基于扩展Prony算法的平坦快衰落信道预测算法

针对最大熵方法(MEM)存在的迭代计算量大和误差扩散的问题,以及ESPRIT算法存在的平坦快衰落信道预测精度受制于自相关函数估计的问题,文中提出基于扩展Prony算法的平坦快衰落信道预测算法.扩展Prony算法通过最小二乘法拟合和计算高次代数方程来求复根,无需估计自相关函数且可批量计算,能够提高预测精度和运算效率.理论和仿真结果表明,扩展Prony算法较MEM和ESPRIT算法具有更高的预测精度,同预测精度下具有3~5d B的信噪比优势,且算法性能稳定,运算效率高.     

非线性时间序列的相空间重构参数估计的新算法

针对混沌理论中非线性时间序列相空间重构的理论和方法,提出一种估计嵌入维数和延迟时间的新算法,采用矢量空间平均位移法确定延迟时间;基于混沌吸引子上邻近点之间距离随着时间增加最终趋于饱和的特性,估算非线性时间序列相空间重构的嵌入维数. 实例表明,该算法可以有效估计非线性时间序列的相空间重构参数.     

He—Ne激光器非稳性的相空间图实验研究

本文报道了在He—Ne激光器(0．6238μm)中通过改变激光器放电电流，观察到了非稳性．采用功率谱和重构相空间圈法，对其演化过程进行研究，从而说明了相空间圈法在混沌研究中的优越性．     

基于相空间重构和核主分量的水声信号增强

多径衰落是水声信道的主要特征,利用多径衰落信道具有的混沌行为,提出一种新的抗多径干扰的方法.建立基于混沌相空间的水声信道模型,利用核技巧φ(x)·φ(y)=k(x,y),通过核主分量分析提取相空间数据中累积贡献率达到90%的非线性核主分量,然后利用核主分量逆向投影回原相空间,通过去掉噪声干扰等次分量,提高水声衰落信号的信噪比.基于实测水声数据的仿真实验结果表明,该方法能将chirp水声信号信噪比提高7.76 dB,达到对多径衰落水声信号增强的目的.      

基于相空间重构和PSO-K-means的球磨机负荷状态识别方法

针对球磨机振动信号具有强随机性、非平稳性和非线性等内在特性导致负荷状态难以识别的问题,提出一种基于相空间重构和PSO-K-means的球磨机负荷状态识别方法。首先,利用改进前后的自相关系数算法对Lorenz与Rossler两种混沌时间序列进行数值模拟,得出延迟时间和嵌入维数精准有效的计算方法;其次,验证出球磨机筒体振动信号具有混沌特性后对其时间序列进行相空间重构,恢复出等价的混沌吸引子;接着,针对3种不同负荷状态下的相空间吸引子进行特征提取,分析了关联维数特征量的变化规律;最后,将关联维数作为特征向量输入PSO-K-means聚类模型中对球磨机负荷状态进行分类与识别。结果表明,PSO-K-means聚类模型在负荷状态识别时有较高的精准性,欠负荷、正常负荷、过负荷下识别精度分别为94.2%、96.3%、94.8%。以上结果证实了该方法能够实现对球磨机负荷状态的有效识别。     

He－Ne激光器非稳性的相空间图实验研究

本文报道了在Ｈｅ一Ｎｅ激光器（０．６２３８ｕｍ）中通过改变激光器放电电流，观察到了非稳性，采用功率谱和重构相空间图法，对其演化过程进行研究，从而说明了相空间图法在混沈研究中的优越性。     

基于卡尔曼滤波的混沌系统辨识

通过建立一种对混沌时间序列进行有效预测的方法构架,试图实现尽可能长期的混沌预测,并重构序列的主动态方程,以便于进一步的分析研究,根据非线性系统的一般框架,首先基于所观测时间序列的基本混沌特性寻找一典型混沌方程作为参考的系统动态方程;然后利用扩展卡尔曼滤波递推得到一动态方程式来逼近系统特性,重构混沌相空间吸引子,仿真结果表明,该方法可以实现较高精度的多步预测并有效地重构系统方程。     

基于相空间重构预测方法预测能力的评估

为了客观地评估基于相空间重构预测方法的预测能力,使用非线性局部Lyapunov指数来替代均方根误差。根据误差平均相对增长的饱和性质,可以确定预测方法的最大预测期限。通过计算得到重构Lorenz相空间和原始Lorenz相空间的最大预测期限分别是12,13s,k-近邻方法(k=1,2,3,4,5)的最大预测期限分别是12.0,9.8,9.7,9.2,8.8s,多变量预测方法的最大预测期限是12.8s,单变量预测方法的最大预测期限是12.0s。研究表明,重构的Lorenz系统的相空间可预报性与原始Lorenz相空间相当。此外,对于重构的Lorenz相空间,由于k-近邻方法集合了预测能力参差不齐的成员,导致其预测能力逊色于零级近似预测,多变量预测方法的预测能力与单变量预测方法几乎相当。     

衰落信道中IEEE 802.11 DCF的算法改进

为提高IEEE(the institute of electrical and elec-tronics engineers)802.11 DCF(distributed coordinationfunction)在无线衰落环境中的性能,提出了一种适用于无线衰落环境的无线局域网媒体接入协议DCFf(DCF in fadingchannel)。根据网络规模和信道状态,通过动态调整将竞争窗口加倍和重置的概率使无线局域网的吞吐量性能达到最优。利用有限状态Markov链对DCFf和DCF进行数学建模和理论分析,模型考虑了传输误码对协议行为的影响。计算结果表明:当网络规模、数据速率、信道状态发生变化时,DCFf的吞吐量性能总是优于IEEE 802.11 DCF,并且DCFf与IEEE 802.11 DCF兼容。     

世界与我国铅锌产量和消费量的重构相空间混沌预测

通过对世界与我国铅锌产量和消费量的详细调查,采用混沌理论重构相空间预测方法,对世界与我国铅锌生产和消费趋势进行了预测.研究表明,世界与我国铅锌产量和消费量的演化均存在混沌现象,且锌金属产量和消费量演化的分形维数比铅金属高,说明锌市场变化比铅市场复杂.预测结果显示,2010年以后世界铅锌产量小于消费量,市场将出现短缺,且锌金属短缺程度比铅金属严重;我国铅金属将出现过剩,而且越来越严重,锌金属产消基本平衡.此外,探讨了我国铅锌原料供需矛盾.研究结论为:我国铅精矿将出现严重的短缺,锌精矿短缺程度比铅工业略好,但资源短缺将会长期存在.针对我国铅金属生产严重过剩,同时铅精矿严重不足的局面,提出了重点对我国铅工业进行产业结构调整的建议.     

基于小波域主分量分解的相空间重构

利用小波变换域主分量分解法从一维时间序重构混沌吸引子。根据噪声与混沌信号在不同分辨率上的能量分布的差别,分别在各分辨率上进行主分量分解,有效地压缩噪声,对Ｌｏｒｅｎｚ模型的ｘ分量进行了研究。     

基于小波及动态规划的相位匹配

提出了一种新的基于小波变换及动态规划的相位匹配算法。该算法采用金字塔式的多尺度匹配结构，顶层和中间层利用小波相位信息建立扫描线对的视差空间图，并引入动脉规划的方法，在获得全局最优化的匹配路径的同时有效地解决了遮挡问题。为提高匹配结果的置信度，该算法结合特征匹配确定了一系列高置信度的匹配点对作为匹配路径的控制点。金字塔底层则直接利用小波相位差和瞬时频率更新由上层由插得到的视差图，保持了相位匹配的亚像素精度。立体像对测试结果表明：该算法改进了现有的相位匹配算法；在匹配时间和区配精度上优于包含动态规划的区域匹配算法。     

快衰落信道中的分布式差分空时编码传输方案

针对分布式差分空时编码(DDSTC)在时间选择性快衰落信道中出现误码率平台的问题,提出了一种新的有效减小信号帧长的DDSTC传输方案(RFL-DDSTC)来抵抗快衰落信道的影响.该方案在中继节点处通过采用T个正交向量,将DDSTC在T个符号周期内的信号合并到1个符号周期内进行转发,使得DDSTC信号变为具有单位帧长的短信号.在目的节点,再对合并后的RFL-DDSTC信号用T个正交向量进行解调,即可还原出原始的DDSTC信号.该方案由于大大缩短了DDSTC信号的帧长,因而可以有效减小信道快衰落带来的不利影响,显著地降低了DDSTC性能曲线中的平台.仿真结果表明,在发射功率为30 dB时,RFL-DDSTC方案可将DDSTC的误码率平台降低一个数量级以上.     

正交频分复用码分多址系统盲自适应频率同步算法

针对正交频分复用码分多址系统对载频偏移非常敏感的问题，在分析基于循环前缀的最大似然联合时间频率同步和基于虚拟子载波盲载频偏移估计的基础上，提出了一种用曲线拟合实现类MUSIC 快速算法。考虑信号功率曲线随载频偏移的sinc函数形式，在曲线峰值点附近选取测试点，进行近似曲线拟合，通过对曲线参数估计，得到信号功率随载频偏移的解析表达式，闭式解得到载频偏移，解决了类MUSIC估计器多项式根搜索运算量大、收敛速度慢的问题。仿真结果表明，在估计精度和载频偏移初值均相同的条件下，快速算法的运算量是类MRSIC算法的1/8.5，而系统频谱利用率则提高25%。     

Rayleigh衰落信道的仿真模型

Raylcigh衰落信道的仿真模型是许多信道仿真模型的基础。用一个统一的表达式归纳和总结了各种Rayleigh衰落信道仿真模型,根据表达式中参数的假设条件不同,将现有的仿真模型分为4类,分别讨论它们的均值、相关统计特性、平稳特性和各态历经特性。通过对这些仿真模型的比较分析,可以看出,各态历经特性与相关特性的匹配是一对矛盾,不能同时满足。在此基础上提出了一个高效的仿真模型应当满足的条件,这将有助于设计新的仿真模型。     

基于小波变换与组合模型的网络流量预测算法

针对网络流量在以不同时间尺度分析时呈现不同特性给流量精确预测带来的困难,提出一种基于快速小波变换和季节差分自回归滑动平均组合模型的多分辨分析预测算法.采用小波方法对网络历史流量进行分解以分析不同时间尺度下的流量相关结构,根据不同时间尺度下的流量时间序列的周期性和自相似性,分别选择合适的模型建模用于预测.使用小波方法对各序列的预测值进行重构,得到原始流量的预测结果.仿真结果表明,所提预测方法比同类预测方法具有更高的精度.     

基于相空间重构的Internet业务流量非线性动力学分析

基于相空间重构的概念,即通过测量函数获得的L维时间序列来研究动力系统的动力学行为的方法,研究了TCP-Reno在RED和DropTail机制下的拥塞窗口变化特性,以及TCP和UDP共享链路时的流量特性.利用相空间重构将单一标量时间序列重构为高维相空间,从而进一步研究了高维相空间的混沌等特性.分析结果表明:在一定的实验条件下,拥塞窗口变化值的关联维数为分数,最大Lyapunov指数为正,高维相空间具有混沌特性且其Hurst参数接近于1,此时的空间同时具有严格的二阶自相似性;流量值的关联维数为分数,最大Lyapunov指数为正,该空间亦具有混沌特性.     

A Phase Space Reconstruction Based Approach to Throughput Prediction in Semiconductor Wafer Fabrication System

In order to manage and control semiconductor wafer fabrication system (SWFS) more effectively,the daily throughput prediction data of wafer fab are often used in the planning and scheduling of SWFS.In this paper,an artificial neural network (ANN) prediction method based on phase space reconstruction (PSR) and ant colony optimization (ACO) is presented,in which the phase space reconstruction theory is used to reconstruct the daily throughput time series,the ANN is used to construct the daily throughput prediction model,and the ACO is used to train the connection weight and bias values of the neural network prediction model.Testing with factory operation data and comparing with the traditional method show that the proposed methodology is effective.     

衰落信道下的无线传感器网络虚拟MIMO传输优化设计

针对基于虚拟多进多出技术的无线传感器网络系统,分析了在信道衰落下的平均误码率,并提出了使用各协作节点最优传输功率的新方案,推导出基于Nt×1虚拟多进多出系统的最优传输功率表达式.理论分析和仿真表明：与等功率传输相比,传输功率优化方案可获得更低的误码率.同时,对协作节点数与传输效能的折中设计进行了探讨.仿真结果表明：低功率传输时,应适当降低协作节点数,以降低有效传输能耗.