基于Hession矩阵稳定性统计点的通信抗干扰算法

为确保无线通信的可靠性,提出一种有效的基于盲源分离算法的无线通信系统抗干扰算法。针对扩频通信系统进行建模设计,算法使用Hessian矩阵判定得到的有用解是否为最值点,作为信噪分离过程稳定性的判定统计点,作权系数的修订,对扩频通信系统中的盲源分离算法进行了建模,改善扩频通信系统受到复杂电磁环境干扰性能。仿真实验表明通过新的盲源分离抗干扰算法,整个扩频通信系统的信噪比以及抗干扰性能得到了很大的提高,与传统小波处理以及统计信噪分离算法相比,整体信噪比平均提高了4 dB,展示了算法在扩频通信中具有较好的抗干扰性能,在无线通信抗干扰系统设计中具有较好的实际应用价值。

SURF算法和RANSAC算法相结合的遥感图像匹配方法

综合利用了SURF(speeded up robust features)算法和RANSAC(random sample consensus)算法各自的优势,提出了一种SURF算法和RANSAC算法相结合的遥感图像匹配方法。首先利用SURF算法提取特征点并进行预匹配,然后用RANSAC算法剔除误匹配点对,解决了SURF算法中存在的误差匹配和错误匹配问题。通过实验验证了所提算法的有效性,并且该算法在实际应用中也取得了良好的效果。

NDEKF神经网络辨识永磁直线同步电动机

将带外部输入的非线性自回归模型展开成多项式形式,在此基础上用残差分析法导出真实的阶次所满足的条件。为了克服神经网络结构依靠人工试凑的不足,使用基于Hession矩阵的修剪法来优化其结构。考虑到BP算法的一些固有缺点,使用NDEKF(基于节点的解耦扩展Kalman滤波器算法)来训练网络。实验证明,网络的输出结果与试验样机的实际输出十分接近;同时将NDEKF与BP算法进行对比,NDEKF算法具有收敛较快、泛化能力强、不易陷入局部极小等特点。