基于峰度自然对数最大化的信号盲分拣算法和盲波束形成

该文基于峰度自然对数最大化准则,提出了一种自适应一元信号盲分拣算法,提出的算法可以用于一元信号盲分离和进行盲波束形成,与基于峰度值最大化准则的KMA算法相比,收敛速度快,有较强的稳健性,将非线性函数引入学习速率的调节,算法自动选取学习步长,避免了人工选取学习速率不当而导致算法发散。同时,提出了两种复数抽气算法,配合一元信号盲分拣算法可以依次分离多个信号源,仿真试验验证了算法的有效性。用提出的算法在四元线阵上盲分离两个水声信号,结果发现,一元信号盲分离实现的盲波束形成波束图与最优波束接近。

物流智能分拣系统

数据显示,2015年我国电子商务交易额预计为20.8万亿元,同比增长约27%,全国快递服务企业业务量累计完成206.7亿件,同比增长48%。近日,阿里巴巴集团宣布,最近一个财年电商交易额突破3万亿元,有望成为全球最大零售平台。在移动互联网等新技术的推动下,信息消费经济快速增长,电子商务引发的物流设备、仓储和配送需求呈现高速增长态势。考虑到近年来人工成本的快速上升,对智能分拣系统等信息化产品需求增加。