郑飞
- 作品数：3 被引量：16H指数：2
- 供职机构：河北工业大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金天津市自然科学基金中国博士后科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信社会学经济管理更多>>
- 云粒子群优化算法在无线传感器网络中的应用被引量：9
- 2011年
- 无线传感器网络中节点计算能力和存储存能量有限的问题一直制约着无线传感器网络的发展.为此,本文提出了一种基于云PSO(particle swarm optimization)算法的无线传感器网络能量优化方法,主要包括网络分簇、网络能量模型建立、云PSO算法迭代优化等步骤.其中云PSO算法采用云理论模型优选惯性权重可以提高PSO算法的收敛速度,典型函数测试结果表明其效果优于常规PSO算法和遗传算法;在网络建模中采用二分功率控制算法可以降低网络能耗、延长节点寿命.最后经仿真试验和对比分析表明本文提出的方法在优化无线传感器网络中具有速度快、节点生存能力强的优点,并能有效地控制网络能耗.
- 夏克文高峰武睿刘南平郑飞
- 关键词：无线传感器网络
- 脉冲发射电路的参数优化UWB被引量：1
- 2012年
- 在超宽带(UWB)通信系统中,电路参数设计是决定发射电路性能的重要因素.由于传统的电路参数优化方法计算精度较低,计算过程较为繁杂等,为此在阐述UWB脉冲发射电路和二阶高通滤波器的参数方程基础上,采用粒子群优化(PSO)算法对二阶高通滤波器参数进行优化求解.算例分析与仿真结果表明经过优化后的发射电路的输出波形符合UWB系统的技术要求.
- 蔡举石军刘南平郑飞
- 关键词：粒子群优化算法
- MIMO系统自适应均衡算法研究被引量：6
- 2010年
- MIMO信道为频率选择性信道,由于时延扩展而存在色散,因此研究MIMO系统的自适应均衡技术显得尤为重要.通过对自适应均衡技术的两种主要的算法最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法的研究可以看出,在不同的步长因子及遗忘因子等参数变化情况下,LMS算法的收敛速度较慢,但均衡简单易实现,RLS算法收敛速度较快,但迭代运算较复杂.结合二者的特点提出了在MIMO系统中引入改进的最小均方算法,即归一化最小均方(NLMS)算法.仿真实验对比表明NLMS算法的计算量与LMS相当,但收敛条件简单,易实现,收敛速度较快,有很实际的应用价值.
- 高鹏飞石军郑飞高志
- 关键词：MIMO系统自适应均衡最小均方算法递归最小二乘算法
