蚯蚓优化算法(EWA)是一种群体智能优化方法，模拟蚯蚓觅食行为求解优化问题。该算法通过初始化种群、评估排序、精英保留、双繁殖机制（镜像探索和交叉重组）、变异操作、可行性修复等步骤实现迭代优化。EWA的特点在于平衡全局探索和局部开发：前期通过镜像繁殖扩大搜索范围，后期侧重交叉重组精细调整。算法还引入比例因子调度控制搜索节奏，配合柯西变异保持种群多样性。针对工程应用，EWA特别设计了边界修复和去重机制

本文研究了基于导频嵌入的OTFS系统在延迟-多普勒域的信道估计方法。系统通过将信息映射到延迟-多普勒网格，并插入导频信号，实现了高移动环境下的可靠通信。采用阈值法进行信道估计，利用导频信息提取信道特性，抑制噪声干扰。仿真结果表明，该方法能有效恢复多径信道的时延和多普勒特性，并通过NMSE评估系统性能。该研究为高速移动场景下的OTFS系统信道估计提供了实用方案和评估平台。

摘要：OCDM-ISAC系统是一种融合正交啁啾多路复用（OCDM）与通信感知一体化（ISAC）的新型智能通信技术。该系统通过啁啾调制实现高效抗干扰通信，同时利用信号回波分析实现环境感知，在自动驾驶等场景中展现出显著优势。相比传统OFDM，OCDM具有更强的抗多普勒能力；而ISAC架构则解决了通信与雷达系统资源重复的问题。尽管面临同步精度、信号处理复杂度等挑战，但随着AI技术的融合应用，OCDM-I

本文研究了OFDM-QPSK系统中信道模型与估计算法对通信性能的影响。重点分析了ETU、EPA和EVA三种典型无线多径信道特性，比较了LS、LMMSE和深度学习三种信道估计算法的性能差异。研究表明：在简单EPA信道中，LS估计已足够；复杂EVA信道需LMMSE优化；极端ETU环境下深度学习模型表现最优。系统性能随信道复杂度增加而下降，但可通过更先进的估计算法补偿，反映了从传统解析方法向智能感知的演

操作环境：1、算法描述基于深度学习的调制识别系统利用复杂的数学模型和算法来识别和分类从不同来源接收到的无线信号的调制类型。这种技术的应用广泛，特别是在无线通信、电子战、频谱监测和认知无线电等领域中具有重要价值。调制识别系统的设计要求能够处理和识别各种调制信号，即使在信号受到各种噪声和干扰的情况下也能保持高准确率和稳定性。下面将从几个关键方面详细介绍这一系统的设计和实现。

操作环境：1、算法描述基于深度学习的调制识别系统利用复杂的数学模型和算法来识别和分类从不同来源接收到的无线信号的调制类型。这种技术的应用广泛，特别是在无线通信、电子战、频谱监测和认知无线电等领域中具有重要价值。调制识别系统的设计要求能够处理和识别各种调制信号，即使在信号受到各种噪声和干扰的情况下也能保持高准确率和稳定性。下面将从几个关键方面详细介绍这一系统的设计和实现。

动态窗口法（Dynamic Window Approach，DWA）是一种局部路径规划算法，常用于移动机器人的导航和避障。这种方法能够考虑机器人的动态约束，帮助机器人在复杂环境中安全、高效地移动。

在NOMA-OFDM系统中，信道估计的目的是根据接收到的信号来估计信道的传输特性。准确的信道估计可以有效地提高数据传输的速率和可靠性。传统的信道估计方法主要包括LS、MMSE和ML等，这些方法各有优缺点，但在处理高速移动或复杂多径环境下的信道估计时，性能往往受限。深度学习是机器学习的一个分支，它通过建立、训练和测试模型来解决数据分析的问题。深度学习技术通过模仿人脑的神经网络结构来处理和分析大量数据

在接收端，接收到的信号可以表示为Y=HX+N，其中X是发送的信号向量，Y是接收的信号向量，N是噪声向量。在理想情况下，G是H的伪逆，即G=H†，其中H†是H的摩尔-彭若斯伪逆。在接收端，ZF均衡器计算信道的逆矩阵，并用它来处理接收到的信号，以期消除信道引起的失真。但是，这种方法也有其局限性，尤其是在信噪比较低的情况下，ZF均衡可能会放大噪声，从而影响整体的系统性能。3. 与新兴技术的融合：随着通信

总结来说，基于OMP算法的5G毫米波MIMO系统中的混合波束成形方案是一种在硬件资源有限的情况下，最大化通信性能的有效方法。在这个过程中，预编码矩阵和接收矩阵并不是直接通过全数字处理得到的，而是通过模拟和数字的混合方法计算出来的，这就是所谓的混合波束成形。在整个过程中，系统还需要考虑信道噪声的影响。在未来的研究中，如何进一步提升OMP算法的性能，减少其在复杂信道环境下的性能损失，以及结合更多先进的