基于黎曼距离的编队飞行卫星姿态控制系统故障检测数据优选方法

为突破星上资源的严苛约束、提升编队飞行卫星故障检测能力,提出了一种适用于编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测数据优选方法,通过利用黎曼距离衡量无故障情况和故障情况下系统测量信息之间的差距,构建了编队飞行卫星姿态控制系统故障检测能力的评价指标。在此基础上,提出了故障检测数据优选方法,为系统输出信息结构优化提供了理论依据。仿真表明,所提出的方法能够在星上资源受限的情况下有效提升编队飞行卫星姿态控制系统的故障检测能力。

基于子频带黎曼距离的海杂波背景下目标检测

海杂波背景下的目标检测对军事和民用均具有重要意义,是雷达信号处理领域的研究热点与难点。传统广义似然比检测器在具有较强空间非均匀特性的海杂波中检测性能明显下降。文中提出基于子频带黎曼距离的检测器。首先,利用一组线性相位离散傅里叶变换调制滤波器将回波分解到不同子频带;随后,在每个子频带中,利用参考单元数据在Hermitian正定矩阵流形上的几何均值或几何中值估计杂波协方差矩阵,将待检测单元协方差矩阵与杂波协方差矩阵之间的黎曼距离作为检测统计量。基于仿真杂波数据和实测海杂波数据验证了所提方法可以有效提高海杂波背景下的目标检测性能。

基于黎曼距离的大规模单入多出系统非相干星座映射方案设计

本文研究了一个大规模单入多出上行链路系统,其中单天线节点需要将数据及时且可靠地传送给具有大规模天线阵列的基站。在该系统中,假设发送端与基站间的信道系数在连续两个符号周期内保持恒定,且每两个符号周期独立变化一次。针对该快速衰落信道模型,本文提出了一种针对大规模唯一可分解星座(Massive uniquely factorable constellation,MUFC)的映射方案,以解决系统瞬时信道状态信息获取与可靠性低的难题。具体地,本文首先基于黎曼测度准则对MUFC进行分割。然后,利用格状编码思想,给出MUFC星座的具体映射方案,理论仿真结果表明该映射方案能够增大调制输出信号序列间的最小黎曼距离(Riemannian distance,RD),从而提升接收端RD检测器的误差性能。最后,仿真结果进一步验证了所提方案的有效性。

基于黎曼与巴氏距离的脑磁图信号分类方法

针对人脑对不同视觉目标刺激产生的脑磁图(magnetoencephalography,MEG)信号,提出了一种新型的脑磁图信号分类算法。该算法首先将滤波后的脑磁图信号投影到新的特征空间,然后将脑磁图信号投影后新特征的协方差特征投影到切线空间中,用协方差特征作为信号的特征,进而对样本进行预分类;接着将预分类的样本通过巴氏距离的调整,得到二次标记结果;最后采用黎曼距离对协方差特征矩阵在流形上进行调整,得到最终的分类结果。实验结果表明,该有监督与无监督相结合的算法有助于提高脑磁图信号分类的准确率。

运动想象脑电信号特征提取与分类的黎曼方法研究

针对目前脑电信号分析与处理算法尚无法满足脑机接口技术的应用要求,本研究提出了一种基于黎曼空间的运动想象脑电信号特征提取与分类方法。该方法以脑电信号的功率谱密度矩阵作为特征,以黎曼距离作为不同种类脑电信号之间相似性/非相似性度量,使用K最近邻算法作为最终的分类方法,对不同运动想象脑电信号进行黎曼空间的分析与处理。为了验证该方法的有效性与可行性,本研究进行了一系列相关实验。实验结果说明,本研究方法可以在样本集数量较小的情况下,对运动想象脑电信号进行分类,分类方法具有较高的分类准确率、较小的计算量和较快的计算速度,体现了基于黎曼空间的脑电信号分析与处理方法的优越性。

信息几何在脉冲多普勒雷达目标检测中的应用

信息几何是以微分几何为基础发展起来的一个新兴学科方向,研究流形和度量空间上的统计问题,它提供了解决雷达信号处理和数据处理问题的一种新思路。雷达回波通常表示为复多元高斯分布,基于复多元高斯分布流形上的黎曼几何结构,提出了一种CFAR检测器结构,并分析了高斯杂波环境下的虚警概率和检测概率。仿真实验表明,在短脉冲序列条件下,信息几何方法的检测性能优于常规相参积累方法。研究成果有助于改善机械扫描雷达体制在低的脉冲重复频率工作模式时的检测性能。

一种杂波分类辅助的近海岸模糊杂波抑制方法

针对近岸水面区域出现的强模糊地杂波造成多通道合成孔径雷达系统杂波抑制性能下降的问题,提出一种杂波分类辅助的近海岸模糊杂波抑制方法。首先,分别提取每一个距离-多普勒单元的多视干涉幅度/相位特征和多视干涉幅度梯度特征,构造多视干涉特征协方差矩阵;然后,通过多视干涉特征协方差矩阵间的仿射不变黎曼距离完成自动分类,准确地获取近海岸区域方位模糊位置;最后,在杂波分类结果的辅助下,选择独立同分布的杂波样本估计背景杂波协方差矩阵,进一步完成合成孔径雷达多通道图像域杂波抑制。仿真实验结果表明,这种方法能够对近海岸区域杂波进行准确分类,且可以有效地抑制方位模糊杂波。

数据与拷贝矩阵相关统计匹配场波束形成

匹配场波束形成广泛应用于波导中声源的位置估计,传统的匹配场波束形成将数据和拷贝向量相关,拷贝向量是确定性的,无法包含环境不确实性。海洋中内波或表面波引起的随机声速起伏导致声信号传播随机化,为此提出统计匹配场波束形成(Statistical Mechanical process matched Field BeamForming method,SMFBF)。在统计力学的研究范畴下,将数据矩阵与拷贝矩阵相关,且每快拍下数据矩阵与拷贝矩阵随机失配。两矩阵的性质使之形成为黎曼流形,用黎曼距离表征两矩阵之间的相关性,从而实现声源深度和距离估计。矩阵-矩阵相关相较于传统的拷贝向量相关,增加了系统的自由度。仿真结果证明该方法能降低旁瓣并提高定位性能。