一种改进的n维空间递归滤波算法

基于递归运算准则 ,本文提出了一种n维空间非线性滤波器的改进算法。该算法利用像素点的周边信息完成对噪声点的识别与修复。此n维空间滤波器可以递归地分解到更低一维空间 ,本文主要分析了这种改进的滤波算法在二维空间信号消噪处理中的性能。仿真结果表明 ,与中值滤波和Peak-and-Valley滤波算法比较 ,该算法在信噪比和图像细节保留方面具有更大的优势 。

二维非因果滤波器系数的一种空间递归自适应快速算法

本文提出一种直接从包含在某一滑动数据窗中的图象灰度数据出发做滤波器参数估计的快速二维非因果型空间递归最小二乘(LS)算法,它的运算量为15m^(3/2)+16mMADPR(每次递归的乘/除法次数),其中m为被估计的参数个数。

基于变遗忘因子的空间太阳能电站时变频率辨识

考虑空间太阳能电站(SSPS)在轨运行时帆板旋转所导致的系统变构型特征,提出一种变遗忘因子广义子空间跟踪器(VFF-GYAST)递推辨识方法,在轨辨识该时变动力学系统的模态频率参数,以提高GYAST方法对于这类时变系统的跟踪能力。基于模态综合技术和子结构方法,建立多旋转关节构型SSPS(MJ-SSPS)的时变姿态-振动耦合动力学方程;根据投影子空间理论,通过计算系统均方差来确定递推过程中的时变遗忘因子,以提高GYAST方法的跟踪性能并辨识得到系统的时变伪模态频率参数。数值仿真结果表明:所提方法能够有效地识别该大型柔性系统的时变频率参数。与传统的递推子空间方法相比,所提方法具有较高的抗噪声干扰能力,在低量测信噪比时所提方法对于频率辨识结果的相对误差的平均值小于5%,且对时变系统的跟踪性能优于基于固定遗忘因子的原始方法。

用于线性时变系统辨识的固定长度平移窗投影估计递推子空间方法

给出了一个新的用于线性时变参数结构系统模态参数识别的基于固定长度平移窗投影估计的递推子空间方法。首先推得基于平移窗投影估计的子空间跟踪算法,以代替奇异值分解,再推得系统数据矩阵的一阶修正形式,从而得到新的基于平移窗投影估计的递推子空间方法。该方法可有效地降低算法的计算量。最后通过刚度随时间变化的3自由度系统和一具有移动质量的机械臂系统的时变模态频率辨识仿真表明该方法可有效地辨识线性时变系统的伪模态参数。

基于双边迭代奇异值分解的递推子空间辨识方法

引入双边迭代奇异值分解算法 ,通过一系列的 QR分解 ,用两个矩阵分别逼近奇异值分解的主要左、右奇异向量 ,用一个三角矩阵逐渐逼近主要的特征值 ,从而取代了原始 MOESP子空间辨识算法中的奇异值分解步骤 .通过用一系列 Givens变换来实现 QR分解的数据更新 ,实现了此类子空间方法的在线递推辨识 .仿真表明 。

电炉温度的递推子空间自适应预测控制方法

为解决预测控制中遇到的被控对象的不确定性及模型失配等问题,提出了一种基于遗忘因子的递推子空间自适应预测控制策略。同时结合子空间辨识与广义预测方法,形成了完全数据驱动预测控制器,为了提高递推子空间算法的实时计算效率还采用了Givens旋转方法,只更新受影响的列而不是整个矩阵,避免了在每一步都要进行QR分解。通过这种优化策略,在很大程度上节约了计算时间。最后利用电炉模型进行了仿真实验,验证了设计方法的有效性。

基于递归零空间线性判别分析算法的蛋白质质谱数据特征选择

目的针对蛋白质质谱数据,采用一种新的基于特征选择的算法提取判别特征,提高癌症辅助诊断的准确率。方法将小波特征与递归零空间线性判别分析(LDA)特征选择算法相结合,首先对数据进行多分辨率的小波分解,提取样本细节特征;接着运用t-test进行筛选,初步降低数据的特征维数;然后递归调用零空间LDA算法,筛选出最具判别意义的蛋白位点;最后采用支持向量机(SVM)分类器估算算法性能。采用十折交叉验证进行测试。结果在公共数据卵巢癌OC-WCX2a上的分类率达到98.3%。在浙江省肿瘤医院提供的临床乳腺癌BC-WCX2a数据上分类率为91.45%,敏感性为97.2%。同时,该算法有效地降低了所选特征间的相关性。结论本算法可充分提取蛋白质质谱数据中的判别特征,从而更有利于癌症的辅助诊断。

线性时变系统的状态空间模型递推辨识研究

针对线性时变系统中状态空间模型的辨识问题,提出了一种新的模型参数矩阵的递推辨识格式。不同于常用的利用奇异值分解(SVD)或者最小二乘原理计算时变状态空间模型参数的方法,这种新的递推方法基于信号子空间投影原理,通过重新建立输入输出数据之间的关系,构建新的信号子空间矩阵,从而递推得到系统的时变状态空间模型参数。与现有的计算时变状态空间模型的方法相比,这种新的递推方法由于不需要进行SVD的计算,从而大幅的减少了计算时间。特别是当系统的阶次较高时,计算效率优势更为明显。在算例中将这种方法与经典的使用SVD的时变ERA(TV-ERA)方法从辨识结果和计算效率上进行了比较。仿真结果表明这种新的递推算法能有效辨识状态空间方程形式的线性时变系统的模型参数,和TV-ERA方法相比具有更高的计算效率。

基于分层递阶商空间链的图连通性研究

图连通性的判定对于路径规划中任意两点间路径相通性判断以及连通块的划分都具有重要意义。从节点的边连通关系着手分析图的结构层次,通过构建图的分层递阶商空间链,分析不同层次商空间链中各节点分布情况,得出新的图连通性判定方法。与以往各判定方法相比,该方法具有易实现、效率高的优点,不仅能有效地判定图是否连通,还能确定图的连通分支数以及哪些节点位于同一连通分支中。

基于随机分布理论的递推子空间辨识

在实际生产过程中,采用传统子空间辨识法建立的离线模型并不能有效准确地跟踪系统的动态变化;奇异值分解等线性代数工具虽然增加算法的数值鲁棒性,但也相应增加了子空间辨识的在线递推困难.为解决上述问题,本文针对连续时间系统提出基于随机分布理论的递推子空间辨识方法.首先,通过随机分布理论构建系统的连续随机分布函数,并利用微分计算获得系统等价的输入输出矩阵方程.然后,采用将输入输出数据矩阵“R”规模固定的方法,达到数据压缩的目的.最后,通过最小二乘法和残差分析法递推更新模型的系统矩阵和噪声强度直至达到辨识要求.仿真结果验证了所提方法的有效性和精确性.

空间激光时频传递技术研究现状及趋势

基于激光的空间时频传递主要有基于激光脉冲幅度调制的双向时频传递、空间相干光相位时频传递和基于光梳的光学双向时频传递三种技术体制。对近年来空间和大气中激光时频传递的探索和实验进行了简要介绍,对三种空间激光时频传递技术体制的发展现状和趋势进行了总结和分析,并对比了三种技术体制的特点,为未来相关工作提供借鉴和帮助。

基于复数域的自适应递推子空间辨识算法

针对工业系统广泛存在的特征值分布于复数域的特性,提出一种基于复数域的自适应递推子空间辨识算法。该算法首先设计了变遗忘因子机制下Hankel矩阵的无偏更新形式;其次利用正交化子空间跟踪算法实现广义能观测矩阵的递推更新;最后,针对工业系统参数矩阵特征值普遍分布于复数域的特点,利用特征值空间的欧氏距离信息实现变遗忘因子的自适应更新。数值仿真结果表明,该自适应算法对时变参数的跟踪速度快、跟踪精度高。

空间时频传递综合控制系统设计与开发

基于自由空间链路进行的时间频率传递方案一直是国内外研究的热点。实验方案利用两个飞秒光学频率梳以及线性光学采样技术实现极高精度的自由空间时频传递,在该领域展现出巨大的潜力。为了对其进行更深入的研究测试,亟需开发一套空间时频传递综合控制系统,主要负责数据采集之后的大批量数据传输、数据处理算法实现以及对整个系统的控制。针对以上需求,给出了该系统的设计方案与主要流程图,最后基于实验运行结果对本系统的可行性进行验证。

用递归空间低通滤光片对红外探测器列阵进行无颤动非均匀性补偿

美国专利US6507018 (2003年1月14日公布) 本发明提供一种用于补偿红外探测器列阵探测器元件响应非均匀性的无颤动空间-时间低通滤光片方法。该方法既适用于一维扫描列阵、又适用于二维凝视列阵。首先,它需要确定景物与探测器列阵的相对运动是否足以使用空间-时间低通滤光片型非均匀性补偿(NUC)算法。如果是,它便应用NUC算法。

用于线性时变结构系统辨识的子空间方法比较研究

对使用模态试验数据的线性时变机械结构系统的动态模型辨识的整体方法和递推子空间方法,给出了详细的比较。整体方法使用任意的输入输出数据,递推方法包括多输入多输出系统的输出误差状态空间模型的递推方法(MOESP)以及基于子空间的状态空间系统递推辨识方法(4SID)。几种方法的比较是针对带可移动质量的机械臂动力学问题的仿真试验数据进行的。从跟踪能力、噪声敏感度、Hankel矩阵维数以及遗忘因子的选取等几个方面进行了比较,给出了影响算法精度的若干影响因素,以及对不同方法的影响程度。

空域空间网格标识原理及应用

在对空域空间有限元的相关研究中,构建空域空间的网格标识系统,是将信息技术应用于空域管理、推进空域数字化的重要基础。在美军全球区域参考系统和通用地理位置参考系统基础上,提出了一种同时具备标识平面和立体空间位置能力的参考系统。通过在地球表面以上特定高度之下的空间内,建立一种递归剖分策略方法,将空域空间划分为若干空间网格,不同尺度下的网格既是一种地理空间位置参考系统,也是一种组成空域的基本空域体,以此实现空间位置参考与空间位置标定的混合表达,为开展空域数字化管理提供底层模型。

无人动力伞在线子空间预测控制

针对无人动力伞(UPP)的飞行具有不确定性、非线性和复杂性的特点,建立了无人动力伞6自由度非线性动力学模型,仿真分析了模型对输入信号的响应特性.提出了无人动力伞在线子空间预测控制算法.该算法能及时地克服模型失配、时变及干扰等对飞行控制系统的影响,使有约束的预测控制能够在控制时域内保持最优.仿真结果表明,该算法能有效辨识仿真模型产生的输入输出数据,表现出了较好的跟踪性能和控制精度.

基于广义子空间溯踪和强震观测的混凝土坝时变模态参数识别方法研究

混凝土坝在地震过程中可能会出现时变特性。本文将地震激励下结构的时变模态识别问题表述为一个子空间溯踪问题,提出了采用广义子空间溯踪算法结合递归随机子空间识别方法来进行混凝土坝时变模态识别;结合数值算例,验证了该方法的识别精度、鲁棒性和计算效率;最后基于某混凝土重力坝的强震观测数据,采用本文提出的GYAST-RSSI时变模态识别方法,追踪地震中混凝土坝模态参数变化,分析混凝土坝在地震中的时变特征。结果表明,该方法对频率、振型的识别精度较好,且方法鲁棒性强,计算效率高。

一种改进的航天器时变模态参数递推辨识方法

针对基于预测器的递推子空间辨识(RPBSID)方法在估计系统的状态变量时计算量较大的问题,提出一种改进的RPBSID方法并应用于航天器的时变模态参数辨识。与原算法相比,改进后的方法在求解状态量时不需要逐个时刻构建相应的Hankel矩阵,而是利用仿射投影算法(APA)实现状态量的递推估计,从而减少了辨识过程中的数据量。在此基础上,利用该状态变量递推得到时变系统的状态空间模型和模态参数。在数值仿真中,建立带有大型挠性附件的卫星动力学模型,分别考虑系统模态参数线性变化、突变和周期改变的情况,利用改进的RPBSID方法对结构的时变频率和阻尼比等参数进行了辨识。理论分析和数值仿真的结果表明这种改进的方法不仅能够有效地辨识系统的时变模态参数,而且与原方法相比具有更高的计算效率。

基于SVMD和SDRSE方法的输电线路局部放电信号诊断分析

为提高输电线路局部放电信号故障诊断能力,开发一种采用Spearman变分模态分解(SVMD)和空间相关递归样本熵(SDRSE)去除局部放电信号噪声的技术。采用SDRSE可为切比雪夫距离和空间方向评价时间序列不规则程度,构建新型小波阈值去噪函数,并给出信号去噪方法控制流程。仿真信号分析结果表明:采用SVMD-SDRSE方法去噪,形成与初始局部放电(PD)信号相同的效果,可实现优异的抗高斯白噪声,避免周期窄带产生的干扰,获得更优的性能。实测信号分析结果表明:对比其他去噪方法对PD信号去噪的性能,采用该去噪方式可显著抑制最终的信号噪声,达到最大降噪额定值(NRR),对实测信号达到最优去噪。采用SVMDSDRSE方法去噪后,可有效抑制PD信号噪声,具有更优的去噪指标。