非高斯噪声中水下目标辐射噪声的分布式检测融合方法

针对非高斯噪声干扰环境中,基于噪声统计信息的分布式传感器检测融合求解困难这一问题,提出一种非高斯噪声中水下目标辐射噪声的分布式检测融合方法。首先,将水声环境中的非高斯噪声建模为Alpha稳定分布模型,而将目标辐射噪声建模为高斯信号。然后,采用高斯函数检测器将非高斯噪声污染的目标辐射噪声转换为高斯噪声中的信号检测模型,得到检测器输出与输入噪声分布的参数关系以及信号分布参数关系。最后,以高斯函数检测器输出抽样样本作为检测统计量,在奈曼-皮尔逊(Neyman-Pearson,N-P)准则下设计分布式传感器检测融合系统的检测门限及检测融合规则,使得各传感器检测结果得到最优融合。计算机仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。

黏弹介质时空域高斯波包偏移

基于Katchalov提出的矢量时空域高斯束表达式,构建弹性波介质中的矢量时空域格林函数;使用Kirchhoff-Helmholtz积分解得到检波点矢量波场,并利用散度、旋度算子在矢量波场中分离出纯纵波和纯横波分量;基于衰减补偿原理,对波场进行衰减补偿,最后使用震源归一化成像条件得到PP、PS成像结果。数值实验证明了所提方法的正确性和适应性。结果表明,所提方法相比于传统的高斯束方法,成像精度近似,计算效率方面有较大优势。

基于渐进高斯滤波融合的多视角人体姿态估计

针对视觉遮挡引起的人体姿态估计(Human pose estimation, HPE)性能下降问题,提出基于渐进高斯滤波(Progressive Gaussian filtering, PGF)融合的人体姿态估计方法.首先,设计分层性能评估方法对多视觉量测进行分类处理,以适应视觉遮挡引起的量测不确定性问题.其次,构建分布式渐进贝叶斯滤波融合框架,以及设计一种分层分类融合估计方法来提升复杂量测融合的鲁棒性和准确性.特别地,针对量测统计特性变化问题,利用局部估计间的交互信息来引导渐进量测更新,从而隐式地补偿量测不确定性.最后,仿真与实验结果表明,相比于现有的方法,所提的人体姿态估计方法具有更高的准确性和鲁棒性.

高斯投影对长度变形的影响及自动化解算方法

为研究由高程和投影引起的长度变形对测绘工程的影响程度,文中首先采用理论分析的方法,得出在工程测量中当测区平均高程大于159 m时,必须考虑由高程产生的长度变形;测区距中央子午线小于45 km时,无需考虑由投影产生的长度变形。接着整理了高斯投影的公式并利用MATLAB AppDesigner编写了可视化程序,实现了任意椭球参数下的高斯投影正算、反算与邻带坐标换算,并用商用软件进行了验证,证明了程序的可行性。

铁道车辆轴箱振动非高斯特征与分布研究

以对铁道车辆轴箱振动非高斯特征与分布为对象开展研究。基于列车线路轴箱实测加速度信号,提取由轨道冲击引起的轴箱振动特征非高斯信号。使用多个概率密度函数(Probability Density Function,PDF)模型对实测信号进行拟合,并与实测特征信号的经验分布进行对比,评估各模型对轴箱特征非高斯信号的拟合精度。基于W-H非线性变换模型,建立一种非高斯信号模拟方法。利用模拟信号分析非高斯特征对各模型拟合精度的影响。结果表明:列车在行驶过程中具有非高斯特征,当列车经过轨道焊接接头、道岔与波磨路段时,由于轮轨冲击,非高斯特征明显增大,车轮多边形对信号非高斯特征几乎没有影响;基于W-H模型的非线性变换法,可以在保证模拟信号功率谱与指定功率谱基本一致的情况下,进行不同非高斯特征的信号模拟;高斯混合模型能够对铁道车辆非高斯信号较为准确地拟合;随着模拟非高斯信号峭度与偏度的增大,各模型与经验分布的相对误差也会增大,其中高斯混合模型拟合精度相对较高。

考虑策略型消费者的高斯过程回归动态定价算法

现有需求不确定下的动态定价算法鲜有考虑消费者策略行为的。将零售商的价格决策过程描述为一个多摇臂(Multi-Armed Bandit,MAB)问题,提出一种非参数贝叶斯算法。将高斯过程回归与汤普森抽样算法相结合,并加入策略型消费者购买决策过程,帮助零售商进行价格决策。仿真结果表明,该算法能有效提高零售商收益,收敛速度更快。此外,策略型消费者的存在可以改善需求学习算法的性能,降低由于需求不确定性导致的零售商收益损失。

多轴平稳非高斯随机振动试验控制方法

多轴向平稳非高斯随机振动控制试验能够对指定响应信号的时、频域特征进行同时控制。提出了一种快速生成具有指定功率谱密度、斜度和峭度的平稳非高斯随机振动信号的方法。通过频率采样方法将目标功率谱密度设计成滤波器,利用非线性变换方法获取非高斯随机信号,再将此信号经过设计的滤波器以获得满足要求的非高斯随机信号。该方法简单、快速并克服了传统非线性变换方法的缺点。进一步将此方法应用于三轴向平稳非高斯随机振动试验中,给出了三轴向非高斯随机振动控制的闭环均衡步骤,此方法能够同时对信号的功率谱自谱、相干系数、相位差以及斜度和峭度进行解耦控制。进行了三轴向平稳非高斯随机振动控制试验,三个方向上加速度信号的功率谱密度、斜度和峭度控制效果均令人满意,满足工程应用要求。

改进高斯过程的客车侧风工况下气动造型优化研究

高速客车的行驶安全性受侧风影响较大,为改善高速客车的气动特性和行驶稳定性,提出了一种改进的高斯过程回归模型对客车进行气动造型优化。该模型中,使用一种自动核构造算法,根据数据特征自动构造核函数,采用基于万有引力加速机理的自适应遗传算法对超参数进行优化,克服了传统近似模型精度低的问题。结果表明:改进高斯过程回归模型的预测值均位于95%置信区间,精度较高,实际应用中能够减少仿真和实验的次数,具有较好的工程实用价值。基于协同优化的思想对客车气动造型进行优化,客车的气动升力系数降低了22.56%,侧向力系数降低了18.53%,气动阻力系数降低了4.51%。

混合润滑状态下非高斯表面法向接触刚度研究

为了揭示混合润滑状态下表面形貌特征对接触特性的影响,针对微凸体高度非高斯分布粗糙表面在法向静载荷作用下的固-液接触问题展开研究。固-液接触结合面包括微凸体的固体接触和润滑介质的流体接触。对于固体接触部分,基于弹塑性固体力学对非高斯等效粗糙表面接触展开接触特性分析,建立了考虑微凸体弹塑性变形的非高斯粗糙表面法向接触刚度计算模型;对于流体接触部分,提出了一种考虑微凸体峰度/偏度分布影响的密闭油坑接触模型。通过仿真分析,揭示了法向压力、非高斯表面粗糙度参数及润滑油黏度系数对混合润滑固-液结合面法向接触刚度的影响规律,并对比分析了无润滑介质的固-固结合面和存在润滑介质时的固-液结合面法向接触刚度。研究表明:固-液和固-固结合面法向接触刚度均随着法向载荷的增大呈非线性增大,且固-液结合面相对固-固结合面的接触刚度略大;润滑介质黏度越大,接触刚度越大;非高斯分布的峰度和偏度对混合润滑结合面接触刚度具有显著影响,相对于零偏度分布的高斯分布表面,呈负偏度分布的非高斯表面通常具有较大的接触刚度;在轻载时,峰度对接触刚度的影响不容忽视。因此,通过改变接触表面峰度/偏度、增大法向载荷、提高润滑介质黏度,可有效改善混合润滑状态固-液结合面法向接触刚度。

用于多目标跟踪的高斯混合轨迹预测模型

针对视频中目标之间的遮挡会增加轨迹关联难度的问题,提出了一种高斯混合轨迹预测模型来改善遮挡情况下的关联效果.该模型采用Transformer结构,从对象的历史运动信息中提取更长的时间依赖性,以便更准确地预测跟踪对象在未来的轨迹分布;同时,将模型的输出设置为高斯混合分布,采用多个高斯分布相加来定义跟踪对象在未来的轨迹分布,以利用轨迹分布来计算检测目标和跟踪对象之间的空间相似性.实验结果表明:该模型能够改善跟踪性能,在MOT17数据集上HOTA达到了56.3%.

高斯函数拟合的地磁日变规律分析及改正

地磁数据的采集精度直接影响着地磁匹配定位的准确度,地磁日变改正是获取高精度地磁数据的重要前提.在远海以及一些远离台站有效范围的偏远区域设立日变站相对困难,而且保证日变站持续稳定的工作对日变站的设立提出了更高要求.日变改正步骤复杂而繁琐,大多通过多台站联合改正或监测相应时刻日变站的变化实现,对于区域地磁数据采集过程的日变改正研究相对较少.针对这些问题,文章顾及地磁静日变化存在一定周期性的特点,基于高斯拟合函数对单点位多个太阳日下的地磁场变化规律进行分析,并对区域多点的地磁场数据进行日变拟合及改正分析.试验结果表明:在一定区域范围内高斯函数拟合得到的点位磁场的静日变化能够满足地磁日变改正精度,拟合误差在几个nT以内,中误差也不超过10 nT;区域点位实验中,将高斯函数拟合获得的日变改正值与常规方法获得的日变改正值进行对比,其中82.3%的点位日变改正值的差值在±5 nT以内.因此,基于高斯函数拟合的地磁日变改正分析能够根据观测时间获得相应区域的日变改正估值,实现日变改正,获得高精度地磁数据,为地磁匹配定位提供了基础.

基于涡旋高斯光束的自成像效应数值实验

涡旋光束的传输动力学行为是光学领域研究的热点之一。该文采用理论分析与数值模拟相结合的方法,研究了经典光学涡旋、非对称幂指数光学涡旋和对称幂指数光学涡旋三类不同涡旋高斯光束的传输行为。结果表明,在自由空间中三类光学涡旋高斯光束均可产生整数、分数自成像效应,其自成像距离与无光学涡旋高斯光束产生的自成像现象的复现距离一致。自成像平面上光场结构由一系列周期性阵列光束构成,其光强分布与涡旋相位的拓扑荷数和幂指数阶数密切相关。对于所施加的三类光学涡旋,阵列波束表现出了圆环、螺旋及花瓣型三类不同的光场分布,但是其相位分布基本保持不变。该研究为系统认识周期性涡旋光束的演化动力学行为,以及获得新颖的结构光束提供了新的思路和方法。

基于自适应高斯渐进滤波的工程车GNSS/INS紧组合定位

研究了量测野值影响下的工程车GNSS/INS紧组合定位问题,提出了一种基于自适应高斯渐进滤波的车辆定位方法。首先,为降低量测野值对滤波器的破坏风险,利用假设检验方法对量测野值进行检测和剔除;其次,对于野值漏检测引起的定位性能下降的问题,设计了自适应的高斯渐进滤波方法来补偿量测的不确定性;特别地,利用线性化误差与系统估计误差的变化关系,对渐进量测更新方式进行了改进,从而实现对线性化误差的间接补偿。最后,通过工程车GNSS/INS紧组合定位实验进行结果分析,验证了所提方法的可靠性和优越性。

一种引入过渡阶段和高斯变异的改进算术优化算法

针对算术优化算法收敛精度低、易陷入局部最优等问题,提出了一种改进的过渡高斯算术优化算法,该算法将新的非线性过渡阶段与改进的高斯变异策略相结合.首先,为了更好地从勘探阶段的高离散度策略过渡到开发阶段的低离散度策略,提出过渡阶段策略,并通过比较三种曲线实验重构数学优化加速函数.其次,引入具有算术优化算法特性的高斯变异策略和边界函数策略,加强算法跳出局部区域的能力.最后,将改进后的算术优化算法与几种著名算法进行对比,并进行不同维度的可扩展性分析,验证了所提算法的有效性.此外,该算法在压力容器设计问题中进行了测试.实验结果表明,TGAOA具有优异的收敛精度、收敛速度和鲁棒性.

基于肌电−惯性融合的人体运动估计:高斯滤波网络方法

本文研究了基于肌电(Electromyography,EMG)−惯性融合的人体运动估计问题,提出了一种序贯渐进高斯滤波网络(Sequential progressive Gaussian filtering network,SPGF-net)估计方法来形成肌电和惯性的互补性优势,以提高人体运动估计精度和稳定性.首先,利用卷积神经网络对观测数据进行特征提取,以及利用长短期记忆(Long short-term memory,LSTM)网络模型来学习噪声统计特性和量测模型.其次,采用序贯融合的方式融合异构传感器量测特征,以建立高斯滤波与深度学习相结合的网络模型来实现人体运动估计.特别地,引入渐进量测更新对网络量测特征的不确定性进行补偿.最后,通过实验结果表明,相比于现有的卡尔曼滤波网络,该融合方法在上肢关节角度估计中的均方根误差(Root mean square error,RMSE)下降了13.8%,相关系数(R^(2))提高了4.36%.

一类由空间粗糙高斯噪声驱动分数阶动力学方程的性质研究

本文主要研究了一类空间粗糙高斯噪声驱动的分数阶动力学方程,其中高斯噪声关于时间是白色的,关于空间的相依结构由Hurst指数小于1/2的分数布朗运动的协方差刻画.基于Malliavin分析技巧,我们证明了该类方程温和解在Skorohod意义下的存在性.同时证明了其温和解矩的上、下界的估计.最后证明了其温和解关于时间和空间变量的Holder连续性.

基于层次分解、主成分分析和高斯混合模型的火成岩岩性识别——以惠州26洼古潜山为例

火成岩油气成藏规律复杂,受到火山运动、强构造运动以及风化剥蚀等叠加影响,火成岩的化学成分和结构构造复杂多样,非均质性极强,采用常规岩性识别方法难以一次性将所有岩性准确识别。借鉴层次分解思路,以惠州26洼古潜山为例,提出了一种火成岩岩性测井识别分类方法:综合考虑火成岩地质分类原则和测井响应特征来确定岩性识别层级,基于这种层次性的分类原则,在每一层次定量优选岩性识别敏感参数,建立研究区岩性识别优选层级;在明确岩性识别优选层级的基础上,逐级逐次使用主成分分析(PCA)和高斯混合模型(GMM)对岩性进行判别并确定其计算函数,建立分级优选岩性识别模型,最终达到整体岩性区分的目的。研究结果表明,研究区辉绿岩和闪长岩识别正确率分别为87.31%和84.32%,未分级未优选辉绿岩和闪长岩识别正确率为60.45%和54.88%,分级未优选其岩性识别正确率为69.61%和67.04%,有效提高了研究区的复杂岩性识别精度。该方法的提出对提高火成岩岩性识别精度提供了一种思路,也为研究区古潜山火成岩岩性精确识别提供了参考依据。

基于用高斯分布生成管道的岩溶地下水流数值模拟

为更精确地模拟岩溶区地下水运动,以贵州省黔西南普安县某岩溶水文地质单元为研究区,用基于有限单元法的FEFLOW软件建立研究区岩溶管道等效多孔介质耦合地下水流数值模拟模型。模拟中,在地质条件控制下应用高斯随机分布生成地下暗河的管道,用非稳定三维地下水运动的偏微分方程描述等效多孔介质水流运动,用Manning-Strickler方程描述管道水流运动,将导水断层处理为强渗透条块,将落水洞汇水范围的降水入渗系数设置为1,将泉水处理为定水头的抽水井。流场模拟结果显示,25个观测点计算水位与实测水位关系的决定系数可达到0.9985,纳西效率系数达0.9982,极接近于1;表明基于这些处理建立的地下水模拟模型反映了岩溶地下水运动特征,具有较强的仿真能力,可用于提高岩溶区地下水资源评价精度。

天然气泄漏扩散实验与高斯预测模型优化

众所周知,掌握天然气扩散规律是天然气泄漏监测方案设计的重要依据,其中利用高斯模型来预测天然气泄漏扩散规律已成为天然气事故风险评估和安全疏散的重要技术,但目前还没有适用于天然气等轻气泄漏扩散浓度测量的实验装置。为解决高斯预测模型对天然气泄漏扩散预测精度较低的问题,采用天然气扩散浓度监测实验平台,借由阵列布置的激光甲烷浓度探头测量不同风速和不同泄漏速率下,扩散下游空间内不同高度和位置的甲烷浓度,进一步修正了高斯扩散模型中的抬升高度和侧向、垂向扩散系数。研究结果表明:①自主设计的甲烷浓度监测实验平台,可实现下游扩散空间内任意位置的泄漏气云捕捉和分布式浓度测量;②天然气泄漏的气云抬升现象不明显,仅在无风、泄漏速率较小时出现了明显的气云向上抬升。结论认为,通过实验优化后的高斯扩散模型计算精度显著提升,对比查表获取的经验参数,本研究优化后的高斯模型预测扩散浓度偏差由33%降低至16%,显著降低了预测误差,成果对天然气泄漏风险评估与泄漏监测系统的设计具有重要指导意义。

基于非凸熵最小化与高斯混合模型聚类的电容层析成像图像重建

基于压缩感知原理提出了一种构建非凸熵(NE)函数作为正则化项的方法,在有效缓解电容层析成像(ECT)病态性逆问题的同时可保证解的稀疏性,并采用快速迭代阈值收缩算法(FISTA)求解以加快收敛速度。对所得解通过高斯混合模型(GMM)进行阈值寻优,采用期望最大化算法(E-M)更新模型参数,从而构建NE-GMM算法。仿真及实验结果均表明:与LBP、Landweber、迭代硬阈值(IHT)、ADMM-L1及NE算法进行了对比,该算法所得重建图像质量最优,对中心分布及多物体分布的保真度进一步提高,仿真实验重建图像的平均相对误差和相关系数分别为0.4611及0.8827,优于其他5种算法。