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1.
为了克服常数模算法(CMA)收敛速度慢,稳态误差大的缺点,在分析基于可变分段误差函数的常数模盲均衡算法的基础上,提出了基于动态可变分段误差函数的常数模盲均衡算法.该算法利用均方误差(MSE)来动态调节误差函数的分段点位置,误差函数特性在均衡过程中随着MSE不断变化,使得算法误差模型与发射信号的模型不断匹配,从而具有增加收敛速度和减小稳态误差的特点.分别用混合相位水声信道和最小相位水声信道对提出的新算法进行仿真实验,结果表明:对于混合相位水声信道,新算法的收敛速度明显快于CMA,且具有更小的稳态均方误差;对于最小相位水声信道,新算法的稳态均方误差明显小于CMA,而收敛速度相当. 相似文献
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针对多模辅助算法均方误差高的缺点,提出了两种基于星座图改进的盲均衡算法.首先利用16QAM星座图信息,增加多模辅助算法代价函数中信号点的均衡数目,得到改进的多模辅助算法,与多模辅助算法相比,改进后的算法稳态均方误差更低,而且收敛速度略有提高;其次将改进的多模辅助算法和判决引导算法相结合,根据均方误差调整两种算法的比例,得到的混合算法进一步降低了稳态均方误差.水声信道仿真结果表明:提出的两种算法都可以有效地降低均方误差,适用于对精度要求较高的场合. 相似文献
3.
修正的常数模算法(MCMA)可以纠正相位旋转,但剩余稳态误差较大.在stop-and-go架构的基础上,提出了基于stop-and-go改进的MCMA算法.首先将局部信息量引入MCMA的误差函数,然后运用stop-and-go减少错误均衡的思想,使算法的均衡方向与MCMA保持一致,以降低剩余稳态误差.仿真结果表明,基于stop-and-go改进的MCMA盲均衡算法在保证了收敛速度的同时,码间干扰比MCMA算法降低了10 dB. 相似文献
4.
针对常数模算法收敛速度慢的缺点,在分析基于正交小波变换盲均衡器结构和并行软判决盲均衡算法的基础上,提出一种基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法.该算法将正交小波变换引入到并行软判决算法中,利用正交小波变换对信号很强的去相关能力,降低信号的自相关性,以加快算法的收敛速度.水声信道仿真结果表明,与并行的软判决盲均衡算法相比,所提出的基于正交小波变换的并行软判决盲均衡算法具有更快的收敛速度. 相似文献
5.
提出了一种基于16QAM信号星座点判决域切换的混合正方形轮廓线算法.该算法通过判决输出信号是否在星座点判决域内,在正方形轮廓线算法和判决导引算法之间进行切换,不仅能够对输出信号进行相位恢复,而且可以得到更小的剩余码间干扰.水声信道仿真结果表明:与传统的正方形轮廓线算法相比,混合正方形轮廓线算法的码间干扰更低,输出星座点更紧凑,对水声信道具有良好的均衡能力. 相似文献
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盲源分离因为可以仅根据接收到的观测信号来估计还原源信号,成为近年来在信号处理领域的研究热点.针对盲源分离中的基于峭度的独立分量分析算法在源信号还原的过程中计算量较大的问题,采用共轭梯度方法对独立分量分析法进行优化,优化后的算法收敛速度更快,稳态误差变小.Matlab仿真实验表明,优化后的独立分量分析算法收敛更快,实际分离效果更好. 相似文献
8.
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)由于其编码简单,易于实施而发展迅速,PSO的性能取决于两个重要因素:惯性权重和学习因子.通过合理设计这两个参数,将动态权重的PSO应用于含有不连续“开关”过程的变分资料同化.为检验算法的有效性,针对一个简化的含不连续开关过程的偏微分方程,操作了3种比较同化数值试验,即基于传统伴随方法,遗传算法(GA)和动态权重的PSO的变分同化.结果显示,当控制方程含有开关时,使用PSO的变分同化结果的质量上明显优于其他两种方法,且PSO的性能更加稳定.对观测误差及模式误差的敏感性试验结果显示PSO方法具有更强的鲁棒性.PSO同化的效果与算法中参数的选取有关,采用好的参数设置能获得更好的同化结果. 相似文献
9.
针对智能船舶自动舵系统,考虑输入饱和、回转角速度未知和指定性能,提出一种自适应模糊控制算法.本文自适应模糊输出反馈算法采用状态观测器、辅助系统和误差转换系统,模糊逻辑系统用于估计未知非线性函数,状态观测器用于估计未知回转角速度状态,辅助系统和误差转换系统分别用于补偿不匹配控制信号和变换航向角追踪误差.基于Lyapunov方法证明了闭环系统内所有信号是有界的,仿真结果进一步验证了本文算法的有效性. 相似文献
10.
基于集合卡尔曼变换与三维变分(ETKF-3DVAR)混合资料同化系统和欧洲中期天气预报中心(ECWMF)的全球集合预报,以"梅花"台风为例,分析了台风系统预报误差的流依赖特征,讨论了耦合系数在混合同化和预报中的敏感性及其对预报质量的影响。结果显示,台风系统的预报误差协方差具有显著的中小尺度结构特征,集合估计的预报误差协方差结构能够再现其流依赖属性。相对于3DVAR方案,混合资料同化方案的最优耦合系数对台风系统的分析和预报质量具有更好的改善;但不同的耦合系数对台风路径预报有明显的影响,不合适的耦合系数甚至可能导致更坏的结果,只有耦合了相对合适的预报误差协方差的流依赖信息,混合资料同化方案才可能对分析和预报质量有正效果。这表明在混合资料同化系统中,构造一种具有自适应能力的耦合权重函数,实现相对最优权重的自动选择,对充分发挥混合资料同化方案的潜在优势具有重要意义。 相似文献
11.
在多输入多输出(MIMO)系统的信号检测算法中,最大似然(ML)算法具有最佳检测性能,但因其复杂度随天线数及调制阶数的增加呈指数增加而不实用.排序干扰逐次消去的最小均方误差(MMSE-OSIC)算法具有很低的复杂度,但因迭代检测过程中的差错传播使得检测性能与最佳检测相比有很大差距.针对以上算法的缺点,提出了一种低复杂度近最佳的MIMO信号检测算法,该算法对MMSE-OSIC算法的检测顺序进行调整,首先通过比较信道逆矩阵行向量的范数确定最弱信号层,对该发射信号的所有可能值进行遍历搜索,在保证最弱信号层尽可能正确检测的前提下,对剩余信号层采用MMSE-OSIC算法检测.理论分析及仿真结果表明,该算法有效抑制了迭代检测过程中的差错传播,几乎达到了最佳检测性能,同时具有较低的复杂度,在检测性能与复杂度之间给出了很好的折衷. 相似文献
12.
为解决隐式反馈推荐问题,贝叶斯个性化排序（BPR）模型已经成为最具有代表性的对级（Pairwise）排序算法之一.在BPR模型中,存在一个严格的偏序假设：相较于未标记的物品而言,用户更喜欢已经有过标记行为的物品.本文提出了一种多重对级贝叶斯个性化排序（MBPR）推荐算法来进一步提升用户对物品的偏好预测能力.首先,基于BPR模型的排序关系设计了一种改进的多重对级偏序假设.具体地,对于每一用户,本文提出将未标记的反馈集细分为潜在的负反馈集和不确定性反馈集,并基于改进的对级偏序假设,提出了一种新的多重对级排序的优化目标来学习用户与物品之间的相关性.为实现MBPR模型的采样任务,本文设计了一种自适应采样策略来为模型更新动态地选取训练样本.最后,在公开数据集上开展了仿真推荐实验,并与基线算法对比.实验结果表明,MBPR算法能够取得更好的推荐效果. 相似文献
13.
中国C波段新一代天气雷达在双PRF工作模式下经常在正(负)速度区出现负(正)速度杂点的情况,严重影响了雷达资料的使用.为了提升雷达径向速度资料的质量,提出了一种对C波段新一代天气雷达在双PRF工作模式下径向速度正负速度混淆区(速度混淆区,下同)的识别和处理方法,并以CINRAD/CC雷达资料为例,分析了识别和处理方法的效果.利用哈尔滨和牡丹江雷达2010年夏季部分时段观测资料进行验证.结果表明,速度混淆区内径向速度值的跳动幅度约为雷达双PRF模式最大不模糊速度值.利用径向速度资料中各点与周围8点径向速度平均差值的分布规律和区域内正、负速度平均值的差值规律,能够正确识别速度混淆区,速度模糊区边界能够得到保留;以速度混淆区各点为中心,通过统计各点邻域内非速度混淆点的正、负速度点个数占非速度混淆点总数的比例,再将最大比例对应的径向速度算术平均值作为该点的径向速度替代值,能够消除并修正原始资料中的速度混淆区;对比原始资料,处理后资料中的速度混淆区被消除,资料质量得到提高. 相似文献
14.
将B样条曲面拟合算法引入到地面气温观测资料的质量控制当中,考虑到区域内各参考站与目标站观测值之间的空间相关性,提出了一种基于空间相关性和B样条曲面拟合的地面气温观测资料质量控制算法(Spatial Correlation and B-spline Surface Fitting,BSF)。选择2012—2014年南平站、南京站、太原站、拉萨站、景洪站和长春站以及周围300 km内参考站的02:00、08:00、14:00、20:00定时气温作为观测资料,结合平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)、一致性指标(Index of Agreement,IOA)和纳什系数(Nash-sutcliffe Model Efficiency Coefficient,NSC)这4种评价参数对目标站地面气温资料进行质量控制分析。将BSF算法的质量控制效果分别与传统的反距离加权法(Inverse Distance Weighted,IDW)和空间回归检验法(Spatial Regression Test,SRT)进行对比,试验结果表明:在不同案例下,BSF算法的质量控制效果均优于IDW算法和SRT算法,能更有效地标记出气温观测数据中的可疑值。 相似文献
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提出一种基于变分理论的双偏振多普勒天气雷达反演雨滴谱方法,最优反演雨滴谱的同时可实现衰减订正。反演过程中使用一种新型观测算子,利用滴谱仪实测数据计算状态变量和双偏振参量,使观测算子更能代表本地降水特性。将新型观测算子、误差协方差矩阵和状态变量的先验估计用于代价函数中,基于高斯-牛顿迭代方法求解代价函数得到最优雨滴谱。利用理想模拟试验和南京信息工程大学C波段双偏振多普勒天气雷达实测个例对算法进行验证和评估。结果表明:算法反演得到的状态变量(液态水含量LWC和质量权重平均直径Dm)与滴谱仪数据计算结果的相关系数达到了0.96和0.80,相对偏差为25.19%和10.63%,均方根误差比常规反演结果改善了50%左右,比基于模拟观测算子的变分反演结果改善了30%左右,最优反演雨滴谱得到的降雨率R和雨量计数据相关系数达到0.89,相对偏差为14.78%。 相似文献