应用最大熵谱估计检测微弱信号

频谱分析是数字信号处理的主要内容之一 ,近年来 ,由于最大熵算法的一些优点 ,使它成为现代谱估计中一个比较活跃的领域。最大熵算法是 196 7年由Burg提出来的一种现代谱估计方法。提出了应用最大熵谱估计及LMS自适应算法 ,根据有限数据 ,在频域内提取被淹没在噪声中的有用信号的方法及应用MATLAB语言进行的仿真。     

P—平稳过程的最大ch熵谱估计

研究少平稳随机序列在Chrestenson变换意义下的功率谱密度及其最大熵估计问题,得到了功率谱密度函数与熵率的关系公式及最大熵谱估计的正规方程。在采样数据个数为p~m的情况下,最大熵谱估计可直接由已知的有限自相关数据表示。这些结果与Fourier意义下的功率谱密度估计有很大的不同。     

最大相关熵准则自适应滤波器的分数阶长算法

对自适应滤波器最佳阶长的准确估计可以有效平衡自适应算法的稳态性能与计算复杂度,而基于最小均方差(MMSE)准则的变阶长最小均方(LMS)算法在非高斯噪声环境下的收敛性能变差。针对这一问题,提出一种最大相关熵准则(MCC)自适应滤波器的分数阶长(FT)算法——FT-MCC算法。该算法从MCC自适应滤波器最佳阶长的定义出发,利用不同阶长滤波器产生的相关熵之差实现阶长更新。理论分析和实验表明:相比现有变阶长最小均方算法,FT-MCC算法在非高斯噪声环境中具有较强的鲁棒性;通过恰当的参数选择,算法可较好地实现对最佳阶长的跟踪和估计。      

空间谱估计算法与通道失配

通道特性失配一直被认为是超分辨测向工程实现的一个重大障碍,文章证明了这是一个严重误解。当通道失配量值已知时,空间谱估计算法可以自行剔除其影响,因而具有良好的宽容性。对难以用一般方法测得的通道相位失配,提出了一种利用空间谱估计算法进行渐进无偏估计的方法。从而表明,空间谱估计算法在当前技术条件下就完全可以实现。     

倒谱估计的一种新算法

作者在参考文献[1]中提出了一种连续傅里叶变换的近似算法(WFFT),本文将WFFT的抛物线法应用于倒谱估计,减小了因信号离散化所带来的频谱失真,提高了估计精度。由于本算法仍可借助于FFT做傅氏变换,因而保留了FFT速度快的特点。文中进行了仿真计算,并与其它算法做了比较。     

计算故障先验概率的最大熵方法

为了解决故障先验概率估算不准的问题,提出了基于最大熵的故障先验概率的计算模型.该模型以相关的先验信息作为最大概率估计的约束条件,并通过拉格朗日函数,将故障先验概率估算问题转化成无约束优化问题.为了实现对无约束优化问题的快速求解,提出了一种基于最速下降法和牛顿法的混合梯度算法;并且,针对大规模系统中故障变量过多的情况,依据系统分解的原则,将高维故障空间分解为多个低维故障空间,给出了低维故障空间求解的快速计算方法.通过最大熵方法和故障平均间隔(MTTF,Mean Time To Failure)方法的结果比较,证明最大熵方法更具准确性.      

基于一维噪声子空间的空间谱估计算法

针对ＭＵＳＩＣ算法在实际情况下,由于Ｒ的信号特征值发生所谓的＂能量泄漏＂而引起的性能下降,提出了一种新算法。算法的基本思想是,无论入射信号数为多少,始终认定只有阵列相关矩阵Ｒ的最小特征值λｍ才是噪声特征值;其对应的Ｒ的特征向量才是真正的噪声特征向量,并且构成一维噪声子空间。算法在减小运算量的同时,提高了在信号特征值能量发生泄漏的情况下对到达角估计的精度和分辨力。算法的思想同样适用于空间平滑等各种抗相干源算法。     

最大熵谱法的谱线分裂问题

本文对Burg的最大熵谱估计法中的缺点谱线分裂和谱峰位移等问题作了分析推导,论证其依赖于信号中正弦分量的初相位及常值分量的关系,给出了比较统一的回答。分析表明,Burg估计中的第一个反射系数(?)_1的估计误差对谱峰移动和谱线分裂起关键性作用。文章着重指出,Burg法的独特优点中隐含了产生上述缺陷的因素。在这一分析的基础上,可以期望有既能保留Burg法的优点而又克服了上述缺点的改进算法。     

改进的OSLO算法

本文给出了一个计算离散B-样条函数的基于导向点的改进了的OSLO算法。该算法在计算机辅助几何设计、计算机图形、图象处理及模式识别中有广泛的应用。与原来的OSLO 算法相比,本算法主要在存贮空间及执行速度上做了优化。     

基于最大熵法和遗传算法的SMSP干扰对抗方法

线性调频(LFM)信号是现代雷达常用的发射信号,可以有效提高雷达的检测性能,然而频谱弥散(SMSP)干扰应用于主瓣自卫式干扰时,干扰信号强度远大于目标回波信号,能够对目标回波信号形成遮盖,是一种有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号时频特征的不同,通过广义S变换(GST)凸显时频特征差异。运用最大熵法和遗传算法(GA)求取时频滤波器的分割阈值。通过构造的时频滤波器达到干扰抑制的目的。仿真结果表明:当干信比(JSR)大于10 dB、信噪比(SNR)大于0 dB时, 所提方法具有较好的干扰抑制效果,其中最大信干噪比(SJNR)增益接近25 dB。      

最大熵原理在测量不确定度评定中的应用

当被测量是已知矩约束条件的随机变量时,可以利用最大熵的方法确定被测量概率分布。本文的目标是描述如何利用最大熵方法,将被测量的数值信息转化为概率密度函数,并且不使用其他信息,所以该方法能够用于解决计量中的问题。本文中给出具体的例子,证明最大熵方法是有效的。     

最大熵原理在测量不确定度评定中的应用CSCD

当被测量是已知矩约束条件的随机变量时,可以利用最大熵的方法确定被测量概率分布。本文的目标是描述如何利用最大熵方法,将被测量的数值信息转化为概率密度函数,并且不使用其他信息,所以该方法能够用于解决计量中的问题。本文中给出具体的例子,证明最大熵方法是有效的。     

Hermite算法的收敛性分析及其改进

为了提高多点切触加工算法的计算效率,对其中的Hermite算法进行了改进,并且对改进后的Hermite算法的收敛性进行了理论分析,推导了改进后算法的局部收敛条件,同时给出算法的Steffensen加速迭代公式并新提出了一种基于试算的待定系数迭代法.分析和实例表明,改进后的Hermite算法属于线性收敛的算法,而待定系数迭代法则有接近二阶的收敛速度.综合应用上述算法,可以满足一般性自由曲面多点切触加工刀位计算的要求.      

典型二次曲面实时成象的改进算法

在旋转的空间几何模型的Ｐｈｏｎｇ光照模型分析基础上，基于以往的二次曲面等灰度理论，提出了一种新的镜面反射模型和投影等灰度线生成算法，该算法很好地解决了典型二次曲面在三维空间旋转任意角度之后实时地生成Ｐｈｏｎｇ模型光照图象，为二次曲面图元接拼形体奠定了良好的基础。     

单圆轨道扫描的Grangeat改进算法

为减少ICT(Industrial Computed Tomography)重建图像的伪影,研究了Grangeat精确重建算法的原理.基于平板探测器依次通过对投影数据沿行、列一阶偏微分,求Radon导以及两步反投影等步骤仿真实现了Grangeat算法.针对单圆轨道锥束扫描投影数据的不完备性,分析了Radon空间的数据缺失情况,提出了通过近邻插值、线性插值、二次三点插值和一元线性回归插值的方法对Radon空间缺失数据进行插值改进该算法的几种途径.计算机仿真结果证明了改进算法的正确性和可行性.     

基于自适应谱估计的跳频捕获技术

提出了一种基于谱估计的跳频(FH, Frequency Hopping)信号的捕获方法,建立了自回归自适应谱估计模型和算法,通过计算信号频谱估计了跳频信号的瞬时频率.当频率估计存在偏差时,为了避免错误判决,实现稳健捕获,给出了一种新的捕获逻辑.在高斯白噪声( AWGN, Additive-White Gaussian Noise)环境和瑞利(Rayleigh)衰落环境下,对不同天线阵元数目情况下的捕获性能包括平均捕获时间和误码率进行了数值仿真.仿真结果表明:谱估计算法能快速准确地估计出信号频率,实现跳频信号的快速捕获.      

基于自适应门限的改进BigBand算法

BigBand算法是一种利用信号普遍稀疏特性的欠采样算法。传统BigBand算法依靠经验设置固定门限,在低信噪比和噪声变化剧烈的情况下,频谱混叠会使噪声的值被叠加放大,信号与噪声难以明显区分,频谱感知能力差。针对该问题,提出了一种基于自适应门限的改进BigBand算法,利用预设信号虚警概率获得初始噪声门限和信号门限,并根据感知环境信噪比动态调整门限阈值,再依据经验选择噪声或信号门限作为门限阈值进行信号判决与感知。实验结果表明,相较于传统BigBand算法,该改进算法能适应低信噪比和噪声变化剧烈的环境,抗干扰性较好,具有更好的频谱感知能力。     

基于期望最大算法的空间事件及异常值探测

美国ELSET数据库提供的TLE数据是目前使用最广泛的数据,在热层大气密度反演、弹道系数估计、碰撞预警等领域具有重要作用。受空间环境扰动、空间事件以及TLE产生过程等共同影响,ELSET数据库包含大量亟待清理的异常值和识别的空间事件,例如发布错误的TLE、轨道根数异常和Bstar异常。现有方法在清理异常轨道根数时缺乏统一性,需要使用不同的技术,清理流程较为繁杂,并且仅适用于特定轨道区域的少数目标。为克服现有方法的弊端,提出了一种基于期望最大算法的滑动窗口–多项式拟合预报方法,对含有轨道机动的碎片以及受空间环境影响的碎片进行异常值与空间事件探测。研究表明,该方法能够灵活处理不同空间环境下的异常值与空间事件探测,具有普适性,适用于所有轨道碎片。     

一种基于有效修剪的最大频繁项集挖掘算法

对关联挖掘中的最大频繁项集挖掘问题进行了研究,提出了一种基于项集格修剪机制的最大频繁项集挖掘算法.采用项集格生成树的数据结构,将最大频繁项集挖掘过程转化为对项集格生成树进行深度优先搜索获取所有最大频繁节点的过程. 其中提高算法效率的一个重要措施是在遍历项集格生成树的过程中对生成树进行修剪.给出了项集格生成树的三个性质,并在此基础上提出了直接超集修剪、间接超集修剪与事务集等价修剪三种修剪机制,尽可能忽略非频繁节点及其所生成的扩展节点以减少遍历的节点数目.试验结果表明,三种修剪机制都能够有效地减少搜索空间,其中事务集等价修剪机制的效果最好,算法的性能与输入数据集的稠密程度相关.      

高阶熵条件格式下Euler方程与 N-S方程的混合算法

针对在工程问题中使用N-S方程计算量大的问题,提出只在粘性作用显著的局部区域求解N-S方程,在流场的其余部分采用Euler方程计算的办法来模拟具有复杂外形的流动问题,并提出了一种基于高阶熵条件格式的算子分裂算法.应用所构造的算法对绕迫击炮弹的亚、跨超声速流动进行了模拟计算.计算结果与试验数据的对比表明,所提出的方法是切实可行的.