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基于MMSE的近似最优Lattice Reduction辅助线性并行检测算法被引量：1: 2013年; 现有基于Lattice Reduction(LR)技术的多输入多输出(MIMO)系统检测算法,虽然可以有效地提高MIMO系统的误比特率(BER)性能,但其检测性能与最优的最大似然(ML)算法相比仍然存在差距。针对这一问题,提出了一种新的基于信道分组的线性Lattice Reduction辅助检测算法。该算法首先将信道分为两组,对通过条件最差子信道的信号采用最优的ML算法检测,然后将其从接收到的信号中消除,再采用Lattice Reduction技术对第2组信道进行优化,最终并行地对剩余信号进行检测。仿真结果表明:在16QAM(Quadrature Amplitude Modulation)和64QAM调制下,对于4×4的MIMO系统,该算法的误比特率性能达到了最优;对于6×6的MIMO系统,该算法相比最优的ML算法其检测性能相差不到0.5dB。; 芮国胜张海波田文飚邓兵李廷军; 关键词：多输入多输出系统 LATTICE REDUCTION 最小均方误差

基于HPSO算法和GA的舰载机甲板布放方法比较被引量：7: 2013年; 以戴高乐航母为研究对象,基于不同优化算法,对其舰面舰载机布放问题的解决方法进行比较,以此作为解决其他类型航母同样问题的参考。首先,分析了解决舰载机舰面布放调度问题的先决条件,包括舰面战位的设置;各战位间距离的测量计算;舰载机正常的出动流程分析;舰载机出动时间计算公式的设计。其次,将舰载机舰面布放调度问题转换为带有约束条件的多目标函数求最小解问题,并给出了数学模型。再次,给出了利用改进的粒子群优化(honeybee particle swarm optimization,HPSO)算法和遗传算法(genetic algorithm,GA)对问题求解的解决思路。最后,对两种算法50次独立运算的结果,分别从平均最短出动时间、平均最短移动距离、标准偏差以及算法的收敛性和精确性等方面进行比较。结果表明,HPSO算法较GA更适合于解决该布放问题。; 司维超韩维史玮韦; 关键词：遗传算法

直接数据特征值分解的相干源DOA估计被引量：2: 2014年; 提出一种基于均匀圆阵单次快拍数据的相干信源波达方向(direction of arrival,DOA)估计方法——直接数据特征值分解(direct data eigenvalue decomposition,DD-EVD)法.算法通过模式空间转换将均匀圆阵虚拟为均匀线阵,再直接利用波束空间的快拍数据,构造一个Toeplitz矩阵,并对矩阵按阵列流形分解.理论推导证明,矩阵的秩得到恢复,只与入射信号个数有关.对该矩阵进行特征值分解可得到正确的信号子空间和噪声子空间,进而完成相干信源DOA估计.算法使用单次快拍数据构造矩阵,适合非平稳信号参数的估计,同时不需要快拍累计和相关运算,降低了计算复杂度.仿真结果验证了算法的有效性.; 毛维平李国林谢鑫; 关键词：波达方向均匀圆形阵列 TOEPLITZ矩阵

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中国博士后科学基金(201003758)