DS-UWB中最大比合并滑动窗信道估计算法研究与改进

本文推导了DS-UWB信道估计中最大比合并(maximum ratio combining)结合滑动窗(sliding window)算法的理论公式,给出DS-UWB系统中最大似然(maximum likelyhood)算法公式并与之比较,经理论分析和计算机仿真证明,在没有码间干扰的条件下,MRC-SW算法等价于一阶ML算法,其性能随着输出端采样频率的提高逼近ML算法。在接收端采样频率一定的条件下,本文还提出了一种通过延迟重复发送导频信号等效提高采样频率的方法,可以在不改变接收端硬件电路的情况下,大幅提高算法性能。

飞机流排序中滑动时间窗算法关键参数研究

滑动时间窗算法主要涉及窗体大小、步长和位置交换范围三个参数。这三个参数对算法的有效性和效率都有非常重要的影响。为了寻求这三个参数对算法的具体影响和最优组合,首先对算法的复杂度进行了分析和评估;而后探索和总结了这三个参数之间的关系。最后,在设计和实现该算法的基础上,通过仿真找到了实时性约束条件下,优化效果最好时三个参数的取值,即窗口大小为7,移动步长为3,交换范围约束为4时,计算结果最好。通过大量的数据验证了在最优参数组合下算法的有效性,为科学地使用滑动时间窗算法提供了依据。

基于改进型滑动窗主元分析的盾构液压系统故障诊断研究

将主元分析的分层理论应用于盾构机液压系统的故障诊断,首先阐述了盾构液压系统的PCA分块思想,将盾构液压系统整体分成多个子系统,然后对每一个子系统采用改进型滑动窗算法进行分析,最后以盾构拼装机液压系统为仿真对象进行了仿真分析,仿真结果证明了该算法的有效性。

基于多级粒子窗的目标检测算法研究

针对滑动窗算法计算量较大的问题,提出一种多级粒子窗算法。首先构造一个目标分类器级联结构,然后在全图像域随机产生一组粒子,每一个粒子对应一个目标分类器。分类器的响应作为统计特征修正目标的似然概率密度函数,用于指导下一级的粒子生成,直至粒子收敛到稳定区域,从而实现对目标状态由粗到精的定位。分别将该方法用于单幅图像和图像序列中的目标检测,并与滑动窗算法进行了比较,结果表明,多级粒子窗算法能够快速精确实现目标检测。

滑动时间窗长度对太行山区雷达反演降水的影响

利用雷达估算太行山降水对于海河流域水循环解析、变化预测及流域水资源管理具有重要意义。本文利用2013和2014年6—9月太行山东部中低山区多普勒天气雷达反射率(Z)产品和自动雨量站降水(I)数据,采用不同滑动时间窗(1~5h)估算Z-I关系,利用2013—2014年45次降水事件验证不同时间窗Z-I关系在小雨、中雨和暴雨情况下的精度,并针对2013年7月9日降水事件进行个例分析。结果表明:不同滑动时间窗Z-I关系反演降水精度不同,误差随滑动时间窗增大,呈现先下降后上升的趋势,其中2h滑动时间窗误差最小。对于不同量级降水的反演,2h滑动时间窗Z-I关系对中雨的改进最大。个例分析表明:滑动时间窗Z-I算法的主要优势在于改善其他算法对雨强较大降水的低估。

一种改进的Turbo码译码算法

针对已有Turbo码译码算法延迟长,存储空间需求大的问题,在对算法的计算单元、存储操作进行优化的基础上提出了一种新的状态度量归一化处理方法及基于分块的滑动窗算法,并构建了算法的寄存器传输级模型.该算法将分块并行技术和滑动窗算法有机的结合在一起,能够有效降低运算中的时延及存储资源需求.仿真结果表明,该算法在保证性能的前提下,具有较好的可实现性.

机场群共用航路点的航班排序模型及算法

机场群上空空域资源共享、运行耦合复杂,拥堵往往发生在共用航路点。为缓解空域拥堵和航班延误问题,开展了机场群共用航路点的优化排序研究。针对共用航路点的运行特征,引入惩罚因子并以总延误时间成本最小为优化目标,建立了机场群共用航路点的航班优化排序模型,基于滑动时间窗算法和粒子群优化算法的原理提出了TW-PSO组合优化算法对模型进行求解。选取京津冀机场群过共用航路点的航班进行算例仿真,结果表明:TW-PSO组合优化算法与FCFS算法、滑动时间窗算法、粒子群优化算法相比在高峰时段的总延误时间成本分别减少了216,212,161 min;在算法性能方面,具有比经典算法迭代次数少、优化效果更佳的优点,能有效缓解航班延误问题,改善机场群的协同运行效率。

加入滑动时间窗算法室温异常数据识别与填补

提出在室温异常数据识别方法的基础上加入滑动时间窗算法。结合算例,对最佳滑动参数(滑动窗口宽度、滑动步长)、室温数据采集时间间隔进行筛选,验证KNN算法对剔除数据进行填补的可信性。加入滑动时间窗算法,可以提高3σ准则、四分位数法、K-means聚类法对室温异常数据识别的准确性。滑动窗口宽度、滑动步长、室温数据采集时间间隔对室温异常数据识别准确性均有影响,应合理确定。由KNN算法填补的数据可信性比较高,尤其是剔除数据占比较小时。

基于贝叶斯优化的SWDAE-LSTM滚动轴承早期故障预测方法研究

针对滚动轴承的早期故障特征较弱,在强噪声背景下难以有效提取以致生命周期很难准确预测的问题,提出了一种基于贝叶斯优化(BO)的滑动窗堆叠去噪自编码器(SWDAE)和长短期记忆(LSTM)网络的早期故障预测模型。使用滑动窗算法保留具有非线性特征和时序特征的历史正常数据,输入到模型中进行训练,使模型学习滚动轴承的正常运行状态趋势。将滚动轴承运行的数据输入到训练好的SWDAE-LSTM模型中进行实时在线监控,利用模型的预测值与真实值的残差检测滚动轴承早期故障。针对模型超参数组合选择困难的问题,使用贝叶斯优化算法对模型的超参数进行调优。最后,使用美国辛辛那提大学智能维护中心(IMSCenter)的轴承全生命周期数据以及机械故障综合模拟实验装置获取的数据进行仿真实验验证。结果表明,使用贝叶斯优化算法进行智能调参的模型和基于时域指标的方法对比,可以更早的有效检测出滚动轴承的早期故障并具有很强的鲁棒性。与其余深度学习方法比较,其模型的诊断准确率高于其他方法,进一步证明了其有效性和可靠性。

激光超声波定向传输信道特性测试系统

为了增强激光超声波声频信号传输效率,实现激光超声波定向传输,设计一种基于双滑动窗算法的信道特性测试系统。分析激光超声波定向传输原理,选择双边带调制方式,依据Lighthill声散射原则,获取非线性相互作用后生成的差频波声压;通过计算空气非线性作用后差频声音声强,获取激光超声波声频定向传输效率参数,为构建系统创建先决条件;通过信道冲激响应检测算法,使用本地生成PN序列和接收信号生成的峰值,获得CIR矢量;在双滑动窗算法基础上确定门限值,判决区间端点方位,提升信道估计准确度;运用FPGA与DSP器件完成全数字DQPSK解调,采用模数转换板块与接口板块,实现信道特性测试系统构建。仿真结果表明,设计的系统可有效提高激光超声波声频信道的传输精度,且系统数据接收效率较高,拥有很强的实用性与鲁棒性。

用数字信号处理技术实现电源频率的无噪声检测

常规的测量电源系统工作频率的方法易受噪声和谐波的影响。该文介绍一种用来测量电源系统工作频率的新方法。该方法基于数字信号处理技术 ,采用滑动数据窗算法 ,能对电源频率附近 4 0Hz范围内频率信号进行正确地无噪声检测 ,并易于用现有技术实现。文中详细介绍了该测量系统的设计、算法以及采用数字信号处理技术的实现方法。

基于FPGA的高效CTC译码器设计与实现

讨论了基于增强型Max-log-MAP算法的高效CTC译码器的FPGA实现方案,使译码器在较低复杂度的前提下具有较高的性能。建立了C语言软件仿真平台下对算法的整体编译码过程进行了验证。在用FPGA实现时,对译码器进行了模块划分,通过对算法流程分析,通过优化设计,采用了交织器、滑动窗等技术提高了译码速度,减少了译码所需的存储量。整个设计用VerilogHDL语言描述,最后成功在Altera的CycloneII进行了FPGA实现。

进场航班空中交通流量控制优化研究

随着空中交通流量的持续增长,我国现实行的尾随间隔流量控制策略由于缺乏对整体控制效果的综合考虑,已经无法满足实际运行的需求,为此提出了一种对交通流总量控制的流量控制策略,建立了以最小化航班总延误系数为目标的控制优化模型,研究了以区域入口点为限制点的进场航班流量优化控制问题,利用滑动窗算法对模型进行了求解。结果表明,流量控制策略能够大幅减少航班延误时间,将航班之间的延误程度控制在相对均衡的水平,验证了策略和模型的可行性。

基于事件检测的非侵入式负荷识别方法研究

提出一种基于事件检测的住宅用电负荷非侵入式识别方法。改进滑动窗双边累计和事件检测方法中确定事件发生阈值的设定措施,并在程序能够检测事件发生时刻的基础上,进一步提出事件发生后进入稳态时刻的检测方法。在负荷识别问题中,提出采用C4.5决策树算法和最近邻法结合的分类分层负荷识别算法。经过试验验证,事件检测算法和负荷识别算法均取得良好的负荷识别效果。

一种非侵入式电力负荷监测系统的设计与实现

本文提出一种基于事件的非侵入电力负荷监测系统的设计方法,采用改进的基于滑动窗的双边CUSUM算法和基于TOPSIS的相似度匹配算法实现电力负荷事件的检测、分解和辨识。系统提高负荷监测效率和识别准确率的同时,对小功率负荷和多种负荷叠加也有较高的识别率,并具有识别未知电力负荷的能力。系统为实时在线监测系统,采用边缘计算的系统架构在用户侧完成负荷事件的辨识与分解,适用于海量用户在网运行,提高效率,减轻云端负荷。实验结果表明该设计具有硬件成本低、易于安装、实时性好、便于后期维护等特点,有着广泛的应用前景。适合在居民区和学校宿舍等地密集部署,产品已在国家电力公司规模化试点。

矿井巷道-钻孔瞬变电磁二维拟地震反演方法及应用

采空巷道严重威胁煤矿安全和矿工生命,因其体积规模较小,常规物探对其探测精度较差,钻探手段也很难准确命中目标,为解决采空巷道的精细探测问题,提出一种煤矿井下巷道-钻孔瞬变电磁探测方法。该方法属于一种定源动接收的二维工作方法,通过在孔口布设一固定不动的发射线框,在孔内沿钻孔移动接收探头进行三分量观测,进而实现对钻孔径向低阻地质异常体的高精度探测。该装置观测曲线形态复杂,反演难度大。通过基于CPU+GPU异步并行的时域有限差分三维数值模拟分析了其数据特征,提出了结合分时段和全时段波场反变换算法2者优势的基于相关的滑动时窗波场反变换算法对数据进行高精度波场转换,研究了二维装置的虚拟波场时距曲线特征,得出了相应的动校正算法,采用等效导电平面法构建了初始速度模型,最终在虚拟声波介质假设下通过共轭梯度全波形反演技术实现了巷道-钻孔瞬变电磁数据的拟地震反演。计算了三维数值模拟、水槽物理模拟和井下现场模拟资料的反演结果,对钻孔径向的小规模异常体取得了良好的成像效果。结合山西煤矿井下的工程实践,对该方法精细探测积水采空巷道性质、形态和规模的实用性和有效性进行了检验。研究表明:巷道-钻孔瞬变电磁探测方法是井下物探与钻探的有机结合与相互补充,能够有效应用于积水采空巷道探测。

基于轮廓的机器人跟踪系统设计研究

提出了一种基于轮廓特征完成目标的描述、依据特征实现匹配以驱动机器人完成目标跟踪的设计方法,主要围绕目标跟踪和场景更新匹配两方面展开研究:采集处理目标的颜色纹理、轮廓、几何结构等特征信息,并加入适应滑动窗跟踪算法确保目标物体始终位于监控窗口中心以实现目标跟踪;引入边缘上下检测和树形几何结构不变性可以更好的适应场景的动态更新。

Blind Estimation of Long Code DSSS Signal Based On Subspace Tracking

Aiming at solving the blind estimation problem of dispreading spectrum sequence under low SNR, a spread-spectrum estimation algorithm based subspace tracking is studied in this paper. This method avoids the direct eigen decomposition, using the sliding window technique to obtain the code synchronization, then use segmentation subspace tracking method estimate spreading sequence and splice in a certain order to achieve pseudo-code blind estimation. The results show that the algorithm can complete the accurate estimation of PN code sequence in low SNR conditions, reduce the amount of data storage and be easy hardware implementation

非线性计量经济模型的非参数估计方法研究

本文提出使用核估计的方法构造平滑转移模型(STR)的非参数模拟最大似然估计(NPSML),给出了NPSML估计量的构造方法、渐近性质以及相应的核函数和窗宽的选择准则,并利用滑动窗宽算法对估计量的构造过程进行了改进。通过Monte Carlo实验证明,该方法是可靠的,并且当误差项存在序列相关时,此种估计量是稳健的。

WCDMA/HSDPA系统中的Turbo译码器设计与优化

Turbo码由于其优越的性能正日益广泛应用到移动、卫星和深空通信系统中。以Turbo译码器的ASIC实现为目标,介绍了它在WCDMA/HSDPA系统中的实际应用,对其算法、实现复杂度进行了分析,对常规扩充结构进行了优化,减少了面积和功耗,减少不必要的运算开支,节约了芯片成本,提高了产品竞争力。