基于累积矩阵的可防欺骗视觉密码方案

该文基于累积矩阵提出一种可防止欺骗的视觉密码方案,在不泄露秘密信息的前提下,不需要其他额外信息,可发现多个独立欺骗者的存在,及时阻止欺骗行为。与以往方案相比,该方案构造更为简单,能发现更多的欺骗者。

基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的风电机组变桨轴承退化状态评估

针对风电机组变桨轴承服役过程环境噪声干扰严重、退化状态评估精度低的问题,提出一种基于多元精细复合多尺度波动散布熵和累积欧氏距离矩阵测度的退化状态评估模型。该模型将监测数据状态特征获取过程由单通道拓展为多通道进行,通过提出的多元精细复合多尺度波动散布熵算法来获取多通道监测数据的多尺度状态特征,并将累积和检验算法与欧氏距离矩阵测度方法相结合,用于定量衡量基准样本与待分析样本间的差异,从而实现变桨轴承退化状态评估。风电机组变桨轴承全寿命周期加速疲劳实验验证结果表明:该模型能够及时捕捉到变桨轴承的初始退化时刻并且准确跟踪整个退化过程。

基于四阶累积量矩阵特征分解的宽带测向算法

针对信号处理领域研究中的宽带测向问题,基于四阶累积量矩阵定义的灵活性,给出了一种四阶累积量矩阵定义形式,利用累积量的盲高斯性进行简化。通过聚焦操作,把各个窄带频率处的阵列输出矢量变换到聚焦频率处,然后求其累积量矩阵。对各个累积量矩阵的平均值进行特征值分解,就得到四阶信号子空间和四阶噪声子空间。应用子空间的方法进行一维谱峰搜索,即可得到来波方向的估计值。实验结果证明了该算法的有效性。

基于高阶累积量矩阵组正交联合对角化的高分辨方位估计方法

该文提出了一种基于高阶累积量矩阵组正交联合对角化的高分辨方位估计方法。该方法构造了一组高阶累积量矩阵共同来辨识阵列流型矩阵的列空间,进而进行DOA估计。并通过对高阶累积量矩阵组进行联合对角化,得到联合对角化矩阵和对角化后的矩阵组,并重新定义了空间谱。新方法可以处理相干声源,适用于有色噪声环境,且较仅使用单个高阶累积量矩阵的算法具有更高的分辨力,更低的均方根误差和更高的鲁棒性。

盲信号分离中基于四阶累积量的源信号个数估计

研究了盲信号分离中源信号个数小于观测信号个数情况下源信号个数的估计方法.分别就带噪声和不带噪声两种情形进行了研究.对不带噪声的情形,给出源信号个数的以概率1正确的估计.对带噪声情形,通过构造适当的四阶累积量矩阵,将源信号个数的估计问题转化成为四阶累积量矩阵有效秩的估计问题,利用矩阵的SVD分解方法给出了源信号个数的估计.最后,利用计算机仿真将本文提出的估计方法与已有的估计方法进行了比较,并对实验结果进行了分析.

AHP中一种具有累积优势度的和法(英文)

文[3]中提出的特征向量法[EM]因具有优势度而被广泛应用于向量排序,和法[SM]不具有优势度但简单实用。本文介绍一种新的排序方法——具有平均累积优势度的和法[DSM],它结合了EM和SM的一些优点,与EM、SM、GDSM、AMDM相比,DSM简单、实用、合理,且计算排序向量所需时间少。数据结果表明:DSM和EM总是得到相同的方案排序,而SM、LLSM、GMDM、AMDM有时会产生逆序。

基于模糊Hough变换的被动传感器系统航迹起始方法

提出一种基于模糊Hough变换(FHT)的被动传感器系统中的航迹起始方法。首先利用逻辑关系或规则初步排除鬼点,以降低计算复杂度,推导出被动传感器系统中的Hough变换形式。考虑到传感器系统误差和测量误差对检测结果的影响,将传感器系统获得的观测值模糊映射到参数空间,利用梯度信息降低计算消耗,求出参数空间的模糊累积矩阵,通过模糊推理确定出最终的航迹检测结果。实验结果表明,所提的模糊Hough变换方法能有效解决杂波环境下的航迹起始问题,且计算消耗小。

基于关键角点引导约束的广义Hough变换两层目标定位算法

广义Hough变换对非解析轮廓的定位与检测需要考虑平移、旋转、尺度问题,所以需要对四维参数空间进行搜索,计算量大且同时保证速度和精度存在困难。为解决该问题,本文在定位与验证两级框架下提出由关键特征点引导约束的广义Hough变换两层目标定位快速算法。粗定位过程首先利用模板图像的特征点——角点建立R表,将待检测图像中的角点依据局部R表对平移、缩放系数和旋转角度进行全局搜索,得到其参考点位置以及和的参数值;在验证过程中,建立模板图像边缘像素的全局R表,在约束的参数范围内依据全局R表进行验证,求出精确检测结果。实验表明,本文算法也适用于局部遮挡,局部变形等情况,同时运算时间、存储消耗大大减少,检测稳定性高,具有一定应用意义。

基于马斯京根法的分布式水文模型求解栅格汇流次序

分布式水文模型能充分考虑下垫面条件的不均匀性及空间尺度相耦合性,已成为目前流域水文模型研究的热点。基于栅格的流域分布式水文模型是常建的模型,其核心问题是栅格产流计算和汇流计算,关键技术问题之一是如何解决栅格的汇流次序。马斯京根法是分布式水文模型汇流中常用的方法之一,在计算中需要用到上游栅格本计算时段的出流,这就需要确保在计算某一栅格出流前,其所有入流栅格都已经计算过出流。该文在栅格汇流流路分析的基础上,通过栅格汇流累积矩阵建立栅格汇流入流栅格累计数统计数据,较简单地解决了这一问题,并应用于实验流域,效果较满意。

一种基于一般接入结构的抗欺骗秘密共享体制

秘密共享体制是适用于保管极其重要信息的一种安全协议,其最大威胁是欺骗攻击,构造抗欺骗攻击的秘密共享体制具有重要意义.本文给出了一种有效构造方法,对于一般的接入结构也可以构造出抗欺骗攻击的体制,并且利用纠错编码的思想,使得体制的信息率有较大的提高.

近场源频率、波达方向和距离的联合估计方法

提出了一种基于高阶累积量的近场源频率、波达方向 (DirectionofArrival,DOA)和距离的联合估计算法。算法采用类似状态空间的方法构造信号输出累积量矩阵 ,而近场源频率、DOA和距离的估计通过对该输出矩阵的分解处理得到。各近场源参数估计由闭式给出 ,无需复杂的搜索运算 ,并且各参数间自动配对 ,不需要繁琐的配对过程 ,算法计算复杂度适中。同时 ,该算法适用于任意加性高斯噪声情形 ,计算机仿真结果证实了该算法的有效性。

一种新型的认知无线电频谱空穴自适应检测算法

根据认知无线电实际频谱需求,通过对弱信号检测技术的研究,该文首次在认知无线电领域提出了一种基于三重矩阵累积估计的频谱空穴检测算法,该算法将频域块自适应滤波与矩阵重构、累积估计和频域平滑相结合实现弱信号检测。最后以QPSK调制信号为例进行了算法的计算机仿真,给出了性能分析。仿真结果表明该检测算法能够快速有效地实现弱信号检测并具有较高的检测概率,完全可以应用于认知无线电的频谱空穴检测。

一种PolSAR图像统计模型辨识新方法

多变量乘积模型在极化合成孔径雷达(Polarimetric Synthetic Aperture Radar,PolSAR)图像建模领域中应用广泛,其纹理分量统计模型的选择直接影响到拟合的准确性.针对多变量乘积模型纹理分量分布的选择问题,提出了一种基于矩阵对数累积量(Matrix Log-Cumulant,MLC)的PolSAR图像统计模型无监督辨识方法.该方法首先将二阶和三阶MLC平面进行着色,然后将PolSAR数据投射到该平面上,根据像素点所在区域的颜色来辨识其对应的统计分布模型.新方法的优点是对全图中各区域的统计模型有简洁、宏观的辨识结果,能为后续的分类识别和目标检测等图像解译手段提供重要支撑.最后,用仿真数据和实测数据对该方法进行了分析.实验结果表明,该方法能实现对图像中不同区域分布模型的有效辨识.

一种改进的盲源分离技术及其在SEMG中的应用

针对多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混迭现象,提出一种基于时频分析的参考累积量盲源分离方法。以多路观测信号互为参照分别计算累积量矩阵,利用时频分析得到时间尺度累积量矩阵,并构造对照函数,通过非正交联合对角化方法得到SEMG的最优估计。仿真实验表明该算法在解决SEMG的混迭现象有很好的分离效果,与FastICA、JADE算法相比,信号间的相似系数和算法性能指数明显改善,算法效率提高。

基于马尔可夫链模型的不可视环境下行人逃生路径研究

用马尔可夫链模型研究非可视环境下的行人逃生路径。运用马尔可夫链转移概率矩阵和附带随机数的运算法则,结合空间网格的应用,得出有限非可视空间中步行者的逃生轨迹。用6个步法状态(停滞、爬行、步行、跳跃、慢跑、奔跑)来描述行人的行进特性,并用8个方向的选择来描述行人状态转移过程,同时从步态和方向两个视角来分析行人逃生路径的特点。研究表明,对行人逃生路径的研究手段而言,马尔克夫链模型更符合实际。

形变冗余的改进GHT目标双层定位方法研究

经典广义Hough变换可以较好地解决非形变目标定位问题,但对于存在形变的目标定位问题存在不少困难。为解决该问题,同时考虑如何提高检测定位速度与减少存储消耗,在粗定位与精确定位两级框架下提出基于改进GHT形变目标两层定位快速算法。粗定位过程首先利用图像的局域二进制模式的直方图特征对图像进行全局搜索,检测出目标大致范围;在精确定位过程中,通过建立模板图像边缘像素的R表,使待检测图像边缘像素在约束的参数范围内依据该R表进行局部搜索,并通过一个投票结果散布窗对得到的累积矩阵进行集中化处理,达到把每一点邻域内投票结果集中在某点的目的,从而给出最后的检测结果。实验表明,本文算法能够较好的解决一定程度形变目标的定位问题,同时减少了运算时间以及存储消耗,检测稳定性高,具有一定应用意义。