馏框架,用于生成具有更好泛化性能的决策树A BR算法.NIA通过网络环境生成模块构建多个人工网络环境,并在每次迭代训练前使用环境选择模块来选择适合的网络场景,然后与该场景进行交互,利用基于学生驱动的模仿学习算法完成决策树的蒸馏过程.本文还设计了完整的评测平台测试NIA的性能.实验表明,NIA在各种带宽数据集上展现出良好的QoE性能和泛化性能:(1)相较于启发式算法,在QoE指标上提升了1%~46%;(2)与以往的决策树蒸馏方案相比,在低带宽场景下表现相当,但在高带宽场景下提升了近1倍;(3)总体性能接近甚至超过基于学习的算法(即专家策略)的表现.

深空探测应用微型化自适应算法控制器研究

深空探测应用控制系统中最为核心的是控制器的设计。通过采用先进的控制策略,能降低对控制器处理能力的需求。面对工作需求多样,工作内容复杂的深空探测应用,微型化控制器需要更加智能的算法和更加合理的控制策略来维持系统的稳定性。

基于时间自适应算法的双路径激励列车驾驶员行为识别方法

随着人们出行需求的增加,列车逐渐成为日常出行不可或缺的交通工具,列车驾驶员在途行为对保障安全出行具有至关重要的意义。为降低驾驶员值乘过程中可能出现的操作风险,针对列车驾驶员在途异常行为进行检测,提出了一种基于时间自适应算法的双路径激励驾驶员行为识别方法。该方法通过在时空和通道等维度变换,实现视频帧间的时间信息交流。采用时空激励模块和通道激励模块分别用于激励视频间时空和通道特征,时间自适应模块用于处理输入不同视频流。采用自制数据集、公开行为识别数据集UCF101和Something-Something-v1评估提出方法的性能,在自制数据集达到95.99%的准确率,在UCF101数据集达到96.10%的准确率,在Something-Something-v1数据集上也取得了46.30%的准确率,验证了方法的有效性和泛化性。

改善的LMS自适应算法在TDLAS甲烷检测的降噪研究

为进一步有效抑制检测系统的噪声,提高检测精度,研究了改善的最小均方差自适应算法在可调谐二极管激光吸收光谱甲烷浓度检测系统的降噪方法。通过基于TDLAS技术的matlab仿真实验,搭建的甲烷检测系统,选取1 653.72 nm的甲烷吸收峰位,分析LMS自适应算法中滤波阶数、步长因子和采样周期三者对噪声的关系,改善参数的选取以最佳的滤波效果进行降噪优化处理。研究表明在高频采样时刻收敛到最佳的滤波阶数和步长因子可对系统起到最优滤波效果。研究结果显示信噪比有效提升了94%,拟合优度R~2达到0.997,证明改善的LMS自适应滤波算法可以有效抑制噪声对二次谐波信号的影响。

大型抽水蓄能机组启动工况保护自适应算法研究

大型抽水蓄能电站机组启动频繁,工况转换多变,保护采用电气一次设备辅助开关接点以及控制系统输出的接点信号等方式识别工况,根据运行工况合理配置保护并自动投退。低频启动阶段电压、电流信号频率极低,幅值小并且波动变化大,采用常规傅里叶算法,误差不能满足保护运行要求。本文分析了采用快速频率跟踪调整采样间隔方法的弊端,提出了基于异步采样数据的保护自适应算法,通过采用二阶低通滤波及与频率无关的有效值算法,仿真验证了算法的正确性。采用本算法的保护装置已经在国内多个抽水蓄能工程应用,设备运行良好。

基于自适应算法的二次回路故障隔离技术研究

本公司对电力系统的运行进行了深入的研究与分析,发现二次回路在运行的过程中很容易出现故障问题,对整体电路运行造成严重不良影响。经过相应的探讨与验证,发现自适应算法的二次回路故障隔离技术具有良好的应用效率,降低了故障问题对其他电力系统造成的不良影响,保证了电力系统运行的安全性以及稳定性。

基于自适应算法的市场交易系统动态调整与性能优化

随着社会经济的快速发展,建筑垃圾回收循环利用作为一种环保和资源高效利用的方式受到了广泛关注,而市场交易系统在推动这一领域发展中发挥着关键作用。本文基于自适应算法,致力于设计一个动态调整与性能优化的市场交易系统,以促进建筑垃圾的有效回收和资源化利用。系统涵盖了买方用户平台、卖方用户平台、评价系统等多个模块,同时引入自适应算法,旨在提升系统的智能性、效率性和用户体验。

数字孪生模型在微波设备中的实时自适应算法应用研究

随着微波设备在多个领域的广泛应用,人们对其实时性和自适应能力的要求日益提高。现有的微波设备在操作效率和环境适应性方面面临诸多挑战,其需要更先进的技术来提升性能并预防潜在的故障。为了应对这些挑战,数字孪生技术和实时自适应算法展现出了巨大的潜力。数字孪生技术能够通过创建物理设备的虚拟副本,实时反映和预测设备状态和行为,从而优化设备性能。同时,实时自适应算法能通过监测设备操作和外部环境变化,实时调整操作参数,增强设备的自适应能力。该研究构建了数字孪生模型,设计了自适应算法,用于提高微波设备的实时性和自适应能力方面的性能。实验结果验证了模型的准确性和算法的有效性,证明了这些技术在微波设备及其他领域的应用价值,为进一步研究和实践提供了坚实的理论支持和丰富的实践经验。

基于分段三次样条曲线的高速加工平滑运动轮廓自适应算法研究

针对高速加工的需求,提出了一种基于分段三次样条曲线的机床运动轮廓自适应生成算法。该算法能够保证机床在高速运行过程中加加速度（加速度的变化率）的恒定、加速度的连续、速度与时间关系的一阶连续、位移与时间关系的二阶连续,并且保证在各自的约束范围内,从而使机床的运动平稳,避免产生大的冲击和振动。分析了速度、加速度、加加速度的约束条件以及机床行程对平滑运动轮廓的影响,根据这些约束条件,该算法自适应地调整速度变迁各阶段的时间。针对多个程序段的加工,提出了分段常速与平滑变迁控制的策略。该算法简单、有效,已在最新开发的国内第一台高速玻璃刻花加工中心上实现。

基于箕舌线的变步长LMS自适应算法

通过建立步长因子μ与误差信号 e之间的非线性关系 ,提出一种新的基于箕舌线的变步长 LMS算法 ,并将其应用于通信降噪。该算法除了具有传统固定步长 LMS算法计算量小、稳定性较好、简单、易于实时处理等优点外 ,计算机仿真结果表明 ,其收敛速度、稳定性以及跟踪速度优于 SVSLMS算法和 NLMS算法 ,且不需进行指数运算 ,计算复杂度低于 SVSLMS算法 ,用于通信降噪取得了较好的效果。

背包问题的一种自适应算法

背包问题是经典的NP hard组合优化问题之一 ,由于其难解性 ,该问题在信息密码学和数论研究中具有极重要的应用 基于求解背包问题著名的二表算法和动态二表算法 ,利用归并原理和 4个非平衡的子表 ,提出一种求解该问题的自适应算法 ,算法可根据计算资源和问题实例规模的大小 ,允许使用O (2 n/ 2 -ε)的存储空间 (1≤ε≤n/ 4 ) ,在O(ε(2 n/ 2 ) )的时间内求解背包问题 对算法性能的理论分析和数值实验结果表明 ,自适应算法可显著扩大背包实例的求解规模 。

一种新的变步长LMS自适应算法及其在自适应噪声对消中的应用

许多时变步长（ＶＳＳ）自适应算法已经提出用来完善标准ＬＭＳ算法的性能，但实验表明这些算法容易受噪声干扰。本文介绍了一种新的变步长ＬＭＳ自适应算法，这种算法保证了较小的失调，同时使算法在自适应初始阶段有较快的收敛速度。该算法的优越性在于它不受已经存在的不相关噪声的干扰。本文对该算法的收敛性和稳定性进行了分析，并将该算法应用于自适应噪声对消的仿真实验中，给出了计算机的仿真结果。

基于自适应算法的单目视觉系统的姿态解算

提出了自适应总体最小二乘算法,以进一步提高单摄像机视觉测量系统光学特征点的姿态解算精度,研究并对比了常用的总体最小二乘算法及自适应总体最小二乘算法在测量系统中的应用。首先,根据空间几何位置关系构建光学特征点、像点及摄像机位置的系统坐标系及三维空间模型,并建立关于光学特征点及像点的矩阵方程。然后,应用常用的总体最小二乘法及自适应总体最小二乘法进行优化求解。最后,基于优化的总体最小二乘解确定光学特征点相对世界坐标系的姿态。应用三坐标测量机进行仿真对比实验,结果表明:常用的总体最小二乘算法得出的姿态坐标的标准差为0.055 7mm,自适应总体最小二乘算法得出的姿态坐标的标准差为0.041 4mm。相比之下,自适应总体最小二乘算法有更高的收敛速度及收敛精度,且解算速度优于常用总体最小二乘算法,满足单目视觉测量系统的稳定、可靠和精度高等要求。

一种改进的解相关LMS自适应算法

针对变步长LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种改进的解相关LMS自适应算法,该算法引入解相关原理和归一化处理,用输入向量的正交分量来更新滤波器权系数,有效加快了算法的收敛速度,且稳态误差小,使得算法在有色输入和大范围的动态输入下都能保持良好性能.

渐消卡尔曼滤波器的最佳自适应算法及其应用

本文依据卡尔曼滤波器在使用最佳增益时,其余差序列互不相关的性质,开发了一种新的渐消滤波算法。该算法根据对象输出,在线自适应地调整遗忘因子,从而使滤波器在对象模型存在误差或对象受到外扰时,仍收敛并保持最佳性。该算法已应用于造纸机控制,取得较好效果。

自适应算法在光伏发电系统最大功率追踪中的应用

针对光伏发电系统的最大功率跟踪问题,采用自适应控制算法,在硬件电路得基础上进行了试验。结果表明,该方法能较快地跟踪太阳能的最大功率,并具有较高的跟踪精度。

自适应算法与小波变换在心电信号滤波中的应用

心电信号是一种基本的人体生理信号,具有重要的临床诊断价值。然而,体表检测人体心电信号中常带有工频干扰、基线漂移、肌电干扰等各种噪声,给临床对心血管疾病的诊断带来了障碍。为了消除心电信号检测过程中带有的上述三种噪声,采用LM S自适应算法及小波变换理论,有针对性的设计了自适应滤波器、小波变换滤波器和自适应信号分离器等三种数字滤波器来滤除相应干扰。结果表明,对心电信号中存在的这三种噪声具有很好的滤波效果。

一类自适应算法及其应用

在许多优化问题中，寻找最优解并不是唯一目的，更重要的目标往往是“进步”，算法的优化作用更在于维持一个稳定的改进过程。本文从这一角度出发进行了对传统遗传算法的改进，强化了其渐进收敛和进化能力；并考虑与反向传播学习算法的有机结合以提高训练精度及泛化能力。以一类解析型模糊系统的建模过程为例进行的仿真研究表明，新算法更适用于这类优化问题，能够在更短的时间内有效地改善系统性能；同时，具有很强的自适应性，应用简便也是它的主要优点之一。

暖通空调控制系统Smith预估器自适应算法设计

针对暖通空调(HVAC)系统控制过程中存在的大时滞问题,研究在系统模型参数改变情况下克服时滞影响的方法.对于一阶带纯时滞的空调系统模型,利用信号相关理论和李亚普诺夫稳定理论,推导出了Smith预估器模型参数的自适应算法.本算法使Smith预估器可以在系统模型改变的情况下在线整定,从而实时更新参数.将此自适应Smith预估器应用于空调系统控制,可以避免在模型参数失配情况下引起的系统不稳定甚至振荡,解决了空调控制中大时滞对系统动态性能的影响,提高了稳定性.