频域均衡联合基于能量排序的部分并行干扰删除检测算法

针对频率选择性信道下的DS-CDMA系统,该文提出了一种联合MMSE(最小均方误差)频域均衡与基于能量排序的部分并行干扰删除(MMSE-EOPPIC)的多用户检测算法。该算法首先采用基于重叠剪切法的MMSE频域均衡代替Rake接收机对各用户的数据信息进行初始估计,然后在干扰删除的每个迭代级根据用户能量由强到弱的顺序依次对用户进行部分干扰删除;为了提高每个迭代级检测的可靠性,该文将当前级已经检测出的能量较强用户的硬判决值用于重构当前级能量较弱用户的多址干扰(MAI)。仿真结果表明MMSE-EOPPIC检测算法可以有效提高系统的比特误码率性能。

用能量排序法辨别胶子和夸克喷注的研究(英文)

改进了用于从正负电子碰撞的三喷注事件中辨别胶子喷注和夸克喷注的能量方法,使挑选喷注的纯度提高到71%。计算了用改进后的能量方法挑选出的胶子喷注和夸克喷注的平均多重数的比值R=〈N〉g/〈N〉q结果为1.30<R<1.50。这些结果与QCD的预言以及NRS,OPAL和DELPHI实验组获得的正负电子碰撞的实验数据符合。

基于用户能量排序的论坛用户影响力分析

论坛是具有媒体和社交功能的网络服务。分析论坛的用户行为、舆论走向具有重要的现实意义。本文受广义分子内能理论启发,基于论坛用户的行为、关系、质量,设计了用户能量排序算法,论坛用户影响力分析具有重要现实意义,社会经济效益使该方法具有巨大的应用前景。

能量排序Prony算法在电力系统低频振荡参数辨识中的应用

Prony算法是获取电力系统低频振荡参数的有效方法之一,但因算法系统阶数过高,既影响算法计算速度又可能导致模式误辨,进而影响振荡参数辨识的准确性。对此,将能量排序概念引入Prony算法,先介绍了Prony算法的原理及Prony算法参数的选取,而后根据能量大小对振荡模式进行排序,最后确定低频振荡主导模式,辨识低频振荡主导模式参数。算例分析表明,相较传统Prony算法,能量排序Prony算法有效降低了低频振荡模式的误辨率,提高了算法效率。

基于块融合机制的WSN数据误差追踪算法

为解决当前WSN数据误差追踪算法中存在的算法鲁棒性不强,区域融合困难,以及传输链路抖动严重的不足,提出了一种基于块融合机制的WSN数据误差追踪算法.首先基于块融合方式,通过中央控制节点之间拓扑位置关系,有效实现对数据传输过程中的误差轨迹追踪,且能够采用矢量化方式来改善数据传输质量;随后采取能量排序的方式构建传输阈值,并利用该阈值实现对传输过程中的数据进行均衡化,且能够进一步实现周期内的中央控制节点性能的扫描,从而改善了因块区域间数据链路抖动而引起的传输误差.理论分析和仿真实验均表明:与当前常用的超混沌数据追踪算法(Hyper Chaos Data Tracking algorithm,HCDT算法)相比,文中算法能够更有效的降低数据传输抖动的同时,且具备更小的区域融合误差与更高的误差追踪效率.