抑制维格纳分布交叉干扰项的联合算法

维格纳分布(WVD:Wigner-Ville Distribution)交叉干扰项的存在,严重地影响了其处理效果。为此,笔者结合交叉干扰项的性质,提出改进算法——基于STFT(Short-Time Fpiroer Tramsfpr)与WVD的联合算法(STFT-WVD)。该联合算法将信号的谱图与维格纳分布作互相关处理,以期达到抑制交叉干扰项的效果。通过理论分析与仿真实验证明,STFT-WVD算法在有效抑制WVD交叉干扰项带来不良影响的同时,保持了WVD较高的时频分辨率,是一种行之有效的WVD改进算法。

基于BP-PSO联合算法的沥青混合料空隙率反演计算

为提高沥青混合料空隙率反演计算效率,提出一种基于BP神经网络和PSO联合算法的沥青混合料空隙率反演计算方法.通过建立探地雷达电磁波在沥青路面结构层中的传播仿真模型,利用BP神经网络对仿真样本进行训练,得到能够反映输入和输出关系的回归曲面.利用PSO算法对回归曲面进行寻优,得到最优解.将该联合算法应用于沥青混合料空隙率反演计算中,反演计算结果表明:该联合算法能够在满足计算精度的条件下大幅提高计算效率,证明应用该联合算法反演计算沥青混合料空隙率的可行性和有效性.

新的OFDM系统同步联合算法

对正交频分复用(OFDM)系统的同步算法进行了研究。提出了一种基于循环前缀和虚载波的联合算法。该算法不需要辅助数据,降低了系统冗余度。该算法首先根据循环前缀的特点,用ML算法完成符号同步和小数频偏估计;其次根据虚载波的位置偏移得到整数频偏估计。仿真表明,该算法能够实现符号同步和大范围的频偏估计、计算复杂度低、系统冗余度小,并且可用于快同步。

PSI和CRI联合算法用于苏通大桥基础沉降监测

深厚河床覆盖层地基上建设的超大型群桩基础,其沉降是安全监控的关键问题。针对苏通大桥群桩基础沉降监测中存在的问题,在基础沉降监测中综合运用了永久散射体干涉测量(PSI)和人工角反射器干涉测量(CRI)监测技术。结合大桥自身的永久散射体特性和桥位区重点监测部位安装的人工角反射器,利用EV-InSAR软件的CTM模块对该地区2003-2008年(主体工程施工期间)间获取的20景Envisat卫星单视复数据(SLC)进行差分干涉测量处理,利用PSI和CRI联合算法成功提取出了桥位区的永久散射体点,并解算出各永久散射体点在施工过程不同阶段的变形量,客观、全面地反映了苏通大桥在建设过程中基础的沉降。将获取的主墩处的永久散射体沉降量与有限元计算结果进行了对比,两者相对误差为4.64%。研究结果表明,PSI和CRI联合算法是一种极具潜力的大型桥梁地基基础沉降监测技术。随着监测区合成孔径雷达(SAR)数据的不断累积,利用该技术可以不断获取运营中的苏通大桥基础的高精度沉降量。

基于改进PSO_GA联合算法的电力线多用户通信资源分配

针对电力线信道在传输速率受限、子载波单用户独享和兼顾用户公平性的约束条件下,以余量自适应(MA)为准则,提出一种基于粒子群优化遗传(PSO_GA)联合算法的多用户自适应OFDM系统子载波和比特分配。在此联合算法中利用改进PSO算法中更新粒子速度和位置的思路来重构GA算法中的交叉、变异操作,可克服PSO算法早熟收敛、GA收敛速度慢等问题,能够提高联合算法对全局最优解的搜索能力及收敛速度。在典型电力线衰落信道下的实验结果表明,相比于已有的资源分配算法,基于所提联合算法的系统资源分配方案随着用户数增多,其收敛速度明显加快,且系统所需发射总功率最小,有效地提高了系统通信性能,从而充分证实了所提联合算法的有效性。

一种降低OFDM峰均比的联合算法

在分析降低PAPR的常用算法的基础上,提出一种基于部分传输序列(PTS)算法和压扩变换(C变换)算法的联合算法。仿真结果表明所提联合算法能以较小的计算复杂度有效的降低OFDM系统的峰均比,算法具有一定的实用价值。

线性规划联合算法的理论与应用

本文在[1]的基础上,较系统的叙述了线性规划联合算法的步骤、相关理论及其应用,指出该算法具有避免人工变量、减少迭代次数、使用灵活、应用方便等特点。

梯度自适应格型滤波联合算法的性能分析

针对在非平稳环境下,以最小均方(LMS)为代表的自适应梯度算法跟踪输入信号的能力不强和稳定性不够的问题,设计了一种以梯度自适应格型算法与线性组合器组成的联合处理器,并在白噪声、车载噪声、粉红噪声三种环境下的性能进行了仿真实验。结果显示该处理器在平稳和非平稳两种干扰环境下都只需要约20次迭代运算达到稳定,相对于横向自适应最小均方算法不仅减少了算法总的复杂度,而且对微弱信号的信噪比改善能力更强。研究表明该算法既满足收敛速度快、精度高、稳定性好等要求,又可以节省硬件资源。

降低MC-CDMA峰均功率比的SLM压扩联合算法

针对多载波码分多址(MC-CDMA)系统的高峰均功率比(PAPR)的问题,提出一种将选择性映射(SLM)算法与压扩技术相级联的新算法,该算法首先利用SLM算法对系统PAPR特性优化;然后对幅度大于给定门限的信号进行压缩,实现对系统峰均功率比的进一步有效降低.仿真结果表明,SLM压扩联合算法能够最大限度地利用现有算法的优势,在很好地降低PAPR的同时,又不会引入很大的计算量和压扩噪声.

SAM-GN联合算法及其在超声回波参数估计中的应用

针对传统高斯牛顿法在估计超声回波参数时初值设置问题及局部搜索问题,提出一种基于高斯牛顿法和模拟退火算法的改进算法——SAM-GN联合算法。该算法充分利用模拟退火的全局搜索能力和高斯牛顿法的局部快速搜索的优点,解决了高斯牛顿法对初值敏感问题及易陷入局部最优的问题。仿真结果表明,基于SAM-GN算法具有对初值不敏感,且精度高的特点。

用于降低OFDM系统峰均功率比的PTS-Clipping联合算法

基于IEEE 802.16d协议的OFDM传输系统,研究了峰均功率比(PAPR)较高的原因,在现有PARR降低算法的基础上,深入研究了算法之间的最佳联合准则,比较了两种可行的联合算法PTS-Clipping和Clipping-PTS之间的性能差异,得出了算法联合时的最佳级联顺序。Matlab仿真结果表明,PTS-Clipping是较优的联合算法,能够最大限度地利用现有算法的优势,在很好地降低PAPR的同时,又不会引入很大的计算量和限幅噪声。另外,本文得出的最佳联合准则具有通用性,适用于其他PAPR降低算法之间的联合。

基于超声合成孔径弧形扫描联合算法的变压器绕组故障检测方法

为解决变压器绕组超声检测系统的分辨率会随检测距离的增加而降低的问题,提出超声合成孔径弧形扫描联合算法,使检测系统的分辨率不再随检测深度的提高而降低,仅与换能器本身相关,并且实现了故障快速定位,提高了检测效率与检测精度。最后,设计变压器绕组超声合成孔径检测系统,采用400 kHz超声换能器对实体变压器进行实验,最终实验结果表明,该检测系统能在线、快速定位变压器绕组变形故障,并且检测结果的相对误差仅为4.26%。

一种OFDM系统PAPR抑制技术联合算法研究

针对正交频分复用(OFDM)系统具有高峰均比(PAPR)的问题,提出了一种降低系统峰均比的联合算法——选择联合算法。该联合算法先将经过串并转换后的调制数据分成若干子块,再把每个子块送入算法选择器,依次判断后,最后对每个子块采用与之对应的算法。仿真结果表明,该联合算法可以有效降低PAPR 4 d B左右,在与分组数相同的PTS算法比较,当调制数少时,PAPR改善程度会优于PTS算法,当调制数大时,PAPR改善程度与PTS算法相当。

基于RLS-EKF联合算法的锂电池SOC估算

针对锂电池的荷电状态(SOC)估算问题,给出了一种RLS-EKF联合算法。该联合算法在二阶RC等效电路模型基础上,采用递推最小二乘算法(RLS)和扩展卡尔曼滤波算法(EKF)对电池模型参数与SOC进行在线联合估算。在恒流放电工况、动态压力测试工况(DST)和纯电动乘用车用能量型蓄电池主放电工况下验证了该联合算法对锂电池SOC的准确实时估算,SOC估算误差低于传统单个EKF算法估算误差。

用联合算法模拟复杂精馏过程

提出一个复杂精馏过程的通用数学模型,并采用改进的松弛法与修正的N-R法相结合的联合算法求解该模型。通过对理想物系、非理想物系和Petlyuk塔精馏过程的模拟计算,证明该算法通用性强、可靠性高、收敛速度快,模拟结果与文献及工业实验吻合很好。

基于联合算法的锂电池SOC与SOH协同在线预测

以18650型锂电池为研究对象,建立双极化Thevenin(DP-Thevenin)等效电路模型描述其动静态特征。分别以恒流脉冲放电实验和带遗忘因子的递推最小二乘法完成电池电动势及模型参数的辨识;在Simulink中搭建等效电路模型,以脉冲电流作为激励进行验证,得出模型响应电压与实际端电压契合度较好,平均误差为1.836%;构建电池实验硬件电路,编写算法程序完成了锂电池实验系统的构建。最后,在随机测试工况下借助Matlab分析了基于联合算法的锂电池荷电状态(SOC)与健康状态(SOH)在预测精确度、错误初值时算法收敛性等方面的性能。实验结果表明,算法可精确估计出电池SOC和内阻大小,最大误差不超过3.5%;且在初值相差15%时,算法可在319 s内收敛至真值附近,鲁棒性较好。

基于RSSI联合算法的二维室内定位系统设计与实现

针对位置指纹匹配算法计算量大导致室内定位精度不高的问题,提出了一种基于接收信号强度指示(RSSI)的联合算法.该算法以K近邻位置指纹匹配算法为基础算法,加入三角定位辅助算法,首先进行三角定位得出参考区域,再进行位置指纹匹配进行精准定位,有效地提高了定位精度.使用Android Studio基于Java语言开发了一款集Wi-Fi位置指纹采集与在线定位一体化的软件,并在试验场地进行测试.实验结果表明:该算法定位精度在二维平面内达到1~3 m,较单一算法定位精度有所提高.

基于动静联合算法和混合非线性随动强化模型的薄板U形冲压回弹分析

利用非线性随动强化及其混合强化模型能够较准确地描述材料在循环载荷下的力学行为,从而较好的反映材料在反向加载时的应力应变关系。本文讨论了非线性随动强化模型背应力的特点及其混合叠加方法,同时基于Mises屈服准则分别采用单个非线性随动强化模型、双非线性随动强化叠加模型、三非线性随动强化叠加模型,针对Numisheet2011给出的薄板U形冲压标准考题进行了有限元模拟验证和研究。结果表明:在回弹预测问题上,由于多个非线性随动强化材料模型的叠加有助于更好的描述反向加载过程中材料的非线性行为,使其能够更准确的预测回弹。在板料成型的应力分布预测方面,三种材料模型给出的结论差别不大,单个非线性随动强化材料模型对应计算结果能够满足应力分布预测的精度要求。

遗传规划与模拟退火的联合算法在精馏过程综合中的应用

提出了一种可用于多组分精馏流程综合的遗传规划与模拟退火的联合算法:应用遗传规划法确定最优的精馏流程结构;应用模拟退火法确定流程中各精馏塔的最优操作参数值。该方法具有自动搜索功能,并可实现结构变量和连续变量的同时优化。实例表明,该方法为多组分精馏流程的综合提供了一种有效的解决方法。

基于联合算法降低OFDM峰均比技术的仿真研究

高峰均功率比(PAPR)是正交频分复用(OFDM)技术中存在的主要缺点,高的峰均功率比会导致功放处于非线性区造成信号失真,而传统部分选择映射(SLM)虽然能够有效的降低峰均功率比,但是由于采用多路IFFT变换,复杂度非常高。为解决以上问题,提出了一种改进的部分选择映射和限幅的联合算法。改进算法利用这两种方法在性能上互补的特性来降低峰均功率比,并且改进的SLM算法在发送端采用数据分组以及选择合适的矩阵代替IFFT模块,使得IFFT模块运算大大减少,从而降低了系统的复杂度。通过理论分析以及在MATLAB软件上仿真的结果表明,改进方法不仅能更有效地抑制峰均功率比,同时可减小计算的复杂度与系统实现的复杂度。