样本加权约束能量最小化算法

针对高光谱图像小目标探测中约束能量最小化算法对同类地物光谱多样性敏感,且不能有效识别大目标的问题,提出了一种样本加权CEM目标探测算法.通过光谱单位化处理,减小了目标点所在环境不同而出现的光谱差异.为精确地确定目标物在所有像元中所占的比例,以光谱相关性作为权值的度量对样本进行加权处理,有效降低了目标像素在样本自相关矩阵运算中所占的比重,使算法对大目标探测同样有效.

基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法

当节点初始坐标精度较差时,大多数基于负梯度搜索的最小二乘类迭代定位算法容易陷入局部最优,产生较大的定位误差。作者通过引入网络部署时先验的限制性条件,提出了一种基于软约束模式的加权最小二乘节点定位算法(SCLS)。该算法根据2跳邻居节点间必须满足的最小和最大测距限制性条件,在加权最小二乘优化代价函数中引入惩罚项,迫使负梯度搜索往节点真实位置方向前进,从而提高定位算法精度。仿真实验结果显示,SCLS定位算法精度明显优于经典加权最小二乘定位算法。在测距误差较大或节点初始坐标精度较低情况下,SCLS算法具有良好鲁棒性。

基于TDOA移动定位中的约束加权最小二乘算法

自 E -911定位需求颁布以来 ,移动台定位技术在国内外受到了高度的重视和深入研究。本文主要对无线定位中基于 TDOA的一种约束加权最小二乘算法进行了研究。该算法通过引用一个中间变量重组非线性方程组为线性方程组 ,然后利用加权最小二乘算法对该方程组进行求解 ,得到移动台的第一次位置估计值 ,根据得到的估计位置以及他们之间的内在联系 ,并引入拉格朗日乘数因子重新建立一个方程来对第一次估计进行修正 ,求解出符合条件的拉格朗日乘数因子 ,从而得到第二次位置估计值。仿真结果表明在一定的噪声环境中约束加权最小二乘算法能够达到克拉美罗下限 ,取得了较好的定位效果。

基于光谱角匹配和加权自相关约束能量最小化算法的水面目标探测方法

为实现对高光谱图像海面舰艇目标进行有效探测,通过对传统的目标探测算法进行改进,解决了加权自相关约束能量最小化算法(Constrained Energy Minimization,CEM)对于大目标地物提取效果不佳的问题.对高光谱图像做降维和端元提取处理,并利用提取的端元进行光谱角匹配(Spectral Angle Mapping,SAM)分类来确定两个重要的分类:舰船类和海水类;从所有像元中减去舰船类像元作为背景像元,通过基于纯背景像元加权自相关矩阵的SAM-CEM算法计算探测结果;通过分类图像来获得只包含海水和舰船的灰度图像,并进行二值化和数学形态学处理,寻找范围最大的白色区域为海水区域;通过对目标探测图像进行二值化,利用舰船目标在海水中的特点,去除不在海水区域内的虚警目标,从而确定最终的舰船目标.实验结果表明:该算法能够更好地增强目标信号而抑制背景信号,从而避免了加权自相关CEM算法中目标信号作为背景信号参与运算而对探测结果的影响,在对海面舰艇的目标探测中取得了令人满意的结果.

多变量系统混合加权最小二乘约束稳定预测控制算法研究

单变量混合加权最小二乘(MWLS)稳定预测控制算法具有在线计算量少、闭环系统稳定以及处理存在不可行解的情况等优点。但是在实际工业控制过程中,许多化工过程都是多变量的。因此,在此基础上,针对多输入多输出系统,研究了MWLS算法,并进行了仿真研究,仿真结果证实了该算法的可行性。

基于精度因子与距离残差的加权最小二乘算法在DTMB辅助北斗定位中的应用

北斗三号系统已完成建设,该系统可以在空旷的室外提供较为准确的定位信息。但是在城市峡谷区域,北斗信号会受到遮挡。当能够提供有效定位信息的北斗卫星数目逐渐减少时,利用北斗卫星进行定位得到的定位结果偏差会逐渐增大。本文针对以上问题,在采用地面数字多媒体广播信号辅助北斗定位的基础上,利用基于精度因子与距离残差的加权最小二乘算法进行定位,相比于利用最小二乘算法进行定位,定位精度提高了40%~50%。本文提出的算法对于解决定位基站数目不足时增加其他不同类型基站来进行辅助定位的问题具有借鉴作用。

基于约束总体最小二乘法的超宽带掘进机定位算法研究

为推进煤矿巷道内掘进机自主定位和定向综掘无人化作业,针对定位时传感器之间由于系统同步时钟偏差引起的定位误差问题,以及由于最小二乘法本身的降正则化特性引起系数矩阵严重病态,表现为系数矩阵中的微小误差会导致定位结果产生巨大偏移的问题。提出了一种基于超宽带的到达时间差(TDOA)约束总体最小二乘法(CTLS)的定位算法:将TDOA非线性观测方程组做线性化处理,结合系统误差在观测方程组的分布特性,采用CTLS算法得到经优化后的目标函数,通过牛顿迭代法得到目标位置估计。实验结果表明,在TDOA测量误差较小的条件下,目标位置估计精度能够接近克拉美罗下限(CRLB)。

利用约束加权最小二乘的单站外辐射源时差定位算法

针对利用单个观测接收站接收数个外辐射源信号进行目标定位过程中,传统解析定位算法估计精度不够理想的问题,提出了一种利用约束加权最小二乘(CWLS)到达时差的定位算法。首先将目标到观测接收站的距离作为冗余参量,实现时差观测方程的线性化,然后根据目标到观测接收站的距离与目标位置之间的函数关系,建立为CWLS定位模型,并采用拉格朗日乘子式(Lagrange multiplier)求解该类带约束条件的CWLS问题。同时,还推导了相应的克拉美罗界(CRLB)和理论误差。通过仿真实验和分析可以表明,在存在测量误差的情况下,本文提出的新算法仍然能够逼近CRLB,且与解析方法相比,具有较好的定位精度。

非负最小二乘约束的加权贝叶斯反演算法研究

在多角度动态光散射纳米颗粒粒度分析反演算法中,加权贝叶斯算法具有较好的抗噪性能,然而初值敏感、耗时长等缺点限制了其广泛应用,本文提出非负最小二乘约束下的加权贝叶斯反演算法,利用非负最小二乘法的计算结果作为加权贝叶斯算法先验初值,并限制中值粒径和峰宽的寻优.对不同分布宽度的单峰颗粒系统在不同噪声下进行数据模拟,发现无论是宽分布还是窄分布的单峰颗粒系统,非负最小二乘约束的加权贝叶斯算法都可以显著提升迭代收敛速度和抗噪性能,在大噪声时收敛速度提升8倍以上且保证分布误差在0.0709以内.实验结果证明本文算法能很好地应用于多角度动态光散射的粒度分析.

基于约束加权最小二乘的时差频差联合定位算法

针对运动目标源定位问题,提出了一种基于约束加权最小二乘(Constrained Weighted Leas-tSquares,CWLS)的时差频差定位算法。该算法利用目标源到达多个接收站的时差和频差信息,对目标源的位置和速度进行估计。通过引入中间变量,将时差频差非线性方程转换成伪线性方程(中间变量与目标源位置和速度之间存在约束关系),再对此约束条件引入拉格朗日乘子技术,将此伪线性方程的求解转化为求条件极值问题,创造性地求解了此非线性定位方程,提高了定位精度,并能满足实时性和全局收敛要求。仿真实验表明,该算法在保持相近复杂度的同时,进一步提高了定位性能,优于两步加权最小二乘算法,在噪声较高时仍然能达到克拉美罗下限。

一种约束鲁棒加权最小二乘静默定位算法

水下静默定位算法是一种具有高度隐蔽性的被动定位算法,仅通过接收来自参考节点的定位信号,目标节点即可完成对自身的定位,且各节点间无须保持时钟同步。针对传统水下静默定位算法定位精度低和对测量噪声鲁棒性较差的问题,本文提出一种结合卡尔曼滤波的约束稳健加权最小二乘算法。该算法首先将目标节点和参考节点之间的距离作为辅助变量,将静默定位问题转换为二次规划问题,并利用辅助变量与目标节点坐标之间隐含的相关性对方程加以约束。其次,为减小测距误差的影响,利用IGG3权函数对观测数据进行稳健加权处理,通过迭代平差法,不断降低噪声较大观测数据的所占权值,从而减小了观测信息中的噪声对定位精度的影响。然后,通过引入拉格朗日乘子法和广义奇异值分解对目标函数进行求解,得到目标节点位置的解析表达式。最后,为充分利用观测量,在水下目标节点的动态定位中估计出位置后,利用状态变量的连续性,对其进行卡尔曼滤波以进一步提高定位精度。仿真及海试结果表明,在水下测量噪声较大的情况下,相比于经典最小二乘算法,本文所提出的约束稳健加权最小二乘算法定位精度更高且该算法对测距误差具有更好的鲁棒性。

基于最小二乘原理的多传感器加权融合算法

以存在随机扰动环境中的不同参数多传感器为研究对象 ,基于最小二乘原理 ,提出了一种加权融合算法 ,推导出各传感器的权系数与测量方差的关系。并且根据测量信息 ,提出了一种方差估计学习算法 ,实现对各传感器测量方差的估计 ,从而对各传感器的权值进行合理的分配。该算法简单 ,能快速。

基于不等式约束的最小二乘法三维电阻率反演及其算法优化

基于光滑约束的最小二乘法是三维电阻率反演的主要方法,但该方法在某些情况下存在着多解性较强的问题,且普遍耗时较长,严重制约了三维反演方法的推广与发展.为改善上述问题,将表征模型参数变化范围的不等式约束作为先验信息引入最小二乘线性反演方法中,有效地改善了反演结果的精度,降低了反演的多解性问题.为了解决耗时较长的问题,基于预条件共轭梯度(PCG)算法和Cholesky分解法的特点提出了一套优化三维电阻率反演计算效率的计算方案.在该方案中,Cholesky分解法被用来求解敏感度矩阵计算中的多个点源场的正演问题,Cholesky分解法只需对总体系数矩阵进行一次分解,然后对不同的右端向量进行回代即可.将预条件共轭梯度法引入到三维电阻率反演方程的求解中,将雅可比迭代中的对角阵作为预处理矩阵,其具有求逆方便、无需内存空间的特点,有效地加快了收敛速度.对合成数据以及实测数据的反演算例表明,借助不等式约束和反演效率优化方案,最小二乘反演方法可得到较为精确的反演结果,有效地提高了反演计算效率,具有良好的推广前景.

带最小批量约束的计划问题及其拉格朗日松弛算法

针对一类带最小批量约束的计划问题,提出了基于拉格朗日松弛策略求解算法.通过拉格明日松弛策略,将原问题转为一系列带最小批量约束的动态经济批量W-W(Wagner-Whitin)子问题.提出了解决子问题且其时间复杂度O(T^3)的最优前向递推算法.对于拉格朗日对偶问题,用次梯度算法求解,获得原问题的下界.若对偶问题的解是不可行的,通过固定装设变量,求解一个剩余的线性规划问题来进行可行化处理.最后,数据仿真验证了算法的有效性.

基于约束总体最小二乘算法的接地网故障诊断新模型

针对变电站接地网实际敷设情况往往与施工图纸有所出入、可能造成诊断结果具有较大误差的情况,在传统电路诊断模型的基础上考虑了接地网腐蚀特性,即地理位置越接近的导体被腐蚀的程度越相近,并提出局部差异性腐蚀指标表示支路电阻腐蚀倍数的相近程度,从而建立了接地网故障诊断的增广线性模型,同时运用基于奇异值分解法分解的最佳降秩逼近定理解决模型中方程组等式两端的不相容性.为校正诊断模型中存在的扰动对诊断结果的影响,采用了基于约束总体最小二乘算法的优化算法,对明晰支路和模糊支路分别迭代,在已知设计模型与实际支路敷设有偏差的情况下得出了较为满意的解.仿真计算结果验证了所提方法的正确性和有效性.

基于自适应加权光滑约束与PCG算法的三维电阻率探测反演成像

三维电阻率探测在实际工程中日益受到重视,但存在着深部分辨率低、反演效率低等关键问题,严重制约了三维电阻率探测技术的应用和推广。针对深部分辨率低的问题,提出了一种随三维模型网格尺寸自适应调整的加权光滑约束,改善了深部网格的电阻率差异容许程度,实现了对不同深度网格约束的差异化加权处理,有效的提高了深部反演的分辨率和成像效果。针对反演计算耗时长、效率低的问题,基于预条件共轭梯度法求解快速稳定的优势,提出了三维电阻率快速稳定反演成像算法。在该算法中,将雅可比迭代中的对角阵作为预条件矩阵,其具有求逆方便、无需内存空间的特点,显著加快了收敛速度。最后,利用合成算例和隧道导水裂隙探测的工程实例验证了上述反演方法的可行性与有效性,表明借助于自适应调整加权光滑约束和预条件共轭梯度算法,有效的提高了深部分辨率和计算效率,显著改善了反演效果。

基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算方法

针对无源定位问题中可进行伪线性处理的观测方程,提出一种基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算的理论框架。首先,在不限定定位观测量情况下,建立基于约束加权最小二乘的定位模型,推导其无约束最优化形式;然后,只需通过广义特征值分解即可实现辐射源状态估计并给出其解析表达式,并在此基础上证明了该闭式解的全局最优性和减小定位偏差的特性;最后,将该理论框架应用于到达角(angle of arrival,AOA)/到达时间差(time difference of arrival,TDOA)联合定位场景,验证了其有效性。仿真结果表明,所提算法定位精度能够逼近克拉美-罗下限(Cramer-Rao low bound,CRLB),定位偏差明显小于加权最小二乘算法,尤其在连续定位时间较短,噪声强度较大等情况下,验证了所提理论框架的优越性。

基于时间差分和局部加权偏最小二乘算法的过程自适应软测量建模

工业过程软测量模型常常因为过程的变量漂移、非线性和时变等问题而使得预测性能下降。因此,时间差分已被应用于解决过程变量漂移问题。但是,时间差分框架下的全局模型往往不能很好地描述过程非线性和时变等特性。为此,提出了一种融合时间差分模型和局部加权偏最小二乘算法的自适应软测量建模方法。时间差分模型可以大大减少过程变量漂移的影响,而局部加权偏最小二乘算法作为一种即时学习方法,可以有效解决过程非线性和时变问题。该方法的有效性在数值例子和工业过程实例中得到了有效验证。

基于加权最小二乘优化的DV-HOP定位算法

确定事件发生的传感器节点位置是大多数无线传感网络应用场景中不可缺失的一部分。目前,在资源受限的无线传感网络中设计高精度定位算法仍是一个极具挑战性问题。为此,深入分析了DV-HOP算法中误差产生的原因,提出一种改进的DV-HOP算法。该算法为了降低计算所带来的固有误差,估算坐标时采用不直接对估算方程进行平方的方法;此外,为了进一步降低误差,采用了加权最小二乘法进行坐标估算;最后,采用理论分析的方法对算法进行了误差分析。仿真结果表明改进的算法与传统DV-HOP算法及文献[16-17]中的算法相比定位精度得到明显改善,分别提高了40%、28%和15%。

一种求解度约束最小生成树问题的优化算法

为求解大规模结点度约束最小生成树问题，提出一种带有嫁接和剪接算子操作的优化算法．通过借鉴花草果树种植技术，建立一种以基本遗传算子为基础、带有加速和调节算子作为激励的进化计算体系；嫁接以一种贪婪的思想加速搜索，按收益最大化原则进行剪接．对可能陷入局部极值引起冲突的现象及冲突检测的方法进行分析，并提出了冲突的若干解决方法．针对DCMST问题求解中的复杂性，提出了几种有效的嫁接和剪接的策略，并对算法的收敛性和计算复杂度进行了分析．通过该算法对结点数为50-500之间的Euclidean问题和按均匀随机方式产生的non—Euclidean度约束最小生成树问题进行求解与现有文献的实验结果对比表明，该方法在求解最好解的精度和收敛速度上均有一定的优势．