基于均匀圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的完备二维DOA估计算法

为了在低运算量下提高均匀圆阵中二维测角的精度,提出一种基于圆阵模式空间和多重旋转不变子空间算法的二维波达方向估计算法。首先利用模式空间算法将均匀圆阵等效为虚拟均匀线阵,并利用贝塞尔函数的递推性质推导此种情况下阵列的旋转不变特性。然后根据虚拟线阵的结构提出一种简便有效的子阵划分办法,在此基础上得出阵列的多重旋转不变方程,并利用多重最小二乘准则得出其完备解,从而完成对信号二维到达角的估计,仿真实验验证了算法的有效性。

OFDM系统信道盲估计的子空间算法

利用循环前缀(CP)引入的信息冗余,提出一种利用接收信号的二阶统计特性实现正交频分复用(OFDM)系统信道盲估计的子空间算法.由于OFDM传输方程不能直接推导子空间算法,故首先给出一种新的方法对OFDM传输方程作矩阵变换,从而得到一个结构简单的新方程,基于此推导出信道估计子空间算法.该算法不需要改变OFDM系统结构,不受信道零点位置的限制,在信道过估计的情况下也适用.

环境激励下桥梁结构模态参数识别的改进随机子空间算法

为了剔除稳定图中的虚假模态和避免模态遗漏现象,提高模态参数识别的精确度,提出了一种基于滑动窗口和相似度的桥梁结构模态参数智能化识别算法。基于余弦相似原理提出了频率相似度和振型相似度,并依此构建置信度,以实现对系统真实阶次的自动化确定;引入改进集成经验模式分解算法,以消除响应信号内部的噪声信号,达到消除部分虚假模态的目的;接着引入滑动窗口以实现对响应信号的划分,并通过构建频率相似度、振型相似度以及阻尼比相似度实现多个窗口对应参数结果中同类模态的聚类处理,达到剔除虚假模态和避免模态遗漏的目的。最后将所提算法运用于实际斜拉桥结构的模态参数识别,并将识别结果与现场试验值以及有限元结果进行对比,结果表明,所提算法不仅能有效识别出频率结果还能识别出准确的模态振型图,能够实现桥梁结构模态参数的在线智能化识别。

混沌算法和子空间算法应用在微弱信号检测中的比较

常规的快速傅里叶变换(FFT)法在被检信号低于频谱仪底噪时检测效果较差,体现在要求输入信号的信噪比较高;因此需要检测能力更强的算法来识别出弱信号。混沌算法由于拥有对弱信号敏感而对噪声有较强免疫性的特点,使它在微弱信号检测中占有重要的地位。将源自阵列信号处理中的子空间算法应用到了微弱信号检测中,并与混沌算法进行比较,试图将新的算法应用到弱信号检测领域中来。介绍了杜芬混沌算法和子空间算法,并且通过实际信号对算法进行了仿真分析。两种算法都能在较低信噪比条件下检测到信号;但是从硬件资源占用的方面考虑还是混沌算法更好些。最后用verilog语言设计了杜芬(Duffing)混沌算法检测中核心的四阶龙格库塔(RK4)模块。

基于等价空间算法的飞控系统故障诊断

采用全局滤波法对操纵舵面损伤故障进行检测,等价空间法提取故障信息,以二元假设检验为判决准则,采用传感器数据融合方法进行预警、校验和隔离,作出故障诊断。仿真结果表明,该方法能大大提高故障诊断的速度和精度。

基于PCA学习子空间算法的有限汉字识别

采用 PCA学习子空间方法来进行灰度图象上字符的识别 ,不仅克服了传统的基于二值化字符特征提取和识别所带来的主要困难 ,还尽量多地保存了字符特征 .该算法在 PCA子空间的基础上 ,通过反馈监督学习的方法使子空间作旋转调整 ,从而获得了更好的分类效果 .特别当字符类别数不是很大时 ,子空间的训练时间也将在可接受的范围之内 .应用效果也表明 ,采用 PCA学习子空间算法对车牌汉字这一有限汉字集进行识别 ,取得了较好的效果 。

Fisher极小准则不相关空间算法及其在人脸识别中的应用

不相关空间算法是一种基于广义Fisher准则求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但该算法要求总体散度矩阵可逆.针对高维小样本的情况,文中提出求解不相关鉴别矢量集的改进方法.该方法的基本思路是在类间散度矩阵的值空间中运用广义Fisher极小准则求解鉴别矢量集,并讨论在该子空间中进行求解的合理性.针对高维情况下类间散度矩阵值空间的计算效率问题,提出首先利用PCA算法将数据降维,然后在低维空间中求解值空间的策略并讨论其合理性.在ORL人脸数据库上的实验验证该方法的有效性,其识别率高于传统的Fisher脸方法和不相关空间算法.

基于改进型CLAFIC学习子空间算法的有限汉字集识别

采用改进型 CL AFIC(Class- Featuring Inform ation Compression)算法可以为学习子空间 L SM(L earningSubspace Method)算法提供更好的初始向量子空间 ,并通过 L SM算法对各类样本子空间按不同的旋转方式训练 ,来提高 OCR的识别率 .该文的特点在于首先采用了学习子空间算法来实现字符在灰度图像上的识别 ,它克服了传统的基于二值化图像进行特征提取和识别所带来的主要弊病 ,最大限度地保存了字符特征 .应用结果也表明 :采用改进型 CL AFIC的学习子空间算法 ,能在原有较高 OCR识别率的基础上得到进一步的提高 ,实用价值很高 .

混合Krylov子空间算法及其应用

给出了一种适合二维三温辐射流体力学能量方程的大型稀疏线性代数方程组的混合迭代算法.计算结果显示,该算法解二维三温辐射流体力学能量方程的大型稀疏线性代数方程组比原有算法快4倍左右;原有算法不收敛时,该算法收敛;各物理量也符合得很好.

阵列幅相误差影响下的一维噪声子空间算法

针对阵元幅相误差对一维噪声子空间算法测向性能的影响,先根据相关参数推导出阵元幅相误差影响下的空间谱计算公式,再以均匀线阵为例进行仿真。其在信噪比较高和采样数较大情况下,对于波达方向角间隔较大的两不相干信号,一维噪声子空间和MUSIC算法都能准确估计其来波方向;当信噪比较低和快拍数较少,信号到达方向角间隔较小,此时MUSIC算法失效,而一维噪声子空间算法仍能正确的分辨出相邻的两个信号源。

柔索驱动并联机构工作空间算法与布局优化

为了研究不同的工作空间对机构性能评价的准确性和柔索布局对工作空间的影响,本文给出了完全约束和冗余约束柔索并联机构的力螺旋可行工作空间判断条件,即需要同时具备结构矩阵满秩、结构矩阵零空间元素大于0和柔索拉力具有根据实际情况确定的最大最小值限制;推导了力螺旋可行工作空间算法,并且采用8柔索6自由度并联机构进行验证;提出了8柔索并联机构布局方案并进行了工作空间仿真分析,确定新的布局方案对提高柔索并联机构工作空间的有效性。采用提出的算法对新布局方案的柔索与末端执行器铰接点位置进行优化,确定了最佳铰接点位置。结果表明:力螺旋可行工作空间相比于力螺旋封闭工作空间对机构性能评价更准确;布局方案比典型布局方案的力螺旋可行工作空间点数提升约19%。

采样数据重构的修正一维噪声子空间算法

阐述了一维噪声子空间算法的基本原理,介绍了将接收数据重构再利用,构造相关矩阵的修正一维噪声子空间算法,在快拍次数有限时,可以明显改善相干信号DOA估计的性能,计算机仿真结果证明该修正算法是有效的。

核不相关空间算法及其在人脸识别中的应用

不相关空间算法是求解不相关鉴别矢量集的快速算法,但是将其应用在人脸识别中将遇到小样本问题,并且算法只是一种线性的特征提取方法。该文提出一种核不相关空间算法,该方法的关键是高维特征空间中不相关空间的计算,对此提出一种简单的计算方法,即根据eigenface中将高阶矩阵计算转化成低阶矩阵计算的思想,将高维特征空间中不相关空间的计算仍归结为标准的特征值分解问题。所提出的算法能够有效地解决小样本问题。在ORL人脸库上的实验结果验证了所提出的算法的可行性和有效性。

基于小波去噪和随机子空间算法的广域低频振荡估计

电网规模的日益扩大使得广域低频振荡成为电力系统稳定运行中备受关注的问题之一,提出了一种利用小波软阈值去噪技术,首先对电力系统低频振荡数据进行预处理,然后采用随机子空间算法提取低频振荡信号特征的分析方法。该方法直接利用在线量测数据识别出系统的低频振荡及其特征参数,有效地克服Prony算法、自回归滑动平均算法及希尔伯特-黄等算法受噪声、系统实际阶数的影响大以及单一随机子空间辨识算法难以处理非线性、非平稳振荡信号的缺点。数值仿真及实例分析均验证了基于小波预处理技术的随机子空间算法在电力系统低频振荡分析中的可行性。

Krylov子空间算法的并行化策略研究

针对单机计算已不能满足求解大规模稀疏线性方程组的问题,提出一种Krylov子空间方法的并行化设计方案,改进之处在于用一次同步通信完成所有内积计算,改进后的算法降低了内积计算开销,提高了计算效率.

离散零空间算法在机织物仿真中的应用

针对机织物卡尔丹角多体模型维数较高,计算效率不理想的问题,提出采用离散零空间算法降低多体动力学方程维数,减少计算复杂度和约束违约所导致的数值漂移。首先结合离散零空间等效变换消去拉格朗日乘子项,然后进行结点参数化,实现两次系统降维,提高机织物仿真速度。通过KES剪切试验与仿真,验证了上述算法应用的可行性。通过仿真计算复杂度及效率特征指标对比,反映出优化方程的降维优势和计算高效,尤其适用于大型织物仿真。

基于熵加权子空间算法的旅游数据聚类分析

大数据背景下,高维旅游数据的急剧增长使得传统聚类算法效果欠佳,而熵加权子空间算法可有效地实现高维数据聚类,获取特征对不同类的影响,从而提升聚类效果。文章通过爬取同程网上的部分云南游记数据,获取有关云南旅游的游记信息;借助中文分词、关键词提取、词性识别等自然语言处理技术,并结合百度地图API游记信息,构建所需旅游数据矩阵;基于用户—关键词矩阵,采用熵加权子空间算法对旅游景点和作者进行聚类;综合考虑邓恩指数和轮廓系数两个内部指标,对聚类结果进行评价。评价结果表明:采用熵加权子空间算法对云南游记数据聚类时,其集簇个数为3的效果最好。

基于滑窗子空间算法的桥梁运营状态预警分析研究

以某典型斜拉桥振动台模型试验为研究背景,采用滑窗技术与数据驱动随机子空间识别算法对桥梁运营状态预警方法进行研究。为实现在时域上对桥梁模态参数进行实时跟踪识别,将滑窗技术引入子空间法,提出一种滑窗子空间模态参数识别方法。而后基于滑窗子空间算法识别结果,参考各国高速铁路桥梁相关规范的状态评价指标,提出基于频率值和频率变化率的铁路桥梁运营状态预警方法,实现铁路桥梁的实时状态评估。运用模型试验各工况下的测试数据,对该模型桥的状态进行实时评估和预警分析,并将状态预警结果与模型桥实际损伤情况进行对比分析,验证所提方法的正确性,该方法可直接应用于桥梁结构的运营状态预警分析中。

子空间算法在OFDM信道时延估计中的应用

到达时延(TOA)和到达时延差(TDOA)定位算法是无线定位中应用最广泛的2种方法,TOA测量值的准确获取将影响定位的精确度。正交频分复用(OFDM)是实现无线多媒体通信的关键技术,利用OFDM信号的导频子载波所携带的信息,参考均匀线列阵的DOA估计过程,提出将MUSIC子空间法应用到OFDM信道的时延估计上。给出了OFDM符号内导频子载波分布的相关条件,对提出算法进行仿真实验,可以看出,导频子载波个数的增加和导频子载波间隔的扩大都可以提高估计精确度。

利用子空间算法实现一类盲均衡的方法

基于基本的子空间算法,研究了一种实现具有相同有限长冲激响应的多输入多输出线性系统盲均衡的方法.利用有理子空间及最小多项式基理论,通过估计瞬时相关矩阵,辨识出信道因数,完成系统盲均衡.