智能優化算法及其在信息通信技術中的應用
作 者: 
定 價: 90
出?版?社: 科學出版社
出版日期: 2019年08月01日
頁 數: 224
裝 幀: 平裝
ISBN: 9787030619501
●前言
章 緒論 1
1.1 智能優化算法簡介 1
1.2 優化問題描述 2
1.3 智能優化算法的分類和特點 5
1.4 智能優化算法的發展方向 9
1.5 智能優化算法在信息通信技術中的應用 13
第2章 基於量子智能計算的天線陣稀疏和綜合方法研究 28
2.1 離散量子螢火蟲算法 28
2.2 量子螢火蟲算法在天線陣稀疏中的應用 33
2.3 連續量子教與學算法 36
2.4 基於量子教與學算法的天線陣方向圖綜合 41
2.5 小結 44
第3章 文化煙花算法在數字濾波器設計中的應用 47
3.1 文化煙花算法 48
3.2 基於文化煙花算法的數字濾波器設計 56
3.3 數字濾波器實驗仿真 61
3.4 小結 64
第4章 量子智能計算在多用戶檢測中的應用 66
4.1 典型多用戶檢測方法 67
4.2 高斯噪聲環境下的免疫量子算法多用戶檢測器 73
4.3 量子蜂群優化算法 79
4.4 衝擊噪聲環境下的量子蜂群多用戶檢測器 81
4.5 小結 85
第5章 文化雜草算法在小波數字水印中的應用 87
5.1 文化雜草算法 88
5.2 小波數字水印的嵌入與提取 90
5.3 基於文化雜草算法的小波數字水印 92
5.4 實驗仿真與分析 92
5.5 小結 94
第6章 基於量子雁群算法的PCNN圖像分割方法 96
6.1 量子雁群算法 96
6.2 基於PCNN的圖像分割模型 98
6.3 基於量子雁群算法的PCNN圖像分割方法 99
6.4 實驗仿真與分析 101
6.5 小結 103
第7章 量子智能優化算法在中繼選擇中的應用 105
7.1 中繼網絡的中繼選擇繫統模型 106
7.2 基於量子花授粉的單目標中繼選擇方法 109
7.3 基於量子差分進化算法的中繼選擇方法 111
7.4 計算機仿真 116
7.5 小結 125
第8章 基於群智能的特殊陣列測向 128
8.1 文化鴿群算法 128
8.2 基於文化鴿群算法的特殊陣列測向 130
8.3 量子貓群算法 136
8.4 基於量子貓群算法的特殊陣列動態測向 138
8.5 小結 143
第9章 基於量子群智能的MIMO雷達測向 145
9.1 雙基地MIMO雷達的信號模型 146
9.2 量子灰狼算法 147
9.3 基於量子灰狼算法的加權信號子空間擬合測向方法 148
9.4 多峰量子布谷鳥搜索算法 154
9.5 基於量子布谷鳥搜索算法的傳播算子測向方法 159
9.6 小結 163
0章 量子智能計算在頻譜分配中的應用 166
10.1 量子蛙跳算法 167
10.2 基於量子蛙跳算法的頻譜分配 169
10.3 量子和聲算法 175
10.4 基於量子和聲的認知異構網絡的頻譜分配 177
10.5 小結 183
1章 文化細菌覓食算法在頻譜感知中的應用 186
11.1 文化細菌覓食算法 186
11.2 頻譜感知模型 188
11.3 基於文化細菌覓食算法的頻譜感知 190
11.4 實驗仿真 192
11.5 小結 196
2章 量子群智能在綠色認知無線電參數優化中的應用 198
12.1 基於膜量子蜂群算法的認知無線電決策引擎 199
12.2 混沌量子粒子群算法 208
12.3 基於混沌量子粒子群算法的綠色認知繫統參數優化 210
12.4 小結 214
內容簡介
《智能優化算法及其在信息通信技術中的應用》共分12章，主要內容既包括量子螢火蟲算法、量子教與學算法、文化煙花算法、免疫量子算法、量子蜂群優化算法、文化細菌覓食算法、文化雜草算法、文化鴿群算法、量子貓群算法、多峰量子布谷鳥搜索算法、量子蛙跳算法、量子和聲算法、多目標膜量子蜂群算法和混沌量子粒子群算法等群智能優化新算法，還包括基於智能優化算法的天線陣稀疏、方向圖綜合、數字濾波器設計、數字水印、圖像分割、中繼選擇、頻譜分配、頻譜感知、多用戶檢測、特殊陣列測向、MIMO雷達測向和決策引擎等信息通信技術中的熱點和難點問題。
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