用于大规模MIMO系统的改进自适应SOR检测算法

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统由于具备较多的天线数,会导致传统线性信号检测算法如最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)的复杂度过高。针对以上问题,提出了F修正的自适应超松弛迭代(F-corrected Adaptive Successive over Relaxation,FA-SOR)检测算法。该算法首先利用超松弛迭代(Successive over Relaxation,SOR)算法避免高阶矩阵求逆运算,降低复杂度;其次使用F修正的公式自动更新SOR算法迭代使用的松弛参数,同时优化迭代的公式与初始解来加快收敛速度。仿真结果表明,不论在理想独立信道还是相关信道下,相比于现有的自适应SOR算法,FA-SOR都能以更低的复杂度达到更低的误码率,同时逼近MMSE算法的性能。

利于GPU计算具有线性并行度的P／G网SOR求解算法

近年来电子设计自动化(EDA)研究人员尝试利用图形处理器(graphic processing unit,GPU)提供的高性能计算能力对IC参数分析进行加速研究.为了利用GPU进行电源线/地线网络(power/ground network,P/G网)快速分析,设计了一种基于经典的连续过松弛(successive over-relaxation,SOR)算法的高效P/G网分析并行算法.基于GPU并行计算加速原理,此算法进行了如下改进:1)采用红-黑次序的松弛策略.将所有的节点分为红黑两类,红色节点的所有邻点只有黑色节点、黑色节点的所有邻点只有红色节点,红色节点与黑色节点交替松弛,保证了GPU并行计算中的数据一致性.对于具有N个节点的P/G网而言,一次红色节点或黑色节点松弛可以同时对N/2个节点进行松弛操作,即理论上可以同时启动N?2个并行线程.2)优化数据结构.实现了对数据空间的合并访问,以保证对GPU全局存储空间的最优访问.3)在共享存储器内通过并行归约对松弛标记进行快速统计,同时利用zero-copy技术进行松弛标记的快速拷贝,以快速决定是否继续松弛.大量的实验结果表明:与单线程的CPU程序相比,此算法的加速倍数随GPU所提供物理线程的数目增加而线性增加,可以获得最大242倍的加速效果,是目前EDA研究领域中加速效果最好的GPU算法.

SOR最优松弛因子选取方法研究

提出了直接利用计算机确定最优松弛因子的3种方法.并通过实例验证了算法的可行性和有效性.

ECO布局中的电源线/地线网络局部SOR分析方法

供电电压直接决定芯片性能,在IC设计的各个阶段考虑供电电压约束具有重要的意义.受制于电源线/地线(P/G)网络分析的高复杂性,尽管供电电压已成为布图规划设计中的一个设计约束,但目前在布局设计中还未考虑供电电压约束.有别于ICCG,SOR等经典的全局分析算法,提出了一种局部的连续过松弛方法(SORPECO),并在ECO布局过程中对P/G网电压约束进行高效的分析.基于前一个布局的P/G网电压分布,针对ECO试探布局中某些轻微设计变动,SORPECO只需对这些设计变动的局部变化周边区域进行松弛,以更新P/G网电压分布.受益于P/G网络分析的局部性,SORPECO拥有局部、高效和高精度等优点.实验结果表明,与通常用于布图规划的传统高效的ICCG算法相比,SORPECO不仅精度损耗几乎可以忽略(最大误差<0.062%),而且可以加速2个数量级.

基于PSO算法的SOR最优松弛因子选取研究

目前选取逐次超松弛迭代法(SOR)最优松弛因子的基本思路是:在区间(0,2)上,根据确定的分割策略,选取分割点的值作为松弛因子来计算相应的SOR迭代次数,将小于预设的SOR迭代次数阈值的松弛因子作为最优解返回,例如二分比较法、黄金分割法、逐步搜索法等,其缺陷在于不易找到全局最优松弛因子且对参数依赖较大。为克服传统策略解决该问题的不足,受粒子群优化算法及其在不同场景成功应用的启发,提出利用基本粒子群优化算法(bPSO)、简化粒子群优化算法(sPSO)、带极值扰动粒子群优化算法(tPSO)和带极值扰动的简化粒子群优化算法(tsPSO)来搜索SOR迭代法最优松弛因子。通过对两个不同的线性方程组的实证测试,验证了四种算法在选取SOR最优松弛因子问题上的有效性。

SOR法求解病态方程组的修正算法及其最优松弛因子

针对一类病态方程组的SOR法进行了研究,在引入残差的基础上,提出了求解的修正SOR方法,对其最优松弛因子进行了分析,并通过实例对修正算法做了进一步的探讨.

适用于大规模MIMO系统的低复杂度RZF-SOR预编码算法

在大规模多输入多输出(MIMO)系统中,为了降低传统预编码算法的复杂度,在原有正则化迫零(RZF)预编码算法的基础上,提出用超松驰迭代(SOR)法代替矩阵求逆的高复杂度运算,得到一种改进算法RZF-SOR,并应用随机矩阵原理得出其最优相关参数的近似表达式和取值的必要条件。实验仿真表明,提出的RZF-SOR预编码算法与RZF预编码相比有效地降低了一个数量级的复杂度,在很小的迭代次数下达到接近于RZF预编码的误码率性能,并且优于基于Neumann级数预编码算法的误码率性能。

基于差分进化算法确定SOR超松弛因子

SOR迭代方法中的最佳超松弛因子的确定,一直是数值代数中的一个理论难题.本研究利用差分进化算法构造出近似确定SOR超松弛因子的自适应进化算法.数值算例表明,算法是实用和有效的.

面向地表三维形变解算的SOR迭代拟合推估GPS-InSAR联合模型应用研究

针对基于最小二乘法在GPS-InSAR联合拟合推估模型中,对小控制范围内地表三维形变联合解算中系数矩阵奇异且扰动大、结果精度低等问题,本文提出一种优化的拟合推估联合解算模型,使用逐次超松弛迭代法(SOR)控制解算模型系数矩阵的扰动,进而提高拟合推估模型联合解算的精度,且使用西宁市南山的GPS和InSAR数据进行直接法、最小二乘法和SOR优化的测试实验。实验结果表明,经SOR优化的拟合推估模型GPS-InSAR联合解算精度明显优于直接法、最小二乘法的解算精度,其中,SOR优化拟合推估模型解算平均误差和均方根误差优于最小二乘法拟合推估模型解算,精度约为64.35%、70.45%,因此更有利于后期地表三维形变的监测。

面向高速移动环境的二级信号检测算法

正交时间序列复用(OTSM)可以以更低的复杂度实现类似正交时频空间(OTFS)调制的传输性能,为未来需要低复杂度收发器的高速移动性通信系统提供一种有前景的解决方法。针对现有的基于时域的高斯-赛德尔(GS)迭代均衡效率不高的问题,提出二级信号检测算法。首先在时域进行低复杂度线性最小均方误差(LMMSE)检测,其次采用连续超松弛(SOR)迭代算法进一步消除残余符号干扰。为进一步提高收敛效率和检测性能,对SOR算法进行线性优化得到改进SOR(ISOR)算法。仿真实验结果表明,与SOR算法相比,ISOR算法在增加较低复杂度前提下可以提升检测性能并加快算法收敛。与GS迭代算法相比,ISOR算法采用16QAM调制且误码率为10-4时有1.61 dB的增益。

考虑智能软开关接入的主动配电网扩展规划方法

柔性互联装置的广泛应用给主动配电网(active distribution network,ADN)规划带来巨大挑战。该文提出一种考虑智能软开关(soft open point,SOP)接入的ADN扩展规划方法,对变电站新建及扩容,线路新建,智能软开关、分布式电源、储能系统以及无功补偿等设备的选址定容进行协同规划。首先,考虑分布式电源出力和负荷功率不确定性,采用基于改进高斯混合模型的聚类方法构建典型日场景。在此基础上,以年综合费用最小为目标函数,建立了考虑SOP接入的ADN扩展规划模型。然后,通过线性化和二阶锥松弛技术,将原始非凸非线性规划模型转化为混合整数二阶锥规划(mixed-integer second-order cone programming,MISOCP)模型,并提出逐次收缩凸松弛算法以获得凸松弛间隙足够小的原问题最优解。最后,在54节点主动配电网算例上验证了所提规划模型和求解算法的可行性与有效性。

认知Ad hoc网络中基于市场的三级频谱分配方案

分簇是Ad hoc网络规模较大时采用的主要结构,而频谱分配是Ad hoc网络的关键技术之一。该文针对认知无线电环境的分簇Ad hoc网络,提出了一种新的基于市场的频谱分配方案,该方案中簇首节点依据业务比例从频谱管理中心购买频谱,簇内采用基于供需市场理论的频谱分配算法。分析了簇内频谱市场的两种迭代定价算法额外需求迭代算法和连续松弛迭代算法以及簇首需求订购的过程。该方案能实现各簇收益的最大化,簇首基于需求的频谱购买相对于等量购买进一步提高了频谱效用。仿真结果表明这种频谱分配方案能有效提高系统频谱效用,额外需求迭代算法和连续松弛迭代算法均表现出良好的收敛性能。

轴承故障诊断FastICA算法性能优化方法

为提高FastICA算法的收敛平稳性和速度,克服FastICA算法对初始值选取敏感的问题,提出在最速下降法中引入松弛因子优化FastICA算法中解混矩阵初始值的方法。首先,按最速下降法负梯度原理确定初始值目标函数最速收敛方向,以最快速度选取靠近目标函数解的粗优值;然后,通过引入松弛因子αk,限制目标函数的下降性质,促使其进入牛顿迭代法收敛区域,最终达到收敛。将优化后的FastICA算法应用于轴承故障诊断中,根据多次仿真次数下迭代时长及时长的波动趋势验证优化FastICA算法在平稳性和速度方面优于传统FastICA算法,且不影响FastICA算法的分离性能,能准确诊断出轴承的故障类型。

自适应松弛对湍流k-ε模型方程加速求解作用

提出了湍流ｋ－ε模型方程迭代求解中自适应松弛方法．该方法能根据迭代求解过程得到一系列最优松弛因子，从而提高收敛求解速度与性能．计算结果表明自适应松弛方法是相当有效的，使湍流求解收敛速度提高了２．５倍．

超松弛迭代法中松弛因子ω的选取方法

本文对线性方程组数值解法中的超松弛迭代法进行了算法分析,对于超松弛迭代法中松弛因子ω的选取提出了不同的几种方法,并对其中的逐步实验算法进行了分析与程序设计,使得超松弛迭代算法能在计算机上高效执行.

基于电路压缩的单开路故障快速分析算法

基于多网格和等效电路这两种电路压缩方法,提出了一种电源线/地线(P/G)网络单故障高效分析算法,以有效地提高P/G网单开路电阻故障的测试效率。该算法包括3个算法步骤:先采用多网格方法和等效电路方法对电路进行大幅度地压缩,此过程具有快速与高精度的优点,再采用连续过松弛(SOR)求解算法求解剩余电路的电压分布,最后根据已知电压节点快速而精确地返算出被压缩节点的电压。实验数据表明:该算法具有精度高、算法复杂性低、应用范围广等优点。与通用的不完全乔勒斯基分解共轭梯度(ICCG)求解算法相比,该算法在保持较高精度(误差小于0.0276%)的前提下,速度可以提高106倍,同时还可以求解ICCG算法无法处理的测例。

基于改进的支持向量机的手写体汉字识别

逐次超松弛迭代法算法是一种具体的SVM算法,在SOR算法中松弛因子采取固定数值时,在许多情况下收敛速度较慢。文中提出通过引入具有"先验知识"的神经网络,对逐次超松弛迭代法中的松弛因子进行控制,以提高逐次超松弛迭代法的收敛速度。实验结果表明,该模型实现的逐次超松弛迭代法能够提高其收敛速度。在手写体汉字的识别实验中,该改进算法可以减少支持向量机的训练时间。

偏心状态下柱塞泵柱塞副油膜特性仿真研究

为了完善柱塞泵柱塞副性能分析理论体系,研究了不同转速对偏心状态下柱塞副油膜润滑特性的影响。首先,建立了柱塞副油膜厚度场、压力场和温度场的数学模型;然后,采用有限体积法对雷诺方程和能量方程进行了离散化处理,并且采用超松弛(SOR)迭代算法对其进行了求解;最后,采用MATLAB软件对柱塞副油膜特性进行了仿真分析,获得了转速在一个周期内对压油区油膜压力场、温度场的影响规律。研究结果表明:柱塞偏载产生挤压效应,随着转速增加,油膜压力峰值增长得越剧烈,当转速为3000 r/min时,压力峰值达到63.87 MPa;不同转速下柱塞副油膜温度场形态基本一致,转速越高,柱塞偏心程度越大,温度增长速度越快,当转速为3000 r/min时,油膜出口处局部温度峰值达到62.2℃。该研究结果可以为进一步改善柱塞泵柱塞副的润滑性能提供一定的理论依据。

一种不可压缩二维流动的显式逐次超松弛并行算法

提出一种有限体积显式逐次超松弛并行(FV-pSOR)算法,以提高逐次超松弛(SOR)算法求解不可压缩二维流动控制方程组离散所形成的代数方程组的效率.基于区域分解的思想,将计算域分割成4个子域,构造了离散的一般性代数方程组的显式迭代公式并规划了迭代路径;然后,通过数值求解典型二维方腔流,验证了FV-pSOR算法的有效性.结果表明:与SOR算法相比,所提FV-pSOR算法在计算精度相当的前提下的计算效率提高了数倍.

Massive MIMO 3D空间相关信道超松弛检测算法

为降低Massive multiple-input multiple-output(MIMO)信号检测算法的计算复杂度,采用迭代方法进行信号检测.在采用矩阵分解的迭代方法基础上,逐步推导引入超松弛迭代检测算法,利用行列式计算推导出松弛因子范围,同时采用几何方法,在二维空间相关信道模型基础上,构建三维空间相关信道模型并给出相应三维空间几何模型,同时忽略高阶项,推导出相应的空间相关信道相关性近似解析形式解,给出相关性近似解析表达式.仿真表明,三维空间相关信道模型会加剧信道的相关性,降低检测算法的误比特率检测性能.当迭代算法的迭代次数N=8,在一定误比特率条件下,采用优化松弛因子的超松弛迭代算法所需的信噪比有所下降.在一定信噪比下,误比特率能下降约两个数量级,接近迭代次数N=16的误比特率,同时分集增益有所提升,计算复杂度也有所下降.通过权衡分析信噪比和计算复杂度,选用优化松弛因子迭代检测算法能在较少的迭代次数下实现较低的误比特率检测性能,超松弛迭代检测算法能获得较优的算法检测性能.