基于投影近似子空间跟踪技术的自聚焦算法

基于特征向量法的自聚焦算法具有比相位梯度自聚焦(Phase Gradient Autofocus,简称PGA)算法更好的算法性能,但该算法必须对协方差矩阵进行特征分解,所以运算量大.利用投影近似子空间跟踪(Projection Approxima-tion Subspace Tracking,简称PAST)技术的自聚焦算法可以解决上述问题.通过实际数据处理结果对比,证明基于PAST技术的自聚焦算法是一种可满足实时处理要求的有效自聚焦方法.

基于过采样投影近似基追踪的无人机异常检测

针对无人机飞行模式切换导致飞行数据在线异常检测准确率低的问题,提出基于过采样投影近似基追踪(OSPABP)的在线异常检测框架。首先利用滑窗和Z-score变换消除飞行数据流量纲,并抽取相关的飞行数据子集;然后过采样当前时刻子集的输入数据,放大异常数据对数据子空间的影响,并通过在线估计和追踪匹配过采样后数据子空间的投影近似基方向变化,从而判断子集实时输入数据的异常程度。同时该方法还可抑制飞行模式切换对异常检测效果的影响。采用Flight Gear模拟飞行数据和明尼苏达大学真实无人机飞行数据的实验结果表明,所提出方法对飞行模式切换敏感度低,可明显降低异常检测的误检率,并有效提高检测准确率。此外,算法的计算和存储复杂度均可满足机载处理要求。

结合模糊聚类和投影近似点算法的缺失人体运动捕捉数据重构

针对人体运动捕捉数据缺失问题,提出一种结合模糊聚类和投影近似点算法的缺失数据重构恢复方法.首先对不完整运动序列矩阵的缺失数据位置进行线性插值预处理,粗略补全矩阵以得到较完整的运动序列;然后利用模糊C-均值算法将粗略恢复后的复杂人体运动数据细分为含有多个不同语义运动片段的时序组合;再根据相同运动语义片段数据矩阵存在低秩特性,对细分后相应的各原始运动子片段采取投影近似点算法进行缺失数据恢复,并按照运动片段的时序特性进行组合;最后将原有未缺失数据与其相应位置重构恢复后的数据进行置换,根据人体运动轨迹的局部线性特性进行线性平滑,以保证运动序列的连贯性,从而达到对整体运动捕捉数据重构恢复目的.实验结果表明,该方法能够有效地对缺失运动数据进行恢复,使得重构后的运动序列能够较好地逼近于真实运动轨迹,准确度较高.

基于近似等距投影和支持向量机的滚动轴承故障诊断

为了有效的实现滚动轴承的故障诊断,提出基于近似等距投影和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先使用高斯随机投影矩阵对数据进行降维投影得到压缩数据,根据近似等距投影性质压缩数据能够保持原始信号的结构;然后从压缩数据中提取压缩域特征并作为支持向量机的输入,建立滚动轴承故障诊断模型,实现轴承的故障诊断。使用不同状态的轴承实测数据进行验证,结果表明该方法能够获得准确的结果。

基于近似投影校正的无线传感器网络三维定位机制

针对三维DV-Hop无线传感器定位算法存在定位误差较大的问题,提出了近似投影校正的无线传感器网络非测距三维定位算法。充分利用已有的地形特点,将经典的三维DV-Hop算法所求得的结果进行近似投影,尽可能投影到离地形表明较近的地方,大幅度减小了定位误差。用二维高斯分布密度函数模拟山头地形的场景中,相对定位误差为35%左右,较大幅度提高了定位精度,有较高的实用价值。

广义混合似变分不等式的近似点-投影算法

引入了求解广义混合似变分不等式的近似点-投影算法,证明了由算法所生成迭代序列强收敛于非扩张映射不动点集合与广义混合似变分不等式解集合的公共元素.

广义混合变分不等式的近似点-投影算法

引入了求解广义混合变分不等式的近似点-投影算法,证明了由算法所生成迭代序列强收敛于非扩张映射不动点集合与广义混合变分不等式解集合的公共元素.方法和结果是新的,且推广了这一领域内许多已知结果.

基于仿射近似投影模型的无人机对地目标定位方法

鉴于透视投影模型在无人机对地目标远景成像环境下存在过参数化的问题,采用平行透视投影模型对无人机序列成像过程进行建模,并提出了基于仿射近似投影模型的无人机对地目标定位方法。基于平行透视投影模型的迭代因子分解法框架,依据无人机序列影像特征的多视图几何约束,结合优化最小化框架的低秩矩阵分解技术,进而可实现目标区域剔除位姿模糊歧义的高精度欧式三维重构,再充分利用机载导航系统提供的相机高精度位置信息,即可完成对地面目标的精确定位。仿真及半实物仿真试验结果表明,所提出的基于仿射近似投影模型的无人机对地目标定位方法正确有效,在实验室环境下对地目标定位精度优于2厘米。

基于近似投影的分布式零阶Push-Sum优化算法

为了优化求网络中所有个体局部目标函数(可能非光滑)之和平均值的最小值,采用了基于近似投影的分布式零阶方法,针对个体间的有向非平衡通信,通过与Push-sum算法相结合,研究了基于近似投影的多个体网络分布式零阶Push-sum优化算法。理论分析表明,在有向切换网络强连通的情况下,该算法收敛且收敛速度为O ln T+(1)(/T)。

近似反演投影算法在地震走时中的应用

近似反演投影AIM(Approximate Inverse Mapping)方法,是D.W.Ordenburg和R.G.Ellis在1991年提出的。它可以不要求反演算子和正演算子同时精确,而通过在数据空间和模型空间里做一些简单修正计算来达到较好的反演效果。在地震走时CT反演中,射线追踪常用最短路径追踪方法,该方法的计算非常耗时。本文给出了应用AIM进行基于最短路径追踪的走时CT反演算法,而基于AIM-DS的算法可以大大提高反演速度,而反演精度只略微降低。在实际工作中,适合于资料的初步解释和最短路径追踪无法完成(如数据量过大)的情况。

基于近似投影的水平分层调度译码算法

基于交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers,ADMM)的线性规划(liner programming,LP)译码模型因其不会出现错误平台和具有最大似然认证的优点,广受译码研究者的关注。目前大多数ADMM算法采用的是泛洪调度策略(flooding,FL),该算法存在译码收敛速度过慢的问题。基于水平分层调度的交替方向乘子法的低密度奇偶校验(low density parity check,LDPC)码译码算法能够加速译码收敛速度,然而目前水平分层调度算法中的投影算法采用的为精确投影算法,复杂度较高。针对该问题,将近似投影算法和水平分层调度算法结合,提出基于近似投影的ADMM水平分层调度译码算法以提高译码的性能。仿真实验表明,相比其他算法,本文提出的算法的译码性能可提升0.1~0.3 dB,迭代次数可降低19%~40%,平均译码时间可减少21%~65%。

面向电厂设备异常检测的自组织映射深度自编码高斯混合模型研究

工业领域的生产设备异常检测实际上是采用无监督技术准确预测设备早期劣化的异常工况和定位具体的异常参数。深度自编码高斯混合模型DAGMM在生产设备数据集上异常检测性能较优,但仍有提升空间。针对深度自编码存在的高维信息丢失的问题,提出使用自组织映射辅助均匀流形近似与投影改进的模型SOM-UMAP-DAGMM。通过将UMAP算法改造为神经网络,在原来的损失函数上新增一项交叉熵实现与DAGMM联合训练,补充高维数据分布信息;并结合预训练SOM,补充空间拓扑结构信息。在两个公开数据集和3个生产设备数据集的实验结果上显示,SOM-UMAP-DAGMM较DAGMM性能得到了一定的提升。

基于仿射近似投影模型的长焦相机标定方法

鉴于透视投影模型在长焦相机标定过程中存在过参数化的问题,采用仿射近似投影模型对长焦相机成像过程进行建模,并提出了基于仿射近似投影模型的长焦相机标定方法。首先,深入分析了仿射投影位姿模糊的形成机制,在此基础上详细推导了仿射近似投影下基于平面模板的长焦相机内外参数解算方法;然后,基于透视投影模型,以重投影像点残差平方和最小为目标函数,对内外参数初值进行优化求精;最后,针对仿射投影模型的位姿模糊,在平面标定模板基础上附加微凸圆柱标志。仿真和实际实验结果显示,所提出的长焦相机标定方法有效可行,在实验室环境下重建平面目标的离面中误差优于0.02 mm。

在地应力测量中准确求解最大、最小水平应力问题的探讨

目前,在地应力测量和应用中,人们常常用近于水平的两个主应力或其在水平面上的投影来代替或估计最大和最小水平应力,这在一般情况下误差不大,但是当应力结构比较特殊时这种代替或近似将带来较大的误差,甚至给工程实践带来危害。以投影近似为例按3种三维应力状态分别讨论了方位误差随应力形因子R与主应力轴倾角的变化和量值误差随R、主应力轴倾角和最大、最小主应力量值之差的变化。并用原地应力测量资料求得了方位和量值误差。理论分析和实例都证明了用近于水平的两个主应力的投影代替两个水平应力的误差可能很大。建议在研究与水平应力相关的问题或与水平方向相关的物理参量时采用本文的计算方法求出准确值。

冲激噪声环境下基于最大相关熵准则的韧性子空间跟踪新算法

本文采用最大相关熵准则(MCC)对投影近似子空间跟踪(PAST)算法中基于最小平方误差(MSE)准则的目标函数进行修正,推导出适用于冲激噪声环境的韧性投影近似子空间跟踪新算法(MCC-PAST算法).对两种冲激噪声模型包括,稳定分布噪声模型和混合高斯噪声模型环境下的时变波达方向估计问题的实验仿真表明,与基于韧性M估计的PAST改进算法(RLM-PAST算法)相比,MCC-PAST算法可以自适应地调整核长,对于阵列接收数据的变化体现出更好的适应性.

双基地MIMO雷达目标参数估计及动态跟踪新算法

民航地空通信受到无线电干扰会严重危机民航飞机的正常飞行。本文在深入研究地面干扰源定位问题的背景下,提出基于分数阶模糊函数的飞机动态跟踪算法。首先提出一个新的回波信号模型,通过搜索分数阶模糊函数的峰值点,实现了对多普勒频率的瞬时估计,并提出基于分数阶模糊函数的投影近似子空间角度跟踪算法(FAF-PAST),实现了2维发射角和2维接收角的联合动态递推估计。接下来根据阵列模型图中的几何关系,推导出了飞机的运动速度及三维位置坐标,从而实现飞机目标的动态跟踪,为后续地面干扰源定位打下良好的基础。仿真结果表明了该文提出的模型和算法的正确性和可行性。

快速校正天波雷达电离层相位污染的改进方法

时变的电离层会对天波超视距雷达(OTHR)回波信号相位进行调制,产生相位污染,导致回波谱展宽。最大似然估计(MLE)法具有比相位梯度法更佳的污染校正效果,但计算量非常大。通过引入投影近似子空间跟踪法,提出了一种改进的MLE方法。改进方法采用递归手段估计最大特征值对应的特征向量,避免了特征值分解过程,能够显著降低计算量,污染校正效果与MLE法相当。理论分析与仿真对比表明改进方法普适性强,计算量只有MLE法的万分之一,更适合工程实现。

基于盲子空间法的DS-CDMA系统码辅助NBI抑制自适应算法

针对现存盲直接法码辅助技术抑制直接序列码分多址系统窄带干扰性能不佳的问题,提出盲子空间法码辅助技术及其自适应算法,实现对三类窄带干扰的抑制。对于音频干扰和数字窄带干扰,提出盲自适应带收缩的投影近似子空间跟踪(PASTd,Projection approximation subspace tracking with deflation)算法;对于AR随机过程,由于上述盲自适应算法的低秩判定困难,提出改进的盲自适应递归最小二乘(RLS,Recursive least square)预测-PASTd码辅助算法。仿真分析试验结果表明:该算法具有优越性。

声矢量传感器阵中基于PASTd的二维DOA跟踪算法

通过研究声矢量传感器阵列中高效的运动目标到达角(DOA)跟踪算法,提出一种声矢量传感器阵列中基于紧缩投影近似子空间跟踪(PASTd)的DOA跟踪方法。该方法利用PASTd算法进行声矢量传感器任意阵的DOA跟踪,其快速收敛的特点可以降低运算复杂度。同时,其角度跟踪的均方根误差(RMSE)性能优于常用的PAST算法。仿真结果验证了该算法的有效性。

基于E-PASTd的直扩信号盲扩频码估计算法

基于增强的压缩投影近似子空间跟踪(E-PASTd)的盲扩频码估计算法具有低运算量、低存储量和易于硬件实现的优点。介绍了基于E-PASTd的盲扩频码估计算法并分析了这种算法性能不理想的原因,针对性地提出了解决这些问题的3个措施,包括增加接收信号时间窗宽度、权向量归一化和主动延时信号。提出了一种改进的基于E-PASTd的盲扩频码估计算法,并仿真验证了改进算法的有效性。