在LDPC譯碼時，使用LLR BP算法其校驗節點的計算復雜度十分高，而且當LDPC碼中有許多的短環時，譯碼性能也會降低。基于以上的這些問題提出了一個新的混合校驗變量過程，通過調整校驗節點的處理振幅和變量節點的信息相關性來降低計算復雜度，其仿真過程表明在譯碼性能和運算復雜度上與LLR BP 算法都有較大的提高。
標簽： LDPC LLR BP算法
上傳時間： 2014-01-25
上傳用戶：tecman
衛星導航接收機的抗干擾問題日益突出，對于有效的抗干擾方法的研究顯得尤為重要。本文對STFT（短時傅立葉變換）算法進行了修正，提出一種時間窗的改進方法。該算法的實質就是時間窗通過位移和壓縮變換得到新的窗函數族，克服了原窗函數缺陷。改進的STFT算法能夠有效地提高衛星導航接收機的抗干擾能力，與傳統的抗干擾方法相比，該方法更具有工程實際意義。
標簽： STFT 衛星導航 接收機 抗干擾
上傳時間： 2013-11-16
上傳用戶：zhaoq123
粒子群算法是在遺傳算法基礎上發展起來的一種新的并行優化方法,可用于解決大量非線性、不可微和多峰值的復雜問題。與遺傳算法不同的是,粒子群算法中的粒子有記憶功能,整個搜索過程是跟隨當前最優粒子的過程,因此在大多數情況下,所有的粒子可能更快的收斂于最優解。而且粒子群算法理論簡單,參數少,因此其應用更為廣泛。文中把粒子群算法用于陣列天線的波束賦形,結果表明粒子群算法在對天線形狀進行設計方面有很好的發展前景。
標簽： 粒子群算法 波束賦形 陣列天線
上傳時間： 2013-11-14
上傳用戶：lz4v4
提出一種新的組合優化方法。先通過遺傳算法得到一個初步的優化結果,再用直接搜索算法進行二次優化,這樣既突出了遺傳算法全局尋優的特點,又避免了它在接近最優解時出現的小幅度隨機波動。以低副瓣平
標簽： 賦形 波束 天線陣 組合算法
上傳時間： 2013-12-24
上傳用戶：李哈哈哈
設計了一種利用單孔徑雙極化天線進行GPs自適應抗干擾的方法，并對算法的性能進行了詳細的分析。新方法在不降低衛星信號質量的前提下，僅占用單個天線位置，就可以對付窄帶或寬帶干擾。為增強安裝受限裝備的導航抗干擾能力提供了一種新的解決方案。仿真結果表明，新方法可行、有效。
標簽： GPS 雙極化 天線抗干擾 算法研究
上傳時間： 2014-01-19
上傳用戶：非洲之星
針對目前導航系統中重要的多約束條件下路徑規劃功能，結合A*算法和蟻群算法提出一種新的不確定算法，該算法首先將多約束條件進行融合使其適合蟻群轉移，并在基本蟻群算法基礎上采用了A*算法的評估指標，為蟻群轉移時提供最優預測收斂點。通過實驗證明該算法可以大幅度降低時間消耗，并且全局收斂性強，計算結果穩定。
標簽： 多約束 條件下 路徑規劃 算法研究
上傳時間： 2013-11-01
上傳用戶：qwer0574
提出一種利用FPGA實現相關干涉儀測向算法的方法，給出了測向系統的結構和組成框圖，并詳細介紹了FPGA內部模塊的劃分及設計流程，最后結合實際設計出一種實現方案，并討論了該方案在寬帶測向中較原有實現方式的優勢。為了使算法更適于FPGA實現，提出了一種新的相位樣本選取方法，并仿真驗證了該方法與傳統方法的等效性。
標簽： FPGA 干涉儀 法的研究
上傳時間： 2013-11-21
上傳用戶：LP06
在某系統碼相關測距中，每一個飛機的詢問信號都可能會成為其他飛機的干擾。在有限的可用功率下，就需要一個可靠和高效的功率控制策略。納什博弈（非合作博弈）理論是適合于功率控制問題的一種理論，是飛機在信噪比和功率利用之間選擇一種均衡。文獻[1]研究了這個問題的納什博弈論策略，得到了一個非線性系統代數方程，并提出了一種定點迭代的功率控制算法。文中研究了一種新的基于牛頓迭代的功率控制策略來解決此類代數方程。仿真結果說明了牛頓迭代算法的效率明顯提高。
標簽： 納 博弈論 功率控制 策略
上傳時間： 2013-10-13
上傳用戶：AISINI005
針對人臉識別中的特征提取問題，提出一種新的基于Gabor的特征提取算法，利用Gabor小波變換良好的提取區分能力和LDA所具有的判別性優勢來進行特征提取。首先利用Gabor小波變換來提取人臉特征。然后對得到的高維特征采用PCA進行初次降維，再利用LDA實現再次降維，得到最終的特征向量。在ORL和YALE人臉庫上的實驗驗證了該算法的有效性。
標簽： Gabor 特征提取 人臉識別 中的應用
上傳時間： 2013-12-14
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基于合成孔徑雷達（SAR）圖像的海面風場估計已經得到廣泛認可。多數風速反演算法是以估計的風向、校正的δvv為先驗條件，應用海風模型計算而得的。在相同風向的情況下，應用不同的海風模型會得到不同的風速反演值，因此選擇合適的模型是風場估計的關鍵。同時，風向數據的精確度也很重要，即使不大的誤差也會給風速的反演結果帶來明顯偏差。為解決上述問題這里提出一種不需要預先已知風向數據的風場估計算法。該算法將基于海洋SAR圖像中風浪的條紋信息，以及風浪條紋生成的自相關函數的周期性估計風速數據，同時由風浪條紋的最短周期方向估計風向數據，從而估計出完整的風場矢量。仿真結果顯示，該算法對風速和風向數據有較高的估計精度。
標簽： 海洋 風場矢量估計 算法
上傳時間： 2013-10-17
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