非高斯噪声中水下目标辐射噪声的分布式检测融合方法

针对非高斯噪声干扰环境中,基于噪声统计信息的分布式传感器检测融合求解困难这一问题,提出一种非高斯噪声中水下目标辐射噪声的分布式检测融合方法。首先,将水声环境中的非高斯噪声建模为Alpha稳定分布模型,而将目标辐射噪声建模为高斯信号。然后,采用高斯函数检测器将非高斯噪声污染的目标辐射噪声转换为高斯噪声中的信号检测模型,得到检测器输出与输入噪声分布的参数关系以及信号分布参数关系。最后,以高斯函数检测器输出抽样样本作为检测统计量,在奈曼-皮尔逊(Neyman-Pearson,N-P)准则下设计分布式传感器检测融合系统的检测门限及检测融合规则,使得各传感器检测结果得到最优融合。计算机仿真结果验证了所提方法的正确性和有效性。

微分形式代数上的半对称不保度量联络

引入了Levi-Civita联络的半对称不保度量扰动,即微分形式代数上的半对称不保度量联络.计算了它在微分形式代数上的曲率张量及其Ricci张量.研究了在微分形式代数上的分布,得到了半对称不保度量联络的Gauss-Codazzi-Ricci等式.

基于MCUSUM-ICA-PCA的微小故障检测

针对过程中难以检测到的微小、缓变故障的检测问题,以及过程中普遍存在的非高斯信息,提出一种新的多变量统计过程监测方法.把传统的单变量累计和控制图(CUSUM)扩展为多变量的形式,并与独立成分分析(ICA)和传统的主元分析(PCA)方法相结合,构成新的MCUSUM-ICA-PCA方法,采用ICA-PCA两步信息提取策略,完整地提取出过程的非高斯和高斯信息,重新构造统计量并建立其对应的统计限.通过对Tennessee Eastman(TE)过程的仿真研究,验证了该方法的可行性和有效性,改善了该过程微小故障的检测效果,从而更好地保证过程运行的安全、稳定性.

基于小波分解与滑动峰态的微弱放电信号联合检测方法

基于四阶累积量的滑动峰态算法在表征微弱信号的非高斯特性方面具有优势,可用于对微弱放电信号进行检测。但在混合噪声干扰下,受固定滑动窗宽度的影响,该算法对微弱放电信号的检测性能会显著劣化。针对该问题,提出了基于小波分解和滑动峰态相结合的联合检测方法,并进行了仿真分析和实验验证,结果表明:利用小波变换对信号的多尺度分解以及信号在不同分解尺度上的特征差异,该联合检测方法实现了信号在多个优化的滑动窗宽度共同作用下的峰态检测,进一步增强了其抗噪声干扰能力,对微弱放电信号的检测性能相比原有滑动峰态算法有明显提升。

基于α稳定分布自共变的雷达回波频率谱估计

雷达工作在复杂的环境下,回波常伴有α稳定分布噪声,特别是当非高斯性较强时,传统的谱估计方法将退化,甚至不能工作。为此,提出了四种基于FLOS共变的雷达回波频率谱估计新方法:FLOS-直接法、FLOS-间接法、FLOS-welch法、FLOS-music法。通过对α稳定分布噪声中正弦信号频率估计的仿真结果表明,所提出的方法不论雷达杂波是传统分布还是非高斯的α稳定分布,均具有较好的工作韧性。

宽带非高斯信号波达方向的估计方法

本文提出了一种解决宽带非高斯相干信号波达方向估计的新方法，这种方法是采用阵列频域数据四阶累积量的新颖思想，通过将各频段的四阶累积量聚焦到同一参考频段下来实现的.它不仅能获得高斯噪声环境下非高斯宽带相干信号的高分辨率方向估计，同时，对于非高斯噪声环境也具有很好的估计性能，且不需要有关噪声的原始分布的先验知识.文中还通过计算机仿真实验对该方法进行了性能分析，验证了方法的有效性.

一种新型混合并行粒子滤波频率估计方法

针对高动态、低信噪比环境下的载波频率信号跟踪问题,提出一种新的混合并行粒子滤波算法(Multiple Extend Kalman Filter Independent Metropolis Hastings,M-E-IMH).该算法具有并行运算结构,实时性较基本粒子滤波有较大的提高.该算法直接利用同相支路(In-phase,I)和正交支路(Quadrature,Q)作为观测量,避免了传统方法中的鉴别器引入而引起的信噪比损耗.在高斯和非高斯环境下,与现有的载波跟踪方法如扩展卡尔曼滤波器(EKF),粒子滤波器(PF),卡尔曼滤波器(KF)等仿真对比表明,该方法在低信噪比下具有更高的跟踪精度.

对称α稳定分布噪声环境下短波衰落信号时延估计的新算法

脉冲噪声环境下信号时延估计是信号处理领域十分活跃的研究方向。在对称α稳定分布噪声环境下,文章提出了一种基于非线性压缩核函数(NCCF)的短波衰落信号的时延估计算法。该算法采用非线性压缩核函数抑制了对称α稳定分布噪声的脉冲拖尾,同时较好保持了目标信号之间的互相关特性,从而保证了信号时延估计的准确性。同以往算法相比,本算法不仅降低了计算复杂度,而且对于衰落信号的时延估计具有更强的稳定性。理论证明和仿真结果均表明,该算法比GCC、FLOC、GCF和非线性变换等算法具有更好的时延估计有效性和准确度。

地震资料非高斯信息分析提取方法及油气预测

从讨论实际地震记录高阶累积量分析入手,研究利用高阶累积量计算高阶谱的方法.在分析高阶累积量及高阶谱提取分离具有非高斯分布信号时,详细讨论了产生非高斯分布的地震记录的特征规律.阐明了用地震资料的低频高阶谱预测砂体含油气性的机理.从理论模型和实际资料论证了研究方法的正确性.最后利用该方法计算的高阶谱结果和实际产油气井资料进行符合率验证分析.在此基础上,利用该方法进行有利含油气层预测.

高速铁路路堑场景的车车通信无线信道建模研究

针对传统几何随机分布模型(GBSM)对高速铁路路堑场景适用性不强,列车无线通信系统建模方法不能体现出无线信道的非平稳特性等问题,基于GBSM建模方法及高斯马尔科夫移动模型(GM模型),建立高速铁路路堑场景下的车车通信无线信道模型,模型中假设实际散射体为随机分布在发射端和接收端的虚拟圆柱体表面的等效散射体,且接收端和发射端的运动速度及运动方向均随机,分析信道统计特性中的时变特性,并通过时变时间特性展现信道的非平稳特性。研究结果表明,信道的非平稳特性随着GM模型中随机参数的变化而变化,发射端与接收端速度变大、信道各向异性增强,信道的非平稳特性增强,证明无线信道只有在速度和方向均时变的条件下,才具有非平稳特性。

强噪声背景下的信号检测方法研究

提出了一种利用高阶统计量对强噪声背景下的弱信号进行检测的方法。这种检测方法对加性噪声中的确定性信号以及非高斯信号均有效 ,且可以弥补似然比检测的不足。

多新息理论改进优化粒子滤波研究

研究多新息理论改进优化粒子滤波问题,以提高粒子滤波精度。其中粒子滤波状态估计模型的改进和新息数的选择是难点题。首先,基于多新息理论,利用多新息的增益矩阵和新息向量的乘积,对标准粒子滤波的状态估计模型改进优化,提出基于多新息改进优化的粒子滤波MI-PF;然后,分析了MI-PF算法的时间复杂度,从理论上论述了多新息理论改进优化粒子滤波的可行性;最后,利用仿真的方法,研究了不同新息数对MI-PF滤波性能和效率的影响,并得出了在强非线性、非高斯系统下,MI-PF新息数的取值范围。实验结果表明:若粒子数相同,与其它改进的粒子滤波相比,MI-PF滤波精度更高;若滤波精度近似,MI-PF使用的粒子数最少效率最高。从而验证了多信息理论改进粒子滤波的可行性,提高了粒子滤波精度。

汽车迟滞非线性悬架系统阻尼参数优化设计

文章以随机激励的迟滞非线性系统为研究对象,研究阻尼参数对系统性能的影响.首先建立悬架迟滞非线性随机动力学模型;然后利用该模型计算系统的各阶矩,并利用Edgeworth展开式求解系统二维联合概率密度函数.由于迟滞非线性的存在使得矩方程不闭合,为此本文利用非高斯截断和累积量截断相结合的方法,将高阶矩写成低阶矩的函数,利用矩方程成功实现各阶矩的求解;最后以车身加速度和悬架动行程的线性加权作为目标函数,利用获得的概率密度函数求解目标函数,分析阻尼参数对目标函数的影响,并获得阻尼参数的最优值.

基于MMSE-LSA语音增强算法在非平稳环境下的研究与实现

讨论了非平稳环境下基于语音短时对数谱的最小均方误差(MMSE-LSA)估计的语音增强算法。众所周知,语音信号为时变信号,在假设语音频谱分布为高斯分布的前提下,实验的工作重点是将MMSE-LSA算法与其它语音增强算法(以谱相减的语音增强为例)比较。实验结果表明:该MMSE-LSA算法的语音增强效果很好,特别是在信噪比低时的非平稳环境下效果更为明显。

基于小波变换去除遥感图像非高斯条纹噪音方法探讨

遥感图像的条纹噪音,不但影响图像的判读,而且对图像的后续处理影响较大。利用常规处理软件去噪,在去除条纹的同时,也去除了图像的细节纹理,相当于降低了图像的几何分辨率;使用小波阈值去噪方法,效果欠佳。文章使用小波反阈值方法,不仅去除了图像上的条纹噪音,而且对图像的细节纹理不产生目视效果上的影响,达到了较好的效果。

Gauss白噪声与非Gauss白噪声

讨论了工程中经常遇到的两种随机过程,即Gauss过程和非Gauss过程,以及与此相关的两类随机积分,Ito积分与Stratonovich积分.对于Gauss过程Ito积分与Stratonovich积分之间存在着Wong-Zakai修正项;而对于非Gauss过程Ito积分与Stratonovich积分之间是否存在修正项,目前尚存争议.

一种实时快速NURBS插补算法研究与实现

非均匀有理B样条刀具轨迹参数u与弧长S之间没有精确解析表达式,且是非线性映射现象,为了减少速度波动,减轻在线插补计算量,提出了基于双圆弧引导曲线的快速非均匀有理B样条插补算法。利用步长参数和高斯积分对刀具轨迹进行采样,采样点是基于参数u与弧长S的坐标点,利用双圆弧拟合方法对采样点拟合成插补引导曲线,建立参数u和弧长S解析表达式。在插补时依靠建立的双圆弧引导曲线进行快速的非均匀有理B样条插补。仿真实验结果表明了所提方法的可靠性和有效性。

基于高斯原理的非理想系统动力学建模

高斯原理给出了通过求函数极值、从可能运动中鉴别出真实运动的规则,它可以使得多体系统动力学问题不需通过求解微分(代数)方程,而是采用求解最小值的优化方法来解决,从而提供了一种适用于优化算法的建模思路,因此,如何定义恰当的高斯拘束函数是动力学优化方法得以实现的前提.对于理想系统而言,约束对系统的作用可以通过约束方程来体现,故高斯拘束可表达为系统质点加速度的函数,系统的动力学问题因此可以描述为目标函数为高斯拘束函数、优化变量为质点加速度的约束最优化问题;当系统中需要考虑干摩擦等非理想因素时,部分相互作用不能被所定义的约束方程所涵盖而需要采用额外的物理规律来描述,这种相互作用破坏了原有的针对理想系统的高斯拘束函数的极值特性.基于变分类的高斯原理,推导并证明了目标函数以理想约束力所表达的非理想系统的极值原理,针对目前文献中用于非理想系统的高斯原理进行了讨论,指出其实际为文中的极值原理在非理想约束力与理想约束力无明显关联时的一种特殊表达形式,当非理想约束力与理想约束力有明显的函数关系(如库仑摩擦定律中滑动摩擦力与法向约束力间的线性关系)时,该形式失效;同时根据文中的极值原理,得到了考虑库仑摩擦时非理想的多体系统动力学问题的优化模型.例子中分析了优化模型及相应的线性互补性模型的关系,分析发现在满足刚体滑动问题的唯一性条件下二者互为充分必要条件,从而证明了文中优化模型的可靠性;并采用优化计算方法进行了动力学模拟,模拟结果显示了将高斯原理与优化算法相结合的可行性及有效性.

非完整系统相对于非惯性系的Noether理论

本文通过构造广义惯性势,建立起非完整系统相对于非惯性系的新型Gauss型变分原理.提出并证明了非完整系统相对于非惯性系的Noether定理和逆定理.最后举例说明其应用.

非中心t分布函数在可靠性下限计算中的应用

非中心t分布函数及其分位数的计算 ,在正态分布的单侧容许限计算、变差系数的置信上限计算、正态分布产品的可靠性下限计算中起着重要作用。本文采用高斯积分方法 ,提出了非中心t分布函数及其分位数计算的一种方法 ,该方法具有运算速度快、精度高的特点 ,可用于正态分布的单侧容许限分析、变差系数的置信上限分析、产品的可靠性下限分析以及与非中心t分布函数相关的统计分析 。