稳态噪声背景下加权Myriad滤波的遗传算法实现

该文利用遗传算法具有全局最优搜索的特点,同时,考虑到运算复杂度问题,提出了用十进制代替传统的二进制进行算子操作的遗传算法,来获得加权Myriad滤波器输出。另外,针对在原自适应权值训练算法中权值处于稳定区后波动仍较大的问题,分析了波动存在的原因并对其进行了改进.仿真结果表明,该方法在较多极值点的情况下,所有染色体均可快速收敛至全局极值点,并且改进后权值估计可使滤波效果有明显改善。     

基于混合遗传算法及最低误码率准则的几何特征均衡器

针对高效调制通信系统中带内干扰抑制问题,提出一种基于最低误码率准则的非线性几何特征均衡器,并用径向基函数神经网络来实现.为优化非线性均衡器的参数训练,本文构造了一种新的遗传随机梯度混合算法.仿真表明:对于扩展的二元相移键控信号,在相对强的窄带干扰下,匹配滤波器及线性均衡器已失效,而基于最低误码率准则的几何特征均衡器仍能表现出良好的性能,也大大优于基于最小均方误差准则的非线性均衡器.     

基于改进混合遗传算法的云资源调度算法

在云计算中,系统规模和虚拟机迁移数量都是十分庞大的,需要高效的调度策略对其进行优化。将云计算的任务分配抽象为背包求解问题,可通过遗传算法进行求解。传统的遗传算法具有局部搜索能力差以及早熟现象的缺点,本文采用遗传和贪婪相结合的混合遗传算法。针对混合遗传算法在资源利用率与能源消耗的收敛速度较慢问题,本文通过改进适应度函数,改变了适应度函数在不同染色体间的差异度,从而提高了染色体在选择算子中的择优性能。仿真结果表明,该方法能够有效提高混合遗传算法在云计算资源优化中的收敛速度。     

基于混合遗传算法的导频优化

OFDM系统中,基于压缩感知的稀疏信道估计能够充分利用无线信道的固有稀疏性,进而降低导频开销,提高频谱利用率。针对压缩感知信道估计的导频设计,通过最小化压缩感知理论中测量矩阵的互相关性,提出一种基于混合遗传算法的导频优化方法。该方案首先采用遗传算法获得次优初始导频序列,然后结合导频位置以及导频功率对导频序列逐位进行替换、优化,以使测量矩阵的互相关性最小。MATLAB 仿真结果表明,相比于伪随机导频设计和等间距导频设计,该算法能够保证较低的均方误差和误码率。     

自适应加权FIR-Myriad混合滤波算法

针对FIR滤波器滤除脉冲噪声以及加权Myriad滤波器滤除高斯噪声的不足,提出基于FIR滤波器和加权WMy滤波器有效组合的一类新的非线性滤波器FIR-WMyH滤波器.利用神经网络中的反向传播算法,在均方误差准则下,推导了一个基于统计梯度的自适应算法.基于稳定α分布脉冲噪声模型下的仿真结果说明了该算法的良好的性能.     

一种计算网络加权可靠度的新算法

提出了一种计算网络加权可靠度的新算法,提出了空量饱和状态的概念,给出了最小路展开为限定子集之和和递推公式,基于该递推公式最小的展开将不再生成与网络加权可靠度无关的限定子集,省去了不必要的展开计算,因此本算法较以往算法具有较小的计算量。     

基于混合遗传算法的云计算任务节能调度算法

云计算中主机和任务的数量都是十分庞大的,如何通过任务分配调度来减少成本开销和降低能耗是当前云计算和绿色计算领域研究的热点问题。根据云计算任务以及运行环境的特点,将云计算任务分配问题抽象为多维多背包求解问题,并采用改进的混合遗传算法对该问题进行求解。实验结果表明,改进的混合遗传算法能够在较短的时间内找到问题的优化解,并且根据该算法实现的任务分配策略能够有效地减少任务执行的成本开销和能耗。     

一种EPON智能加权公平算法的研究

动态带宽分配是无源光网络上行时隙分配的关键技术,算法的设计和实现将极大的影响系统的性能.提出了一种新颖的DBA算法,称为智能加权公平算法,它是在基于加权公平算法的基础上改良而来,它在提高带宽分配准确率和效率的同时,简化了算法的实现难度.     

基于混合遗传算法的中央空调空调水系统控制方法

针对空调系统在固定参数模式下能耗高的问题,本文提出了一种基于混合遗传算法的中央空调水系统控制方法.混合遗传算法融合了爬山法和标准遗传算法,有利于避免算法陷入局部最优解,并且可以快速找到全局最优解,适合于空调水系统的控制优化问题.实验结果表明,空调水系统的能耗优化模型在混合遗传算法下可以快速找到最优的运行参数,方法显著的降低了空调水系统的能耗.     

一种基于遗传算法的混合滤波器组设计方法

针对可满足近似完全重构的双通道混合滤波器组,其中高阶数的模拟滤波器一般不容易设计优化。采用遗传算法设计5阶模拟分解滤波器,并基于逆快速傅里叶变换实现数字综合滤波器的设计优化以滤除掉镜像频谱,保证近似完全重构。文中设计了由5阶模拟分解滤波器和32阶数字综合滤波器组成的混合滤波器组,仿真结果表明:可以实现的最大失真误差为4.761 8×10-11dB,平均失真误差为-9.2×10-14dB,最大混叠误差为-154 dB,平均混叠误差为-200 dB,可满足24 bits的模数转换器系统的要求。     

Optimal Design of FIR Digital Filter Using Genetic Algorithm

１ＩｎｔｒｏｄｕｃｔｉｏｎＧｅｎｅｔｉｃａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＧＡ）ｆｏｕｎｄｂｙＪ．Ｈ．Ｈｏｌａｎｄ［１］ｉｓａｒｏｂｕｓｔａｎｄｅｆｉｃｉｅｎｔｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｄｕｒｅｗｈｉｃｈｉｓｃａｐａｂｌｅｏｆｆｉｎｄｉｎｇｔｈｅｇｌｏｂａ...     

基于遗传算法的FIR滤波器设计

提出一种FIR数字滤波器的优化设计方法,即将遗传算法应用于频率采样法的FIR数字滤波器设计中。结合给定的FIR数字带通滤波器的技术指标,用遗传算法得到频率采样法中过渡带的最佳采样值,并分别用遗传算法与查表法对过渡带中采样点的频率采样法进行仿真实现。实验结果表明,采用遗传算法设计FIR数字滤波器可获得最大的阻带最小衰减,从而解决了传统查表法不能保证最优的问题。     

一种用于消除红外图像噪声的自适应加权滤波算法

针对带有高斯噪声和椒盐噪声两种混合噪声的红外图像,提出了一种自适应加权混合去噪算法。该算法首先通过邻域像素的灰度差值来判断像素噪声的类别,然后对高斯噪声采用自适应加权均值滤波法滤除,对椒盐噪声采用自适应加权中值滤波算法滤除。实验表明,该方法优于传统均值滤波算法和中值滤波算法,能同时消除混合噪声,并具有较好的保护图像细节的能力。     

带滤波的遗传算法求解数据关联问题

利用带滤波的遗传算法来求解雷达数据处理过程中的数据关联问题。针对遗传算法在求解过程中暴露的搜索最优解速度慢,甚至得不到可行解的问题,本文引入控制领域的滤波器概念,对遗传算法加以改进,使其能够较快地得到最优解,并且保证得到的是可行解,较好地满足了数据关联在实际应用中的需要。     

改进遗传算法在E面波导滤波器设计中的应用

由于遗传算法表现出良好的全局搜索性能,因此本文将其应用于高性能E面波导滤波器的设计中.针对传统遗传算法所存在的局部搜索能力差的缺点,本文在并行遗传算法的基础上,通过将原有群体划分为多个子群体,利用多个子群进行局部极值点的搜索,并利用群间迁徙,使改进后的算法收敛速度平均提高了2~3倍.数值实验表明算法具有较快的收敛速度和较好的全局搜索性能,证明了算法的有效性.     

超低频遥控系统的噪声建模与抑制

超低频遥控系统受大气噪声干扰严重,传统的匹配滤波器性能退化明显,为提高超低频遥控系统的可靠性,研究了系统中的噪声建模与抑制技术。通过对实测数据的分析验证了采用对称α稳定（SαS）分布拟合信道噪声的可行性,从分布模型出发,通过仿真研究了Myriad滤波器、局部最优检测器和削波器对超低频大气噪声的抑制效果。结果表明：SαS分布可以作为超低大气噪声的幅度概率分布模型;Myriad滤波器能够以较低的计算复杂度实现对超低频大气噪声的有效抑制。     

α稳定分布下的加权平均最小p-范数算法

该文提出一种新的适用于α稳定分布噪声环境的自适应滤波算法,这种算法通过使加权平均误差函数的p-范数最小来实现自适应滤波.在这种算法的基础上,该文还得到两种新的动量LMP自适应算法.将这些新算法应用于估计AR模型的参数,计算机仿真的结果表明,该文提出的算法的性能比已有LMP算法的性能要更为优越.     

自适应IIR滤波器的遗传算法

基于梯度信息的计算未调节自适应IIR滤波器的系数，需要进行复杂的矩阵运算，计算量大，容易陷入局部收敛．本文构造了稳定性检测十分方便的二阶自适应IIR滤波器的并联结构，并将遗传算法应用到滤波器的系数寻优，可以快速地收敛到全局最优解．     

基于遗传算法的宽带加权子空间拟合测向算法

宽带信号测向一直是信号处理领域研究的难点.本文把窄带情形下的加权子空间拟合测向算法推广到宽带情形,构造了一个目标函数,然后应用遗传算法进行非线性全局优化,即可得到波达方向估计值,同时避免了对入射方向进行预估计.把本文算法应用到均匀线阵上,仿真实验结果证明了算法的有效性.