基于阶梯式Tent混沌和模拟退火的樽海鞘群算法

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针对樽海鞘群算法寻优迭代过程中存在容易陷入局部最优、收敛速度慢的问题,提出一种改进的樽海鞘群算法.引入Tent混沌映射初始化种群来提高算法迭代前期的收敛速度,通过惯性权值“阶梯式”调整策略来更好地兼顾算法全局探索能力和局部开发能力,通过模拟退火增强樽海鞘群算法迭代后期跳出局部最优解的能力,以基准测试函数和磁导航自动导引车模糊控制器参数寻优问题为例测试了算法性能.仿真结果表明,对于单峰和多峰测试函数,改进后的樽海鞘群算法具有更快的收敛速度和更强的全局寻优能力.相比较标准樽海鞘群算法的参数调节法,改进后的
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为实现确知频率信号在强噪声环境下的有效提取,本文在零空间追踪(Null Space Pursuit, NSP)方法的基础上,通过增加已知频率的先验信息约束,提出了一种基于频率确知信号约束的微弱信号提取方法 .该方法继承了零空间追踪方法的优良属性,通过将确定的频率作为先验信息约束,可以实现其微弱信号相位和幅度的有效提取,仿真实验证明最多可实现高达30dB信噪比的提升;特别适合相对低信噪比环境下(信噪比小于-5dB)的微弱信号提取.该方法提供了常规的微弱确知信号的检测/提取方法之外的一种新的选择.
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当处于无线信道状态信息(Channel State Information,CSI)快速变化或者多跳中继等应用场景时,利用集成学习算法解决安全中继选择问题能减少实时处理时延及计算复杂度.将合法信道和窃听信道的CSI作为训练模型输入,使系统安全容量到达最大的中继节点索引作为输出,把全双工中继系统安全中继选择问题转化为一个多类分类问题,并利用随机森林(Random Forest,RF)算法求解.安全中继选择方案的实现分为数据准备、模型建立和结果预测三个阶段.在数据准备阶段,由于RF算法要求训练模型输入为离散值
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