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陕西省自然科学基金(2010JQ8021)

作品数:2 被引量:10H指数:1
相关作者:袁德平史浩山郑娟毅高敏更多>>
相关机构:西安邮电大学中国电子科技集团第二十研究所西北工业大学更多>>
发文基金:陕西省自然科学基金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多目标
  • 1篇多目标跟踪
  • 1篇多目标数据关...
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群优化
  • 1篇预失真
  • 1篇预失真器
  • 1篇数据关联
  • 1篇群智能
  • 1篇目标跟踪
  • 1篇混合算法
  • 1篇记忆
  • 1篇功放
  • 1篇OBO

机构

  • 1篇西安邮电学院
  • 1篇西北工业大学
  • 1篇中国电子科技...
  • 1篇西安邮电大学

作者

  • 1篇郑娟毅
  • 1篇史浩山
  • 1篇高敏
  • 1篇袁德平

传媒

  • 1篇华南理工大学...
  • 1篇现代电子技术

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
无记忆间接学习结构预失真器被引量:1
2011年
为了提高通信系统中功率有效性和频谱利用率,在采用预失真技术克服功率放大器(PA)的非线性失真和采用多项式模型逼近功放模型的理论基础上,分析了多项式有效阶和输出功率回退(OBO)对预失真器补偿性能的影响,并进行仿真,提出预失真建模方向,对于提高功放效率,降低系统成本,推动节能减排具有一定的实际意义。
高敏
关键词:功放预失真OBO
用于多目标数据关联的群智能混合算法被引量:9
2012年
为快速实现多目标数据的关联,将蚁群优化(ACO)算法和粒子群优化(PSO)算法相结合,提出了一种群智能混合算法.以跟踪门确定目标的有效量测,以新息的似然函数描述量测与目标的关联关系,建立多目标数据关联的组合优化模型.利用交叉变异的PSO算法求解出该优化组合模型的次优解,再将该次优解作为蚁群位置和信息素初始化的依据,利用ACO算法对目标函数的解进行细搜索以求得更优解.仿真实验结果表明,该算法能够有效地提高关联准确性和收敛速度.
袁德平史浩山郑娟毅
关键词:数据关联多目标跟踪蚁群优化
共1页<1>
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