导读:本文包含了延时算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:延时估计,延时补偿,组合导航,残差重构
延时算法论文文献综述
付廷强,马太原,王亚飞,殷承良[1]（2019）在《GPS/INS延时估计与基于残差重构的延时补偿算法》一文中研究指出传感器采样延时是多传感器信息融合过程中面临的一个重要问题,全球定位系统/惯性导航系统(GPS/INS)的组合导航系统是智能汽车常用定位方式,但常面对GPS采样延时的问题,因而会造成对INS误差状态的错误估计,影响定位定速的精度.本文针对该问题,在传统的GPS/INS松耦合组合导航模型的基础上提出一种延时估计和补偿的算法.首先建立延时估计模型,估计时间同步误差,然后构建残差传播方程,利用残差重构的方式进行延时补偿,实现基于软件的时间同步.根据试验中对速度、位置误差及均方根误差的分析,改进的滤波算法有效地降低了GPS采样延时引入的误差,提高了定位和定速的精度.(本文来源于《上海交通大学学报》期刊2019年10期）
苏婷,王莹莹,张石[2]（2019）在《基于多线接收的延时乘累加超声波束形成算法》一文中研究指出基于超声成像对于高帧频的需求特性,提出了一种基于多线接收的延时乘累加(multi-line acquisition delay multiply and sum,MLADMAS)超声波束形成算法.该算法首先借助于多线接收技术,由一条传输线得到多条合成传输线,再利用复杂度更低的延时乘累加算法,并行进行波束形成操作,以得到多条接收线输出结果.仿真实验结果表明,与传统的延时迭加算法相比,MLADMAS算法能在将帧频提高两倍的同时,得到质量更好的图像,其评价指标FWHM,PSL和CR分别提高了28. 49%,26. 29%,26. 06%.当使用幅度变迹时,MLADMAS算法的性能进一步改善.(本文来源于《东北大学学报(自然科学版)》期刊2019年06期）
翟茂林,李涛,张玉贵[3]（2019）在《FTS干涉信号延时补偿算法的仿真分析》一文中研究指出基于干涉分光原理的傅里叶变换光谱仪通过将激光信号作为采样参考信号对干涉信号进行等光程差采样,然而动镜扫描不稳以及后续焦平面电路的差异会造成干涉信号与激光参考信号之间存在相对延时,导致数据的非同步性。随着多元探测器技术的快速发展,探测器信号路数急速扩展,目前广泛采用添加延时线的延时补偿方法需要大量硬件配置将不再适用。文章针对该问题提出一种延时补偿的软件实现方法,利用通过建模仿真得到的干涉数据完善了激光信号过零点获取、干涉数据重构等算法,并通过MATLAB进行了补偿原理的仿真分析。结果表明:通过该算法对干涉信号进行延时匹配重采样,可以将相对延时补偿到1μs以内,光谱复原度高于99%,可较好抑制动镜扫描不稳带来的光程差采样误差。用于高光谱遥感的后期数据处理,可有效提高光谱复原精度。(本文来源于《航天返回与遥感》期刊2019年03期）
韩笑,邓春宇,张玉天,张瑜,武昕[4]（2019）在《基于高频数据V-I特性的延时反馈负荷在线快速辨识算法》一文中研究指出研究了一种基于V-I特性的延时反馈非侵入负荷在线快速辨识算法,该算法根据用电设备负荷容感性不变原理,在相同电压背景下,提取每次暂态发生前电路中的稳态周期电流,利用信号一维加减得到上一次投切的用电设备稳定运行时的周期电流,结合居民用户的用电设备操作习惯对目标函数施加约束,缩小可能进行投切的用电设备的组合范围,优化求解确定用电网络中的负荷状态。此外,引入延时反馈识别投切负荷,避免负荷暂态过程对稳态特征提取的影响。利用公开数据集对该方法的有效性进行验证,通过延迟负荷识别可在短时间内准确高效地判断各用电设备的启停时刻。(本文来源于《电力系统自动化》期刊2019年09期）
薛雷[5]（2019）在《最小延时问题的并行混合元启发式算法》一文中研究指出最小延时问题是旅行商问题的变体,目的是求解路线中所有客户的累计等待时间,最小延时问题相比于旅行商问题更难以解决。目前的求解方法,只能在客户数量较小时具有较高的性能,当客户数量变大时算法很难兼顾运行时间与求解质量。基于上述问题,对如何在较短时间内获得大数据量最小延时问题的优质解这一问题进行以下研究。1.对于大数据量的最小延时问题,目前主要使用元启发式算法求解,在此基础上提出一种混合元启发式算法。将遗传算法与变邻域搜索算法细粒度结合,在遗传算法的框架内实现变邻域搜索。当算法陷入局部最优解时,可以在遗传算法的交叉过程中改变子代染色体的邻域结构;并对遗传算法的变异过程进行改进,子代染色体可以在增加多样性的同时有较大概率发生优化。然后对算法进行数据预处理,通过为每个染色体构建基因节点索引列表,降低生成子代染色体的时间复杂度。2.为了进一步加快算法运行,使用GPU实现算法的并行化,并根据GPU运行特点对并行算法做出改进。将并行算法的交叉与变异过程以线程束为单位分开同步运行,每个线程具有固定的染色体选取位置与生成位置。算法整体上以线程块为单位并行运行,以保证并行算法避免产生线程发散问题并且减少线程通信开销,同时实现染色体的动态选择。此外将算法与扰动机制相结合,增强并行算法全局搜索能力,并使用多重改进方式生成最终解。通过上述方法进一步提升算法性能。为验证算法的实际运行情况,对算法进行对比实验,测试数据的节点个数从51到10150不等。实验结果表明,提出的算法在CPU环境中,相对于其它元启发式算法,可以在较短的时间内取得优质解;在CPU-GPU环境中,当数据规模较大时,并行算法可以取得明显的加速效果,数据规模越大,加速效果越明显。并且该并行算法相较于实验中其它的并行算法,具有更好的性能。因此,对于大数据量的最小延时问题,并行混合元启发式算法可以在相对较短的时间内获得优质解。(本文来源于《河北大学》期刊2019-05-01）
陈祥君[6]（2019）在《基于陷波延时LMS算法的乘用车内自适应有源噪声控制技术研究》一文中研究指出传统燃油车处于怠速或低速行驶工况时,驾驶室内高声级的噪声主要来自于发动机做功产生的低频阶次噪声,而传统的吸声、隔声等被动降噪方法对低频噪声的处理效果较差,由此诞生了车载有源噪声控制(ANC)技术。然而当前ANC技术中次级路径延时点数的获取效率太过低下,限制了次级路径中延时思想的应用;同时传统陷波LMS算法的计算量较大,需要较高成本的控制器,从而限制了车载ANC技术的普及。因此,提高次级路径延时点数的获取效率和减小传统陷波LMS算法的计算量具有重要意义。本文将次级路径建模方法中的附加随机噪声法和时延估计法相结合,提出一种新的次级路径延时点数的识别方法,以提高次级路径中目标频带对应的延时点数的识别效率;此外,在传统陷波LMS算法的基础上提出陷波延时LMS算法,从而将参考信号的延时操作取代传统陷波LMS算法中次级路径单位脉冲响应函数与参考信号的卷积操作,以大幅降低算法的计算量。应用MATLAB/Simulink软件对提出的次级路径延时点数的获取方法搭建算法仿真模型,初步验证次级路径延时点数的估计值与实际值几乎无误差;对陷波延时LMS算法和传统陷波LMS算法分别进行仿真分析,发现前者在保证降噪效果的同时仿真运行速度要远大于后者。后续选取扬声器等相关硬件,搭建以dSPACE为控制器的ANC系统硬件在环台架,并依据实验样车的硬件条件,在实车上搭建以DSP为控制器的ANC系统。利用台架和实车的实验条件对陷波延时LMS算法及传统陷波LMS算法进一步对比分析,发现由于计算量过大,在现有处理器硬件资源的基础上已无法运行采样频率为8000Hz时的4*4通道传统陷波LMS算法;而运行陷波延时LMS算法时,当前硬件资源尚有盈余,且在乘用车怠速工况下实现20~200Hz频段内的总降噪量达到7.4dBA以上,在1300rpm到3000rpm的加速工况下实现加速轰鸣声的显着衰减,使得发动机加速噪声的声压级大致呈现线性增长的趋势,大致满足发动机加速声品质的要求。因此本文提出的陷波延时LMS算法在保证有源噪声控制系统降噪量的同时大幅减小了算法计算量,进而节约了控制器成本。(本文来源于《华南理工大学》期刊2019-04-11）
张鹏[7]（2019）在《考虑晚间高速铁路列车晚点的城市轨道交通延时加开列车时刻表编制模型与算法》一文中研究指出高速铁路列车容易受到扰动而形成不同程度的晚点,特别是晚间高速铁路列车的大面积晚点,会对乘客到达终到站后换乘城市轨道交通列车出行造成一定的影响;随着城市轨道交通路网规模的扩张,客流量日益增长,以及高速铁路列车晚点时间的不确定性,给城市轨道交通列车衔接高速铁路列车及城市轨道交通系统各线路列车间换乘接续带来了较大的挑战。同时,高速铁路列车晚点可能导致乘客无法换乘城市轨道交通列车到达目的地,增加乘客额外的出行费用,降低了城市轨道交通的服务质量。因此,寻找科学合理的方法编制考虑晚间高速铁路列车晚点情况下的城市轨道交通延时加开列车时刻表,对提高枢纽车站换乘衔接的服务质量,提升乘客选择高速铁路与城市轨道交通出行的便捷性,具有极其重要的意义。既有研究提出了大量有关考虑乘客换乘衔接的城市轨道交通列车时刻表编制与优化的模型与算法,其中大部分针对多个起点多个终点乘客(多O多D)的换乘需求展开研究,但未考虑列车晚点对于列车时刻表编制或优化的影响;然而,城市轨道交通列车在衔接晚间高速铁路列车、服务高速铁路乘客单个起点多个终点乘客(单O多D)时,高速铁路列车晚点时间的不确定性对乘客的换乘产生影响,现有城市轨道交通列车时刻表编制或优化方法不适用于此类情况下的时刻表编制,为此本文展开了以下研究。本文以考虑乘客换乘需求条件下的城市轨道交通列车衔接时刻表编制优化为研究背景,重点将高速铁路列车晚点时间的不确定性融合至列车时刻表衔接关系中,建立了考虑晚间高速铁路列车晚点的城市轨道交通延时加开列车时刻表编制模型。基于双目标模型的求解特点,引入epsilon约束方法将双目标混合整数规划模型改写为单目标混合整数规划模型进行求解;通过不同规模的算例验证模型的正确性与有效性。本文的主要研究工作如下:(1)分析国内外关于考虑换乘衔接的时刻表优化及编制方法,总结其研究现状及存在的问题,明确考虑晚间高速铁路列车晚点的城市轨道交通延时加开列车时刻表编制对于提高高速铁路与城市轨道交通运输服务质量的重要意义。(2)分析高速铁路列车晚点的特征及晚点不确定性的描述方法、延时时段高速铁路乘客的出行需求特点,对延时时段高速铁路乘客在枢纽站与换乘站的换乘过程进行重点分析,并重构城市轨道交通路网物理拓扑结构,明确了建模思路。(3)建立考虑晚间高速铁路列车晚点的城市轨道交通延时加开列车时刻表编制模型。将高速铁路线路与城市轨道交通网路视为一体,进行数学语言抽象描述,提出假设条件,奠定模型基础;进一步分析高速铁路列车与城市轨道交通列车之间的换乘关系,将高铁列车晚点进行场景处理,基于整数规划建立数学模型。(4)基于建立的双目标规划模型,考虑到求解的复杂性,引用epsilon约束方法,将双目标规划模型改写为单目标规划模型进行求解,通过调整epsilon的值,得到对应的最优解,最终形成一组帕累托最优解组合(帕累托前沿)。(5)算法设计。为了模型能够更好地对大规模问题进行求解,本文针对模型P1,在传统遗传算法的交叉变异环节引入模拟退火双层循环的思想,设计了考虑晚间高速铁路列车晚点的城市轨道交通延时加开列车时刻表编制模型混合算法,以提高算法的求解效率。(6)算例分析。首先以一个简单路网、2种高速铁路列车的晚点场景,利用CPLEX软件对模型进行正确性、有效性分析;进一步以京沪高速铁路北京南站的晚间终到列车与北京地铁部分线路为背景,对考虑晚间高速铁路列车晚点的城市轨道交通延时加开列车时刻表编制模型求解效率进行分析。结果表明,该模型能够很好地提高编制列车时刻表的效率及正确性;同时,该模型编制的时刻表能够很好地衔接晚点时间不确定的晚间高速铁路列车,以保障高速铁路乘客在所有设计晚点场景下能换乘城市轨道交通列车到达目的地。(本文来源于《北京交通大学》期刊2019-04-01）
郭红伟,刘帅[8]（2019）在《一种HEVC低延时编码码率控制算法》一文中研究指出传统码率控制方法常常引起视频编码器的率失真性能降底。为了在满足码率控制精度的同时改善编码器率失真性能,提出一种基于改进R-λ模型的帧级码率控制算法。根据帧率把待编码视频序列划分成多个控制单元,并为当前控制单元分配目标比特;根据控制单元层的可用比特数为当前GOP分配目标比特;根据GOP层的可用比特数为当前待编码帧分配目标比特,再利用改进的R-λ模型计算得到拉格朗日乘子λ进行编码。在通用测试条件下的实验结果显示,该算法具有较高的码率控制精度,同时改善了编码器的率失真性能。其平均码率相对误差为0.095%;以不开启码率控制的HM16.7作为基准,平均码率节省(BD-Rate)达到了2.6%。(本文来源于《计算机应用与软件》期刊2019年03期）
丛雯珊,余岚,沃江海[9]（2019）在《基于粒子群算法的宽带真延时方向图栅瓣抑制方法》一文中研究指出针对阵元间距大于信号波长引起阵列方向图出现栅瓣的问题,该文提出一种基于粒子群优化(PSO)算法的宽带真延时方向图栅瓣抑制方法。该方法首先定义了基于宽带真延时的阵列能量方向图,其次构造了以阵列能量方向图的最高副瓣电平作为适应度函数,最后利用粒子群优化算法优化阵元分布来实现对阵列方向图栅瓣的进一步抑制。仿真结果表明:相比于单独使用粒子群算法和单独使用宽带真延时方法,该方法对方向图栅瓣的抑制性能更加有效,在此基础上,该文还研究了阵元个数、平均阵元间距、信号时宽和信号中心频率等因素对方法抑制栅瓣性能的影响。(本文来源于《电子与信息学报》期刊2019年07期）
蒋华涛,常琳,李庆,陈大鹏[10]（2019）在《车车通信链路延时补偿算法研究》一文中研究指出车车通信已经成为智能车辆获取外界信息的重要手段,而通信延时将严重影响车辆之间信息传输的准确性.为了减小通信延时问题对车车通信链路产生的不利影响,有必要对延时进行一定的补偿.本文将首先基于当前统计模型对前方车辆的运动状态进行建模,然后利用加速度方差自适应卡尔曼滤波模型对前车运动状态进行估计,在此基础上增加延时补偿算法,对前车的位置、速度信息进行一定的补偿;最后,通过Matlab软件对本文所提出的延时补偿方法进行仿真验证,仿真结果显示了本文所述方法的有效性.(本文来源于《微电子学与计算机》期刊2019年03期）
延时算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于超声成像对于高帧频的需求特性,提出了一种基于多线接收的延时乘累加(multi-line acquisition delay multiply and sum,MLADMAS)超声波束形成算法.该算法首先借助于多线接收技术,由一条传输线得到多条合成传输线,再利用复杂度更低的延时乘累加算法,并行进行波束形成操作,以得到多条接收线输出结果.仿真实验结果表明,与传统的延时迭加算法相比,MLADMAS算法能在将帧频提高两倍的同时,得到质量更好的图像,其评价指标FWHM,PSL和CR分别提高了28. 49%,26. 29%,26. 06%.当使用幅度变迹时,MLADMAS算法的性能进一步改善.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
延时算法论文参考文献
[1].付廷强,马太原,王亚飞,殷承良.GPS/INS延时估计与基于残差重构的延时补偿算法[J].上海交通大学学报.2019
[2].苏婷,王莹莹,张石.基于多线接收的延时乘累加超声波束形成算法[J].东北大学学报(自然科学版).2019
[3].翟茂林,李涛,张玉贵.FTS干涉信号延时补偿算法的仿真分析[J].航天返回与遥感.2019
[4].韩笑,邓春宇,张玉天,张瑜,武昕.基于高频数据V-I特性的延时反馈负荷在线快速辨识算法[J].电力系统自动化.2019
[5].薛雷.最小延时问题的并行混合元启发式算法[D].河北大学.2019
[6].陈祥君.基于陷波延时LMS算法的乘用车内自适应有源噪声控制技术研究[D].华南理工大学.2019
[7].张鹏.考虑晚间高速铁路列车晚点的城市轨道交通延时加开列车时刻表编制模型与算法[D].北京交通大学.2019
[8].郭红伟,刘帅.一种HEVC低延时编码码率控制算法[J].计算机应用与软件.2019
[9].丛雯珊,余岚,沃江海.基于粒子群算法的宽带真延时方向图栅瓣抑制方法[J].电子与信息学报.2019
[10].蒋华涛,常琳,李庆,陈大鹏.车车通信链路延时补偿算法研究[J].微电子学与计算机.2019