快速核密度估计算法研究进展

作为当前最先进有效的密度估计算法,核密度估计(KDE)得到了广泛的研究。但是其二次的计算复杂度严重阻碍了KDE在具有海量高维数据的实际问题中的应用。为了排除算法计算性能上的障碍,研究者从不同角度提出了多种解决方案。在简要介绍KDE基本算法的基础上,简要分析了近年来提出的一些KDE的快速计算和逼近算法,以便为进一步的研究提供一定的支持与帮助。

高阶累积量计算优化的仿真研究

高阶累积量由于计算量大而未得到广泛的应用,所以对其进行计算优化以及算法的简化能更好的发挥其优越性,根据推导的非平稳随机过程四阶累积量精确递推估计公式,从减少四阶累积量估计的计算量,增强四阶累积量的工程实用性出发,给出了四阶累积量近似递推估计定理。只要四阶累积量的更新因子满足定理的条件,就能减少计算量,并且使估计的四阶累积量保持抑制高斯噪声的性能,并且根据四阶累积量的优化给出了五阶累计量的优化和仿真。从时域和频域进行了优化仿真,仿真结果证实了估计的有效性。

一种计算复杂度低收敛速度快的递推Capon谱估计算法

基于递推最小二乘方法实现对观测信号自相关矩阵的逆R-1L的估计,研究了一种计算复杂度低和收敛速度快的Capon谱估计算法。该算法避免了用Cholesky分解、奇异值分解、QR分解或目前文献中见到的其他方法所带来的Capon谱估计算法计算复杂的缺点。同时,在信号自相关矩阵条件数不好时,该算法仍然可以进行信号的谱估计。仿真结果表明,尽管该方法的谱估计分辨率不如修正协方差谱估计法,但是两者相差不多,该方法非常有利于谱估计算法的实时实现和实际应用,并且还可以实现Capon幅值估计。

锚泊辅助动力定位系统预测控制

针对锚泊辅助动力定位系统预测控制中的实时性特征,本文选择隐式广义预测控制算法对混合定位船舶控制器进行设计。对于广义预测控制算法滚动优化过程中需引入繁琐的丢备图方程中引起的实时性差问题,采用隐式自校正方法进行了修正。通过利用递推最小二乘法直接辨识控制增量表达式中的参数,减少了计算复杂度,从而满足了控制器的实时性要求。隐式GPC不仅具有传统的GPC算法的优点,而且鲁棒性更好。通过船舶混合定位系统的仿真结果可以看出,隐式GPC算法具有良好的性能,提高了混合定位系统的定位精度和性能。

非平稳随机过程五阶累积量计算的简化算法

四次相位耦合是水下目标辐射噪声非线性的重要特征,五阶累积量正是提取这些特征的必要工具,但五阶累积量计算复杂,难以工程实现。为了解决这一问题,研究了非平稳随机过程五阶累积量递推计算与计算量的关系,提出了五阶累积量计算的简化算法。理论分析与仿真表明:五阶累积量计算的简化算法能大幅度地减小计算量,通过简化计算得到的五阶累积量仍有良好的抑制高斯噪声性能,这为高阶统计量的工程应用提供了一种有效手段。

求分块鳞状因子循环矩阵逆矩阵的一种快速算法

给出了一种计算分块鳞状因子循环矩阵逆矩阵的快速算法,该算法主要利用了离散傅立叶变换和对角块矩阵求逆的递归算法,与标准的利用LU分解法求逆的算法相比,在计算复杂性上有很大的优势.

一种适用于大型阵列的递推干扰抑制算法

天线阵列在雷达与卫星通信中有着广泛的应用,它可以通过波束形成来抑制干扰。对于具有较多阵元数的大型阵列,普通的波束形成算法计算量很高。本文给出一种适用于大型阵列的递推干扰抑制算法,它是在波束空间分解最大信干噪比准则下基于干扰矢量进行变维递推处理,所需递推步数为干扰数,且每步递推中数据矩阵的维数很小,因而所需的总计算量较低。阵元数越多该递推算法的计算效率越高。仿真结果表明,该递推算法可以有效实现干扰抑制。

受限外部信息源计算的P─NP性质

本文对Ｏｒａｃｌｅ图灵机在接受计算中的查询次数加以限制，并且得到结果：存在无穷多个非多项式等价的递归集Ａ，Ｂ，Ａ′，Ｂ″，Ａ″，Ｂ″，Ａ，Ｂ，它们满足性质：Ｐ（Ａ，ｑ）＝Ｐ（Ａ，ｑ＋１），Ｐ（Ｂ，ｑ）≠Ｐ（Ｂ，ｑ＋１），ｐ（Ａ′，ｑ）＝Ｐ（Ａ′），Ｐ（Ｂ′，ｑ）≠Ｐ（Ｂ′）．ＮＰ（Ａ″，ｑ）＝ＮＰ（Ａ″，ｑ＋１），ＮＰ（Ｂ″，ｑ）≠ＮＰ（Ｂ″，ｑ＋１），ＮＰ（Ａ，ｑ）＝ＮＰ（Ａ），ＮＰ（Ｂ，ｑ）≠ＮＰ（Ｂ）．

指数型滤波器实现的Pascal变换方法

指数型滤波最近在边界检测、距离图象分割、光流计算等领域里得到成功的应用，引起人们的重视。本文提出了指数型滤波器实现的Ｐａｓｃａｌ变换方法。新方法具有三个特点，１、算法所需要的乘法和加法次数少、实现简单，２、算法实现仅需一阶递归，３、实现不同的滤波仅需变化极少的参数，即滤波器易于灵活多变。

一种基于RLS算法的XPIC技术研究

采用双极化复用技术能使传输速率和信道容量加倍,但同时因为环境影响或天线的极化隔离度有限等原因,两个极化方向上的信号不再完全正交,两个方向上的信号相互影响,产生交叉极化干扰。分析了进行交叉极化干扰抵消的原理,提出了一种基于最小二乘算法的交叉极化干扰抵消方法,将递推最小二乘（RLS）算法进行改进,在大幅降低RLS算法计算复杂度的基础上实现了干扰抵消,并进行了仿真,比较了3种XPIC算法的计算复杂度和性能。结果表明,采用NIRLS算法的计算复杂度与抵消器抽头系数成线性关系,且能获得更快的收敛速度和更好的跟踪性能。基于NIRLS的XPIC算法更适合快速变化的信道。

离散W变换-Ⅱ的一种快速递归算法

离散W变换(DWT)是一种新型的实正交变换。具有一定对称特性与反对称特性的离散W变换有四种类型,即DWT-j,j=Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,它们均可用于数字信号处理。本文首先导出了DWT-Ⅱ的递归特性,由此提出了计算长度-2~m离散W变换-Ⅱ(DWT-Ⅱ)的一种新算法——快速递归算法。该算法由两个同阶的低阶DWT-Ⅱ直接形成较高阶的DWT-Ⅱ。文中给出了长度为2~1,2~2,2~2,2~4的DWT-Ⅱ快速递归算法的信号流图,列出了DWT-Ⅱ的直接算法与快速递归算法所需的实乘次数、实加次数以及实乘和实加总次数。本文提出的算法不仅大大减少了计算DWT-Ⅱ的运算量,而且具有数值稳定、结构简单规则、易于硬件或软件实现等优点。本文对促进DWT的实际应用也有重要价值。

MC-CDMA中的RLS-DRMTA算法

多载波码分多址 (MC CDMA)系统是将OFDM技术与CDMA技术结合起来的一种综合技术 .MC CDMA系统中同信道干扰仍然是影响系统性能的主要因素 ,这就需要使用智能天线来提高系统的性能 .介绍一种适用于MC CDMA系统的自适应阵的盲算法递推最小二乘解扩重扩多目标阵列 (RLS DRMTA)算法 ,利用扩频码的信息进行波束形成 ,不需要训练序列 ,节约了频谱资源 ;与LS DRMTA算法相比 ,RLS DRMTA算法节省了运算时间 ;另外仿真表明在正交频分复用 (OFDM)解调后进行波束形成 ,提高了系统的性能 ;为了降低系统的复杂度 ,还用到了载波分组技术 ,但分组技术又会降低系统的性能 ,所以分组时考虑了系统性能和运算速度的折衷 .仿真结果表明RLS DRMTA算法能使方向图的主波束对准信号方向 ,而在干扰方向形成零陷 。

浅析算法及算法复杂性

本文对算法及算法复杂性进行了初步的探究,并以求解线性方程组的LU分解的递归算法为例分析算法的复杂性。