针对标准的容积卡尔曼滤波器(CKF) 设计需要精确已知噪声先验统计知识的问题, 提出一种自适应CKF 算法. 该算法在滤波过程中, 利用Sage-Husa 极大后验估值器对噪声的统计特性进行在线估计和修正, 有效地提高了CKF 的估计精度和数值稳定性. 在某些情况下, 噪声协方差估计会出现异常现象使得滤波发散, 进而提出了相应的改进方法. 仿真结果表明了自适应CKF 算法的可行性和有效性, 且明显改善了标准CKF 算法的滤波效果.

室内光无线信道可以看作准静态、具有低通特性的多径信道, 并且可见光通信通常是功率受限系统。为了充分利用信道频谱资源及节约能量, 提出将Chow、Hughes-Hartogs、Fischer自适应比特-功率加载算法应用于非对称限幅光正交频分复用(ACO-OFDM)系统, 介绍了自适应比特功率加载过程, 并比较了自适应ACO-OFDM和自适应直流偏置光OFDM(DCO-OFDM)的性能。结果表明, 在保证误码率性能时, 相比等比特加载方法, 自适应算法能节约15%的光功率和30%的电功率, 其中Fischer算法最节约功率, 而Hughes-Hartogs算法需要的功率最多。在信息速率相同时, 自适应ACO-OFDM比DCD-OFDM更节约功率。

包括 Blind_Adaptive_Filtering，Fast_Transversal_RLS_Algorithms ，IIR_Adaptive_Filters，Lattice-based_RLS_Algorithms

本文提出了一种适用于车辆自组织网络的新型自适应时分多址（TDMA）时隙分配协议（ATSA）。 ATSA根据在相反方向上行驶的车辆划分不同的时隙组。当一个节点访问网络时，它选择帧长并根据其方向和位置竞争一个插槽以与其他节点通信。基于二叉树算法，将帧长度动态加倍或缩短，并调整两个时隙集的比率以降低传输冲突的可能性。理论分析证明，ATSA协议可以将时间延迟至少比用于车辆自组织网络（VeMAC）的媒体访问控制协议减少20％，并且比自组织网络减少30％。仿真实验表明，ATSA具有良好的可扩展性，与VeMAC相比，冲突将减少约50％，与几种现有协议相比，信道利用率得到显着提高。

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神经网络一种RBF神经网络的自适应学习算法

为了减小分数阶数变阶数最小均方算法(fractionaltap-lengthleastmeansquare,FTLMS)稳态滤波器阶数误差,提出了一种变误差宽度的变阶数LMS算法,并对该算法进行稳态理论分析,给出参数选择的依据。为了验证该算法性能,设置了3种仿真环境:信噪比(signaltonoiseratio,SNR)为20dB、0dB及冲击响应权系数呈稀疏分布。仿真结果表明,与FTLMS算法相比,在SNR为20dB及冲击响应权系数呈稀疏分布仿真条件下,当收敛速度相同时,滤波器阶数稳态误差减小为10%,

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