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人工魚(yú)群算法在盲檢測(cè)中的研究與應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2016-08-26 07:17

  本文關(guān)鍵詞:人工魚(yú)群算法在盲檢測(cè)中的研究與應(yīng)用,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《南京郵電大學(xué)》 2013年

人工魚(yú)群算法在盲檢測(cè)中的研究與應(yīng)用

王靜  

【摘要】:人工魚(yú)群算法(Artificial fish school algorithm,AFSA)通過(guò)模擬魚(yú)在水里的行為方式構(gòu)建一種魚(yú)群模式,是集群智能思想的一個(gè)具體應(yīng)用,用來(lái)解決優(yōu)化問(wèn)題,它不需要了解問(wèn)題的特殊信息,只需要對(duì)問(wèn)題解的優(yōu)劣進(jìn)行比較,是一種收斂速度快、全局尋優(yōu)和自適應(yīng)能力強(qiáng)的新型群智能優(yōu)化算法,已廣泛應(yīng)用于最優(yōu)化、信號(hào)處理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及智能控制等領(lǐng)域。對(duì)于信道經(jīng)常性衰落、非線性時(shí)變特性和多徑傳輸?shù)扔绊,盲檢測(cè)技術(shù)由于不需要訓(xùn)練序列只利用接收序列本身的先驗(yàn)知識(shí)就能自適應(yīng)地均衡信道特性,完成對(duì)信號(hào)的最佳估計(jì),,是一種新興的盲信號(hào)處理技術(shù),已成為通信領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。這種技術(shù)能有效地補(bǔ)償信道的非理想特性,克服碼間干擾(ISI),減少誤碼率,提高通信質(zhì)量。 本文第一章概述了研究背景、群智能算法的發(fā)展以及本文所做的主要工作。第二章介紹了人工魚(yú)群算法的原理、應(yīng)用及研究方向,具體分析了魚(yú)群的各種行為以及參數(shù)對(duì)算法性能的影響。第三章介紹了盲均衡的原理及其實(shí)現(xiàn)方法,主要介紹了一些經(jīng)典的盲均衡算法。第四章是本文重點(diǎn),提出了基于人工魚(yú)群算法的盲檢測(cè)算法,并對(duì)提出的算法性能進(jìn)行相關(guān)仿真。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的群智能盲檢測(cè)算法具有誤碼率較低、收斂速度快、性能穩(wěn)定的優(yōu)點(diǎn),能夠很好的解決盲信號(hào)處理問(wèn)題。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2013
【分類(lèi)號(hào)】:TN911.7
【目錄】:

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中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 王培崇;基于群智能計(jì)算技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測(cè)算法研究[D];中國(guó)礦業(yè)大學(xué)(北京);2010年

2 劉彥斌;群智能計(jì)算模型與模糊匹配算法研究[D];吉林大學(xué);2010年

3 曹春紅;幾何約束求解技術(shù)的研究[D];吉林大學(xué);2005年

4 張巖;紋理合成技術(shù)的研究及其應(yīng)用[D];吉林大學(xué);2006年

5 李麗香;一種新的基于螞蟻混沌行為的群智能優(yōu)化算法及其應(yīng)用研究[D];北京郵電大學(xué);2006年

6 王天柱;變形物體碰撞檢測(cè)技術(shù)研究[D];吉林大學(xué);2006年

7 李寧;粒子群優(yōu)化算法的理論分析與應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2006年

8 張國(guó)富;基于群智能的復(fù)雜聯(lián)盟機(jī)制研究[D];合肥工業(yè)大學(xué);2008年

9 陳自郁;粒子群優(yōu)化的鄰居拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和算法改進(jìn)研究[D];重慶大學(xué);2009年

10 徐鳴;基于群智能的魯棒多目標(biāo)優(yōu)化方法及應(yīng)用[D];浙江大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 胡瓊瓊;群智能優(yōu)化算法在QoS網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化中的應(yīng)用[D];陜西師范大學(xué);2010年

2 王亮;基于群體決策的微粒群算法[D];太原科技大學(xué);2010年

3 張磊;基于分級(jí)的粒子群優(yōu)化算法研究[D];廣東工業(yè)大學(xué);2011年

4 宋國(guó)際;群智能算法及其在確定模糊測(cè)度中的應(yīng)用研究[D];河北大學(xué);2011年

5 王小波;基于混合算法—徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)[D];西南交通大學(xué);2011年

6 楊清波;GIS環(huán)境下的動(dòng)態(tài)交通最優(yōu)路徑算法研究[D];中南大學(xué);2012年

7 陳斐;改進(jìn)的人工魚(yú)群算法分析與研究[D];西安電子科技大學(xué);2012年

8 王靜;人工魚(yú)群算法在盲檢測(cè)中的研究與應(yīng)用[D];南京郵電大學(xué);2013年

9 劉凌子;混合文化進(jìn)化群智能算法及其應(yīng)用[D];廣西民族大學(xué);2010年

10 張斌;基于GPS導(dǎo)航的嵌入式魚(yú)群探測(cè)器的研究與開(kāi)發(fā)[D];浙江工業(yè)大學(xué);2011年


  本文關(guān)鍵詞:人工魚(yú)群算法在盲檢測(cè)中的研究與應(yīng)用,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號(hào):103811

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