模型噪声中的稀疏恢复算法研究

针对观测和传感矩阵都存在噪声扰动的欠定线性系统的稀疏恢复问题,该文基于FOCUSS(FOCal Underdetermined System Solver)算法提出了一种改进算法——SD(Synchronous Descending)-FOCUSS。文中由MAP(最大后验)估计方法推导出系统模型的的目标函数,应用松弛迭代算法对其进行优化从而找到近似最优的稀疏解。SD-FOCUSS算法可应用于MMV(多观测向量)模型。可证明SD-FOCUSS是收敛算法;最后用仿真实验展示了与其他算法相比时,新算法在准确性、稳定性等方面的优越性。

微波放大器Rn-Gn模型噪声参数的准确提取

对微波放大器Rn-Gn噪声模型以及噪声参数的提取方法进行了研究,自行研制了精密的阻抗变换器,组建了一套新的噪声系数测量系统,采用加权最小二乘法准确提取出放大器的噪声参数。实验测量结果稳定、可靠,在不同频点下可以得到包括最小噪声系数在内的四个噪声参数,并节省了测量时间,为微波低噪声放大器的设计提供了更加可靠的基础数据。

基于非稳态加性噪声模型的因果发现算法

因果发现旨在通过观测数据挖掘变量间的因果关系。现有的因果发现方法大多假定数据的产生过程是平稳的,然而在实际环境下往往不满足稳态假设,导致结果不可靠。研究发现,在一些场景中的非稳态扰动与时序信息高度相关。因此,在加性噪声模型基础上将非稳态扰动刻画为一项关于时序信息的函数,设计非稳态加性噪声模型,并给出非稳态加性噪声模型的识别条件,提出一种两阶段的因果关系学习算法。第1阶段利用回归计算得到变量残差,再检验残差与回归特征集的独立性从而选出叶子节点,迭代得到观测变量集的因果次序;第2阶段再次进行回归计算和独立性检验,消除第1阶段中冗余的因果关系,从而得到观测变量集的因果结构。实验结果表明,与基于约束的异构/非平稳因果发现、LPCMCI和Ti MINo算法相比,该算法在仿真数据集上取得了最优的效果,平均F1值达到0.85;而在真实因果结构数据集中,该算法的F1值平均提升41.12%,能够从非稳态数据集中恢复出更多因果结构的信息。

中国内地GPS坐标时间序列噪声模型特征及其对站点速率影响

为了进一步评估全球定位系统(GPS)时间序列噪声模型水平和垂直速率的大小,及其对误差的影响,选取中国内地227个GPS连续基准站2010—2020年南北、东西和垂直3个方向的坐标时间序列,采用6种噪声模型或噪声组合模型对其进行噪声分析。结果表明,中国内地GPS坐标时间序列噪声模型存在多样性,且部分站点在不同方向的噪声模型也存在差异,主要以一阶高斯马尔可夫+随机漫步噪声(GGMWN)和闪烁噪声+白噪声(FNWN)为主;在100°E附近的GPS站点噪声特性差异最为显著;噪声模型与速率之间的关系分析表明噪声模型对水平向速率的大小和误差影响较小,在现实计算中可不考虑噪声对水平速度的影响,但对垂向速率的大小和误差影响显著;考虑噪声模型可有效提高垂向速率的精度,同时也可能会改变部分站点的垂向运动方向,所以在现实计算中须考虑噪声对垂向速率的影响。

星载单光子激光雷达海洋噪声模型

星载单光子激光雷达以超高灵敏度和超高重频的优势,在海洋探测领域展现了广泛的应用前景。雷达系统中的单光子探测器件具有极高的灵敏度,可以探测光子量级的回波信号,同时也极易受太阳背景光噪声影响。由于背景噪声直接影响激光雷达的工作性能,还会对星上原始的数据量产生影响,在卫星系统设计阶段,对噪声强度的准确估计至关重要。本文综合考虑大气后向散射、水面反射及水体后向散射的贡献,建立了一个星载单光子激光雷达海洋噪声的估计模型。以全球首个对地观测星载激光雷达ATLAS为例,在输入系统参数和环境参数后,模型估计的噪声与ATLAS实测噪声误差在15%以内,证实了该噪声模型的正确性。

基于数值模型的气动噪声预测计算方法研究

本文介绍了气动噪声预测的计算方法及相应的数值仿真模型,其中包括计算气动声学方法(Computational Aero-Acousti)、莱特希尔声类比方法(Lighthill’s Acoustic Analogy)以及混合计算方法。气动噪声预测的关键点在于选择合适的计算方法。本文详细介绍了这些方法的原理和适用范围,特别对ANSYS Fluent中的四种噪声算法进行分析。在具体的算法介绍中,详细探讨了FW-H声学比拟法和宽频噪声声源模型。FW-H声学比拟法通过结合CFD方法和声学类比理论,能够精确预测气动噪声的辐射特性,适用于解决飞行器绕流引起的远场气动噪声分析。通过结合数值模拟和声学理论,宽频噪声声源模型能够提供更精确、更灵活的噪声预测方法。尤其适用于分析流体场壁面的噪声强度分布。论文详细介绍了这些模型的原理、实现方法以及在ANSYS Fluent中的应用,为噪声场的计算与优化提供了思路与指导。

探测器及其噪声模型研究进展

无线光通信系统中,接收端由光电探测器实现光电转换,而探测器中存在的噪声会直接影响光电转换效率。文章以无线光通信为背景,根据光电探测器噪声的产生机理,对探测器的散粒噪声、产生-复合噪声、1/f噪声和热噪声分进行描述,并且给出相对应的数学模型。结合具体的雪崩光电探测器、正本征负探测器、光电倍增管、四象限探测器、量子点红外探测器、平衡探测器及双平衡探测器分别分析各自的噪声模型。最后指明了该领域的进一步研究工作方向。

GNSS浮标高程坐标时间序列噪声特性分析

本文对四种不同尺寸的全球卫星导航系统(GNSS)浮标(波浪骑士浮标、5 m浮标、2 m浮标、1 m浮标)进行了海面高观测数据分析,以揭示海洋环境下GNSS坐标时间序列的噪声特性。通过数据解算,确定了各类型浮标在观测精度方面的不确定性,并且标准差分析表明5 m浮标具有最高的观测稳定性,而波浪骑士浮标表现出最大的不确定性。进一步的噪声模型分析发现,5 m、2 m和1 m浮标的坐标时间序列最佳噪声模型为“白噪声+幂律噪声”,而波浪骑士浮标的最佳噪声模型为“白噪声+闪烁噪声”。为了提升数据质量,本研究还采用奇异谱分析算法对坐标时间序列进行了降噪处理。结果表明,虽然降噪后各浮标的最佳噪声模型没有发生变化,但噪声量级明显降低,5 m浮标、波浪骑士浮标、2 m浮标和1 m浮标的噪声量级分别下降了16.75%、39.2%、27.5%和33.35%。综合来看,大尺寸浮标由于其较高的稳定性,能够提供更高精度的海面高观测数据。同时,通过奇异谱分析降噪处理,可有效降低噪声量级,从而提高观测数据的质量。本研究结果为海洋GNSS观测提供了重要的技术参考。

船舶低频通信中噪声幅度的概率分布探讨

随着信息时代的到来,海面上航行中的船舶需要进行通信活动。此过程中有大量噪声,造成通信信号时有时无或消失。探究此类噪声,构建一种模型叫非高斯噪声模型,利用其概率分布探讨电磁噪声、越级噪声、串频噪声这三种的概率分布,从而提高船舶低频通信能力。

改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析

为了有效解决传统的极大似然估计方法存在的未知数多导致结果不准确的问题,提出一种改进BIC的GNSS站坐标时序有色噪声特性分析方法:选取全球范围内100个基准站2008—2022年坐标时序及仿真的100组坐标时序,采用赤池信息准则(AIC)、贝叶斯信息准则(BIC)、改进的贝叶斯信息准则(BIC_tp)对不同有色噪声模型进行噪声特性分析,获取基准站坐标序列的最优噪声模型及速度参数;探讨BIC_tp对噪声模型及速度估计的影响。结果表明,基准站坐标序列噪声模型呈现出多样性特征,在北(N)和东(E)方向主要表现为闪烁噪声+白噪声(FNWN)模型,天顶(U)方向主要表现为幂律噪声+白噪声(PLWN)模型;相比于AIC和BIC噪声模型估计准则,BIC_tp方法对有色噪声模型估计具有较高的准确性,尤其是闪烁噪声+随机游走噪声(RW)+白噪声(FNRWWN)模型对全球卫星导航系统(GNSS)站速度不确定度的影响在N与E方向远大于U方向;正确获取模型参数估计的实际不确定度及改正噪声分量对于合理应用GNSS坐标时间序列数据具有重要意义。

基于模型熵处理的泥浆脉冲信号去噪方法研究

泥浆正脉冲传输技术在石油钻探中应用非常广泛,但泥浆正脉冲信号包含大量噪声,其中泵噪声为主要噪声来源,不仅时域上完全覆盖有用信号,而且频域上存在频谱混叠。在泵噪声特性的基础上,建立了一种泵噪声状态空间模型(线性时不变模型),引入最大相关熵准则去除泵噪声的野值,利用基于熵处理的标准卡尔曼滤波对泵噪声进行重构和滤波。此外,为实时处理信号的需求,采用随机共振原则滤除泵噪声后的剩余随机噪声。同时,模拟了稳态/非稳态泵噪声状态下几种不同信噪比的含噪泥浆正脉冲信号,分析评价方案的噪声抑制能力。结果表明,该方案能够抑制甚至去除原始信号中的稳态/非稳态泵噪声,可以将信号的信噪比提高约5~24 dB。

中国沿海海洋站GNSS坐标时间序列噪声模型的建立与分析

选取中国沿海海洋站中与验潮室并址的22个GNSS基准站近9a的观测资料,利用最大似然估计法分析各站时间序列的噪声特性,建立最优噪声模型;然后顾及有色噪声,利用最优噪声模型估计测站速度,并与纯白噪声模型和GLOBK获取的速度及误差进行对比分析。结果表明:(1)沿海海洋站的GNSS时间序列均含有有色噪声,各分量的噪声特性不完全一致,E方向和U分量均以白噪声+闪烁噪声为主,N分量以白噪声+闪烁噪声和白噪声+一阶马尔科夫噪声+随机漫步噪声为主。(2)全国沿海3个海区N、E分量的白噪声和闪烁噪声基本呈现越往南噪声越大的规律,南海海区U分量的白噪声和闪烁声最大。(3)顾及有色噪声的速度中误差是仅考虑白噪声和GLOBK估计的速度中误差估计值的5-10倍,这种差异比内陆观测站的要大。(4)在对海洋站GNSS时间序列进行速度分析时,为获取正确的速度值,应该先准确判断噪声的类型,再顾及有色噪声的影响估计测站速度。

MEMS陀螺噪声理论与模型综述

工作在闭环检测模式下的MEMS陀螺具有较好的整体性能,是目前具有发展潜力的微陀螺方案之一。但是多个闭环的存在使得测控系统噪声源变多,通过构建噪声模型可以量化各噪声源对零偏输出的贡献,并且探明结构和电路参数对噪声性能指标的影响,从而调整设计参数与控制方式,优化设计。首先阐述了MEMS陀螺谐振系统中的噪声源——热噪声和闪频噪声产生机理,然后将陀螺噪声模型分为相位噪声模型和幅度噪声模型,分别讨论国内外研究机构噪声建模的进展,如针对幅度频率耦合导致的额外相位噪声,讨论了非线性相位噪声模型和幅度噪声模型。非线性相位噪声模型通过引入非线性刚度来完善相位噪声谱表达式,幅度噪声模型通过考虑不同输入点的噪声在力平衡环路的传递过程来量化各噪声源影响因素。最后,对噪声模型的发展进行了展望,可以通过构建与调幅陀螺相联系的相位噪声模型和零偏不稳定性噪声模型,实现对陀螺噪声分析的完善。

顾及次优噪声模型的GNSS坐标时间序列噪声模型选择

在全球导航卫星系统(Global Navigation Satellite System,GNSS)坐标时间序列噪声建模领域,选择合适的噪声模型对GNSS坐标时间序列的速度信号提取具有重要价值.长期以来,研究者专注于建立最优噪声模型来描述GNSS坐标时间序列中的噪声成分,却往往直接忽略与最优噪声模型性能接近的次优噪声模型.本文选用8种常见的噪声模型,使用极大似然估计法(Maximum Likelihood Estimate,MLE)估计模型参数,以赤池信息量准则(Akaike information criterion,AIC)作为评价准则来选取噪声模型.实验数据采用中国区域12个国际GNSS服务(International GNSS Service,IGS)基准站36个坐标分量及全球范围内50个IGS基准站150个坐标分量的坐标时间序列.结果表明,超过半数的测站坐标分量上存在与最优噪声模型性能接近的次优噪声模型.在此基础上中国区域的IGS站,在东方向有14%的次优噪声模型拥有比最优噪声模型数值更大的速度不确定度,在北方向和垂直方向,这一值分别为33%和63%.而对于全球范围的IGS站,这一值分别为31%、39%和48%.因此在GNSS坐标时间序列噪声模型选择过程中,充分考虑与最优噪声模型性能接近的次优噪声模型有助于获得到更保守的估计结果.

华中华东陆态网坐标时序噪声模型及环境负载分析

针对目前华中、华东地区陆态网坐标时序噪声模型及速度场研究还不全面和深入,时间跨度未满足要求的问题,同时也为了进一步研究环境负载对噪声模型和速度场的影响,提出一种分析方法:利用赫克托(Hector)软件解算陆态网华中和华东地区34个连续站10 a的时间序列数据确定最优噪声模型,并经过环境负载改正,比较改正前后最优噪声模型的变化;然后获得基于有色噪声以及环境负载改正后的速度场,并分析噪声和环境负载对其的影响。结果表明,在北(N)和东(E)方向的最优噪声模型均为“幂律噪声(PL)+白噪声(WN)”,在高(U)方向的最优噪声模型为“闪烁噪声(FN)+白噪声(WN)”;环境负载改正只是改变了其在整体噪声模型中的占比,但其仍占主要地位;考虑有色噪声及环境负载后,速度场精度明显更高。

基于因果自回归流模型的因果结构学习算法

因果自回归流模型已经在非独立噪声等场景的因果方向推断问题上取得了一定的进展,但在多个结点的场景下仍存在全局结构搜索带来的准确度低和计算时间复杂度高的问题。面向非时序观察数据设计一种两阶段因果结构学习算法。在第一阶段,基于观测数据的条件独立性,对完全无向图通过条件独立性检验得到基本的因果骨架;在第二阶段,基于因果自回归流模型,通过标准化流的方法计算骨架中每条无向边在不同方向上的边缘似然概率,进而通过比较边缘似然概率进行因果方向推断。实验结果表明:该算法在多组不同参数生成的仿真因果结构数据集上均有较好的表现,与现有的主流因果结构学习算法相比,F1值平均提升15%~28%;在真实因果结构数据集实验中,该算法能够较为完整准确地学习到变量间的因果关系,与主流的因果结构学习算法相比,F1值平均提升28%~48%,具有更强的鲁棒性。

基于接触电阻的GFET高频等效噪声表征与建模

本文提出了一种石墨烯场效应晶体管(Graphene Field Effect Transistors,GFET)的小信号等效电路模型,该模型考虑了金属-石墨烯界面的内部物理传输现象,即漏极与源极的接触电阻.提出了一种将接触电阻从等效电路中本征和寄生部分分离的方法,接触电阻有效且准确的分离能够模拟其对该器件截止频率fT和最大振荡频率fmax的影响.基于所建立的小信号等效电路,提出了GFET的高频等效噪声电路模型.噪声模型包括散粒噪声、热通道噪声和热噪声,基于这些噪声模型,在500 MHz~30 GHz的频率范围内通过噪声去嵌提取出本征噪声相关矩阵,利用其中的最小噪声系数(NFmin)得到接触电阻以及不同噪声源对高频噪声的影响.最终通过模拟数据与实测数据的验证分析,所提模型能够有效且准确的表征该器件的小信号特性以及高频噪声特性,并且接触电阻的影响不可忽略.

基于散粒噪声模型的协作缓存放置策略

为解决缓存中Zipf模型的适用性缺陷,以表征实际文件的流行度分布,提出一种基于SNM模型,通过设备间协作的缓存放置方案。利用SNM模型,解决Zipf模型难以反映动态流行度的问题。在此基础上利用基于D2D设备和Helper节点设备组成的混合网络,解决Zipf模型不能表征局部流行度问题。通过凸差算法得到最优的缓存文件放置。仿真结果表明,与原有缓存放置算法相比,提出算法缓解了BS端拥塞的问题,提升了总体的缓存命中率,具有更高的卸载增益。

基于噪声交易者模型的购房夹心阶层指数实证分析

为深入了解城市住房市场,解决因城施策理论依据缺失问题。文章将缺乏购房支付能力且尚未纳入保障体系的群体定义为“购房夹心阶层”,为衡量其住房支付能力,将噪声交易者模型引入购房夹心阶层指数构建,对典型城市2021年的购房夹心阶层规模进行计算。结果表明:理性与非理性的房价预期很大程度上影响了购房夹心阶层指数;各典型城市购房夹心阶层指数具有空间分异特征,且客观反映了城市住房市场差异,为住房保障政策提供导向。

SAR图像乘性噪声模型分析

从SAR相干成像的物理散射机制出发,SAR乘性噪声模型认为SAR图像的每个分辨单元强度是由该单元中地物的RCS被一个强度服从单位均值(均值为1)指数分布的乘性噪声调制而成。即可以认为SAR图像是场景中地物的RCS和单位均值指数强度分布噪声的乘积。利用实测SAR图像数据库,首先证实了SAR图像中乘性噪声模型比加性噪声模型更合理。然后,在每个目标/姿态区间提取图像模板,估计每个目标切片对应的乘性噪声,对每类目标的乘性噪声分布进行直方图拟合,并采用拟合优度检验评估了拟合精度,结果表明:乘性噪声确实能用单位均值指数分布较精确描述,这也进一步证实了乘性噪声模型的正确性。最后,给出了分辨率变化(9.6m～0.3m不同)和视角变化(两种不同的视角)时单位均值指数分布对SAR乘性噪声直方图的拟合实验,结果表明单位均值指数分布对于分辨率参数和视角参数变化的情况下都是SAR乘性噪声的较精确模型。