白鹭群优化算法（Egret Swarm Optimization Algorithm, ESOA）是一种模拟自然界白鹭群体行为的优化算法，它通过模仿白鹭在觅食过程中所展现的群体协作与个体智能的相互作用，来寻求问题的全局最优解。在传统的群体智能算法中，每个个体在寻优过程中都有一定的行为模式，白鹭群优化算法通过集体行为和个体行为的相互配合，优化了寻找全局最优解的过程。全局最优解是根据所有个体的适应度值

研究者们发现，黏菌在寻找食物时展现出的智能行为，可以抽象成一个数学模型，用于解决复杂的优化问题。这种算法不仅模拟了黏菌的觅食行为，还利用了其网络形成的特性来优化搜索过程。黏菌优化算法是一种有效的启发式优化工具，它通过模拟黏菌的自然行为解决了多种优化问题。在自然界中，黏菌是一类无色的原生生物，它们在没有光合作用的情况下寻找并消化食物。黏菌优化算法的效果很大程度上依赖于参数设置，包括黏菌群体的大小、振

动态窗口法的核心概念是“动态窗口”，这是在速度空间中划定的一个区域。这个轨迹是基于机器人的运动学模型计算得到的，它表示了如果机器人以这个速度状态移动，未来一段时间内它的位置和方向将如何变化。算法在动态窗口内对速度进行采样，生成一系列可能的速度状态（线速度和角速度的组合）。总体来说，动态窗口法是一种高效且可靠的局部路径规划算法，适用于许多需要快速响应和避障的移动机器人应用场景。根据轨迹评分，算法选择

在传统的硬判决解调中，接收机直接根据接收到的信号的相位进行决策，将其映射回比特组合。在实际的通信系统中，传输信号会受到噪声的干扰。log-MAP软解调的基本思想是利用接收到的信号和噪声的统计特性，计算每个比特为0或1的概率。在这个系统中，我们将介绍8PSK的工作原理、调制过程、信道模型、解调过程，特别是log-MAP软解调的实现。进行log-MAP软解调：对接收信号进行log-MAP软解调，计算每

尽管深度学习模型的训练过程需要大量的数据和计算资源，但其在信道估计的应用中所展现的性能优势使得这种投入是值得的。虽然深度学习模型的训练过程计算复杂度较高，需要大量的数据和计算资源，但一旦模型训练完成，其在实际应用中的信道估计过程是非常快速的。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。深度学习模型通过学习大量数据

综上所述，北方苍鹰优化算法是一种基于自然界捕猎行为的智能优化算法，通过模拟北方苍鹰的捕猎策略，实现对复杂优化问题的有效求解。NGO算法具有许多显著的优点，首先，它通过模拟北方苍鹰的自然捕猎行为，使得算法具有很强的鲁棒性和适应性。具体来说，该算法将搜索空间中的每一个可能解视为猎物，而算法中的个体（即苍鹰）则通过一系列的捕猎行为来不断逼近和捕获这些猎物，从而找到最优解。这一过程类似于自然界中的“优胜劣

总的来说，本系统通过OFDM调制、莱斯信道传输、最小二乘信道估计和QPSK解调等步骤，完成了对QPSK-OFDM系统在莱斯信道下性能的仿真评估。系统采用最小二乘信道估计算法，通过导频信号对信道频率响应进行估计，并对接收符号进行信道均衡，最终计算得到误码率。具体方法是，通过导频信号的接收值与发射值之比来估计导频位置的信道频率响应，然后通过插值方法将信道频率响应扩展到所有子载波上。在未来的研究和应用中

差分进化算法的性能在很大程度上依赖于参数的选择，主要包括种群大小NP、缩放因子F和交叉概率CR。对于每个目标向量和对应的试验向量，如果试验向量的适应度（通常是目标函数值）优于目标向量的适应度，那么在下一代种群中替换目标向量；其中，𝑟𝑎𝑛𝑑𝑗(0,1)randj​(0,1) 是一个随机数，𝑟𝑎𝑛𝑑(𝑖)rand(i) 是一个随机选择的维度索引，保证每个试验向量至少有一个来自变异向

在路径的安全性方面，改进A*算法通过避免斜穿障碍物顶点，有效减少了潜在的碰撞风险，保证了路径的安全可靠。在路径的平滑性方面，改进A*算法通过删除中间多余节点和减少转折，使路径更加直观和平滑，提高了路径的效率和可靠性。这样一来，生成的路径将不会斜穿任何障碍物顶点，从而避免了潜在的碰撞风险。传统A*算法生成的路径往往包含许多不必要的中间节点，这些节点会增加路径的转折点，使路径变得曲折，从而增加行驶时间