基于估计协方差MME检测的频谱感知算法

针对小采样数据长度下,采样协方差矩阵对统计协方差矩阵估计不准,影响传统最大最小特征值(MME)检测算法检测性能的问题,提出一种基于逼近收缩(OAS)矩阵估计的改进MME检测算法。首先利用OAS估计量对采样数据做协方差矩阵估计,再对估计协方差矩阵特征值分解,将最大最小特征值之比作为检测统计量,克服了传统MME算法检测门限随采样点大幅波动的缺陷,提高了检测门限的鲁棒性。仿真结果表明,所提算法的检测门限具有鲁棒性,检测性能提高了1 d B^2 d B。

基于MRPs无陀螺卫星姿态确定的抗差估计算法

针对精确航天器姿态问题,采用修正罗德里格参数(MRPs)表示姿态,用动力学方程进行角速率的传播,分别基于等价协方差和观测残差统计特性的协方差调整方法,实现UKF算法的抗差效果,并通过仿真验证该方法的有效性。仿真结果表明:在含有粗差的情况下,两种抗差UKF算法均能得到稳定的状态估计值,而第二种方法计算效率更高。

超指向性小孔径圆柱阵舰艇辐射噪声源分辨与测量方法

解决了舰船辐射噪声测量过程中采用大孔径基阵易受到水声信道影响及布放实施困难的问题。在该方法的研究过程中,提出了一种利用超指向性小孔径圆柱阵对舰船辐射噪声源进行分辨与噪声级测量的方法。该方法利用超指向性小孔径圆柱阵主瓣宽度较窄、增益较高的特点,可同时实现对舰船多个辐射噪声源的分辨与噪声级测量。首先建立了具有超指向性的圆柱阵波束形成理论模型;其次,推导了基于超指向性小孔径圆柱阵舰船辐射噪声测量的理论公式;最后,通过计算机仿真实验分析了超指向性小孔径圆柱阵舰船辐射噪声源分辨能力及噪声级测量性能。仿真结果表明:当阵元间距与波长之比小于0.5时,超指向性波束形成的指向性指数远大于常规波束形成,能有效分辨舰船低频辐射噪声源;该方法能有效地测量舰船低频辐射噪声级,并且测量误差较小。

基于主成分分析中的几类问题的计算公式及结论

讨论了主成分分析中的几类问题的计算方法,重点揭示在协方差矩阵中对角元素相同时的第一主成分及贡献率和对角元素不同时的主成分贡献率.经讨论后给出有关计算公式,并说明这些计算公式在多元统计分析中的实际作用.

基于视频的驾驶疲劳检测技术的研究

疲劳驾驶已经成为交通事故的重要因素,若能及时监测驾驶员疲劳程度并且对其进行警告,则可降低此类交通事故的发生率。在图像处理的基础上从驾驶员实际状况出发,从背景中分离驾驶员面部区域,分别采用优化等照度线法和优化mouthmap法提取眼睛和嘴巴特征参数,先在模糊神经网络的基础上建立疲劳分类器识别驾驶员疲劳程度,再在DSP系统上去实现疲劳驾驶检测系统。实验结果表明,该系统满足了一般疲劳的动态识别要求,具有较强的实用性。

关于非中心χ~2分布性质的研究

χ2分布是多元分析中重要的分布之一,在参数估计、假设检验、回归分析和判别分析等领域中有广泛的应用.旨在证明非中心χ2分布的几个重要性质和结论,重点讨论经线性变换后的n维正态随机向量的二次型所构成的分布,给出其非中心参数的具体计算公式.简化变换后非中心χ2分布的计算,并说明了这些结论在多元分析中的作用.

基于蒙特卡罗卡尔曼滤波的无人机目标定位方法

为了增强小型无人机目标定位的精度和稳定性,提出一种基于蒙特卡罗卡尔曼滤波的目标定位算法。蒙特卡罗方法被用于估计卡尔曼滤波的初值,以及状态量和预测观测量的均值和协方差矩阵。定位过程中只使用无人机位置和激光测距值信息,利用卡尔曼滤波框架对目标位置进行递推。飞行实验表明,相比原有多点定位方法,新方法能够在满足实时性要求的前提下将精度由原来的20~30 m提高到10 m以内并实时给出误差估计,具备很大应用潜力。

多策略协方差矩阵学习差分进化算法

针对差分进化算法(DE)存在的早熟收敛和搜索停滞的问题,提出了多策略协方差矩阵学习的差分进化算法。通过协方差矩阵建立特征坐标系,通过在特征坐标系中执行变异和交叉操作,来充分利用当前种群的分布信息以及各变量之间的关系,保证种群能朝着全局最优解的方向进化;根据历史进化信息来选择变异策略的方式使得个体能选择当前最合适的变异策略,提高找到最优解的概率;交叉概率的自适应也一定程度上平衡算法的全局探索能力和局部探索能力。对算法的收敛性进行了证明,同时将算法在CEC2017测试集上进行了仿真实验,并将实验结果跟其他优秀的差分进化算法进行了对比,对比结果表明了该算法的有效性。