检索结果-内蒙古大学图书馆

科技风 2018年第9期 12-14页

作者：李明伟云南开放大学云南昆明650223

无约束优化问题是人们在探讨优化问题的典型和基础。为了解决这一问题,这一问题被提出时,牛顿通过研究确定了一种快速收敛的方式,解决了最速下降法存在的收敛性局限问题。但与此同时,牛顿算法不能解决一般非凸函数求解中迭代点矩阵正定... 详细信息

无约束优化问题是人们在探讨优化问题的典型和基础。为了解决这一问题,这一问题被提出时,牛顿通过研究确定了一种快速收敛的方式,解决了最速下降法存在的收敛性局限问题。但与此同时,牛顿算法不能解决一般非凸函数求解中迭代点矩阵正定不定的问题。最速下降法和牛顿算法可以分别解决迭代点矩阵负定或半负定、正定的问题。在前人研究的修正牛顿算法的基础上,笔者提出对最速下降法、牛顿算法及修正牛顿算法的优势进行结合,从而获得一种精细修正牛顿算法,用以解决迭代点矩阵正定不定的问题,收效良好,可以进行全局的收敛分析。

关键词：无约束优化问题牛顿算法最速下降法修正牛顿算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀疏优化lp正则化的光滑化算法与应用研究

基于稀疏优化lp正则化的光滑化算法与应用研究

引用

作者：杨赵琪璘贵州大学

学位级别：硕士

近年来,稀疏优化问题在科学研究和工程实践等诸多领域里引起了广泛的重视.压缩感知(Compressive sensing,CS)理论被提出后,稀疏优化在信号恢复、图像处理及统计推断等领域得到了大量的应用.因此,稀疏优化问题的研究具有重要的理论和现... 详细信息

近年来,稀疏优化问题在科学研究和工程实践等诸多领域里引起了广泛的重视.压缩感知(Compressive sensing,CS)理论被提出后,稀疏优化在信号恢复、图像处理及统计推断等领域得到了大量的应用.因此,稀疏优化问题的研究具有重要的理论和现实意义.CS理论主要分为稀疏表示、编码测量和信号重构三个部分,其核心思想是对稀疏信号进行压缩采样,然后通过观测向量和算法来重构原始信号.信息采样理论由于CS的诞生迎来了巨变,其具有良好的应用前景.本文研究的内容主要是基于lp(0算法的鲁棒性、时效性和求解能力要求较高;(3)现有的算法对相对容易的稀疏信号恢复问题具有良好的性能,但对于稀疏度较高、携带噪声或采样率很低的困难问题,恢复能力有限.为解决以上问题,本文针对正则项||x||pp进行两种不同的光滑化处理.第一种光滑化处理利用了迭代重加权算法的思想,提出了基于稀疏优化lp正则化的快速迭代重加权算法,其每次迭代时对光滑化后的目标函数的梯度方程采用局部线性化处理,极大地加快了算法的运行速度,同时证明了算法的收敛性且分析了算法的计算复杂度;第二种光滑化处理通过构建目标函数的光滑逼近函数,提出了基于稀疏优化lp正则化的光滑化拟牛顿算法、光滑化共轭梯度算法和光滑化修正牛顿算法,通过一个统一的收敛性证明得到了前两个算法的收敛性并分别分析了它们的计算复杂度,在光滑化修正牛顿算法中利用牛模型的特性对其Hessian矩阵进行修正,同时其中的p趋近于0,最后分析了算法的计算复杂度,自适应地调整光滑化参数与正则化参数使得上述算法具有广泛的适应性和鲁棒性.通过大量数值实验验证了上述算法的有效性.

关键词：压缩感知 lp正则化光滑化方法迭代重加权算法拟牛顿算法共轭梯度算法修正牛顿算法修正Hessian矩阵

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

FBMC系统中原型滤波器的迭代设计算法

引用

电子技术应用 2017年第4期43卷 121-125页

作者：穆亚起桂林电子科技大学信息与通信工程学院广西桂林541004

基于滤波器组的多载波系统的整体性能完全由一个原型滤波器决定,例如频率选择特性、符号间干扰和信道间干扰。为构建近似完全重构的多载波系统,提出了一种迭代算法来设计原型滤波器。该算法将设计问题归结为一个无约束的优化问题,其目... 详细信息

基于滤波器组的多载波系统的整体性能完全由一个原型滤波器决定,例如频率选择特性、符号间干扰和信道间干扰。为构建近似完全重构的多载波系统,提出了一种迭代算法来设计原型滤波器。该算法将设计问题归结为一个无约束的优化问题,其目标函数为符号间干扰、信道间干扰以及原型滤波器阻带能量的加权和。通过推导目标函数的梯度向量和海森矩阵,采用修正牛顿算法来迭代优化原型滤波器,每次迭代更新中,原型滤波器都是通过闭合公式求解,因此算法的计算复杂度很低。仿真实验表明,与已有的设计算法相比,所提出的算法提高了系统的整体性能。

关键词：基于滤波器组的多载波系统原型滤波器无约束优化修正牛顿算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

FBMC系统中原型滤波器的优化设计

FBMC系统中原型滤波器的优化设计

引用

作者：穆亚起桂林电子科技大学

学位级别：硕士

近年来，以正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术为代表的多载波数据传输得到了广泛的应用。然而，OFDM的子载波滤波器的阻带衰减只有13dB，难以具备良好的频率选择特性。而滤波器组多载波系统(filter b... 详细信息

近年来，以正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术为代表的多载波数据传输得到了广泛的应用。然而，OFDM的子载波滤波器的阻带衰减只有13dB，难以具备良好的频率选择特性。而滤波器组多载波系统(filter bank-based multicarrier, FBMC)只需通过设计良好频率选择特性原型滤波器便可得到良好的多载波通信系统，并且大大提高了信号的传输速率和系统设计灵活性。因此，在未来的5G通信中FBMC技术将替代OFDM技术，然而FBMC系统的计算复杂度高，在硬件上难以实现。由于通信过程中载波间的干扰、符号间的干扰和多径衰落信道的影响，使得FBMC系统不能够更好的与MIMO(Multipie-input Multipie-output)技术相结合。为了解决这些问题，该文主要通过以下两个方面来研究，并提出新的算法来提高通信系统的整体性能\n 1.首先考虑单原型 FBMC系统。为构建近似完全重构的多载波系统，本文提出了一种迭代算法来设计原型滤波器。该算法将设计问题归结为一个无约束的优化问题，其目标函数为符号间干扰、信道间干扰以及原型滤波器阻带能量的加权和。通过推导目标函数的梯度向量和海森矩阵，我们采用修正牛顿算法来迭代优化原型滤波器，每次迭代更新中，原型滤波器都是通过闭合公式求解，因此算法的计算复杂度低。试验仿真结果表明,与已有的设计算法相比,所提出的算法提高了系统的整体性能。\n 2.针对滤波器组的多载波系统能够在多径衰落的信道中更好应用，降低符号间和信道间的干扰，为构建近似重构的 FBMC通信系统，该文提出了一种新迭代算法来设计双原型滤波器组的多载波系统。该算法将设计问题归结为一个无约束的优化问题，其目标函数为符号间干扰、信道间干扰以及原型滤波器阻带能量的加权和。该文采用双迭代算法来迭代优化原型滤波器，每次迭代更新中，原型滤波器都是通过闭合公式求解，可以直接的求解未知变量的解，因此该算法的计算量可以明显的减少。试验仿真表明,与已有的设计算法相比,所提出的算法极大的提高了系统的整体性能。

关键词：原型滤波器修正牛顿算法迭代算法 FBMC技术

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

TDOA中的修正牛顿及泰勒级数方法

引用

西安电子科技大学学报 2016年第6期43卷 27-33页

作者：房嘉奇冯大政李进西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室陕西西安710071

在多站无源时差定位系统模型下,泰勒级数算法和牛顿算法在较差初始值条件下容易出现迭代发散问题.针对这一问题,提出了基于修正泰勒级数法和牛顿法的时差定位算法.该方法对于较差初始值引起的病态海森矩阵,运用正则化理论中的吉洪诺夫... 详细信息

在多站无源时差定位系统模型下,泰勒级数算法和牛顿算法在较差初始值条件下容易出现迭代发散问题.针对这一问题,提出了基于修正泰勒级数法和牛顿法的时差定位算法.该方法对于较差初始值引起的病态海森矩阵,运用正则化理论中的吉洪诺夫法或衰减奇异值分解法进行修正,其中控制海森矩阵修正量的重要的正则化参数由著名的L曲线理论确定.实验结果证明:相对于原泰勒级数及牛顿算法,经过改进后的算法对于较差的初始值,具有较高的概率使迭代算法的解稳健地收敛到目标的真实位置,并拥有较强的能力移除局部最小值;相对于时差定位模型下的一些广泛应用的线性解法,也成为闭式解法,在低信噪比环境下具有更高的定位精度.

关键词：无源定位时差定位修正泰勒级数算法修正牛顿算法正则化算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

QAM信号盲（半盲）均衡算法研究

QAM信号盲（半盲）均衡算法研究

引用

作者：李进西安电子科技大学

学位级别：博士

在无线通信环境中,由于帯限传输和多径传播导致接收端信号存在码间干扰(InterSymbol Interference,ISI),在多输入多输出(Multiple Input Multiple Input,MIMO)系统中还存在共信道干扰(CoChanel Interference,CCI)。均衡技术是一种有效补偿信道失真的技术,可以有效提高通信系统服务质量。传统的均衡方法是基于训练序列的,由于其需要周期性地发送训练序列,降低了通信系统的有效信息传输率。半盲均衡算法是对基于训练序列均衡算法和盲均衡算法的一种折中,需要很少的训练序列,既在一定程度上保持了基于训练序列算法的精确性和简单性,又在一定程度上提高了系统传输效率。盲均衡算法不借助训练序列,直接根据信号或者系统的某些先验知识,达到对系统补偿的作用,有效地提高了系统传输效率。其是解决非合作通信信道补偿问题的唯一途径。盲(半盲)均衡算法,在带宽资源日益紧缺的情况下,能够最大程度上利用有限的频谱资源,并且在同等带宽下,MIMO系统可以有效地提高传输效率和系统服务质量,但是多输入多输出系统会带来信道间干扰,增大信道补偿难度。另一方面,因为正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)信号具有频谱利用率高、传输性能好以及调制和解调相对简单的优点,为了更好地利用频谱资源,正交幅度调制方式被广泛应用于众多的无线网络标准中。由于上述优点,采用高吞吐率QAM信号的MIMO通信系统得到了广泛的应用。因此,在无线通信系统中,对传输QAM信号的多输入多输出系统的盲均衡技术有着迫切的需求。本文主要工作包括以下几点:1、利用QAM信号的星座图信息,分析现有借助发射信号特征恢复源信号的自适应盲均衡算法存在的误调问题,提出一种针对发射高阶QAM信号的单输入单输出(Single Input Multiple Output,SISO)系统的两阶段盲均衡算法,第一阶段采用基于修正最小二乘算法(Least Square Method,LSM)的多模算法(Multi Modulus Algorithm,MMA)进行粗均衡。在第二阶段当码间干扰足够小时,用自适应选择区域的方式执行硬决策算法(Decision-Directed Algorithm,DDA),之后采用基于LSM的改进软决策算法(Improved Soft Decision-Directed Algorithm,ISDDA)进行精均衡,第一步保证了盲均衡器收敛性能,第二步有效地提高了均衡性能,避免了传统恒模算法(Consrtant Modulus Algorithm,CMA),MMA算法在稳态下的误调问题。并且,利用我们提出的修正LSM优化代价函数,在迭代过程中相关矩阵以及其对应的逆矩阵没有发生变化,和一般牛顿法相比,其在很大程度上减小了计算最优均衡器的计算量。并且我们证明基于我们提出的LSM的ISDDA具有近似二阶收敛的性质。2、提出了一种针对传输QAM信号的频率选择性衰落MIMO系统的有效的半盲均衡算法,该方法结合多模算法和软决策算法(Soft Decision-Directed Algorithm,SDDA)构造代价函数,避免了硬决策,同时精确匹配了QAM信号星座图,提高了均衡精度。在优化该代价函数过程中,提出了一种修正牛顿算法(Modified Newton Method,MNM),该算法保留了牛顿类算法的二阶收敛性,因为采用正定海森矩阵,所以该算法总是稳定的,并且该MNM修正的海森矩阵和其对应的逆矩阵是不变的,所以比牛顿方法的计算量低得多。此外,所提出的方法只需要较少数量的训练数据和样本就能确保算法正确的收敛性以及接近最佳最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)均衡器的性能,并且具有良好的抗噪声能力和更小的平均信道最大失真(Maximum Distortion,MD)。3、针对传输QAM信号的多输入多输出系统,提出了一种有效的盲均衡算法。该方法首先利用均衡器的时间分集特性,给出一个均衡器初值,其有效地避免了均衡器的局部收敛,并且解决了均衡器的延迟模糊问题,然后提出一种改进的多模算法(Improved MMA,IMMA)串行计算每个信号对应的最优均衡器。该方法可以有效地加快收敛速度,避免传统均衡算法的误调问题,提高了均衡性能。并且在从接收信号中分离已恢复信号的影响的过程中,精确地估计出来信道脉冲响应(Channel Impulse Response CIR)。此外,利用前面提出的MNM快速地搜索最优均衡器,理论分析其由于采用固定的海森矩阵,相对于一般牛顿类算法,节省了大量计算量,并且证明了其具有二阶收敛性。

关键词：盲均衡恒模算法多模算法软决策算法修正牛顿算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：