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DOWNWARD LOOKING SPARSE LINEAR ARRAY 3D SAR IMAGING ALGORITHM BASED ON BACK-PROJECTION AND CONVEX OPTIMIZATION 被引量:1
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作者 Bao Qian Peng Xueming +2 位作者 Wang Yanping Tan Weixian Hong Wen 《Journal of Electronics(China)》 2014年第4期298-309,共12页
Downward Looking Sparse Linear Array Three Dimensional SAR(DLSLA 3D SAR) is an important form of 3D SAR imaging, which has a widespread application field. Since its practical equivalent phase centers are usually distr... Downward Looking Sparse Linear Array Three Dimensional SAR(DLSLA 3D SAR) is an important form of 3D SAR imaging, which has a widespread application field. Since its practical equivalent phase centers are usually distributed sparsely and nonuniformly, traditional 3D SAR algorithms suffer from low resolution and high sidelobes in cross-track dimension. To deal with this problem, this paper introduces a method based on back-projection and convex optimization to achieve 3D high accuracy imaging reconstruction. Compared with traditional SAR algorithms, the proposed method sufficiently utilizes the sparsity of the 3D SAR imaging scene and can achieve lower sidelobes and higher resolution in cross-track dimension. In the simulated experiments, the reconstructed results of both simple and complex imaging scene verify that the proposed method outperforms 3D back-projection algorithm and shows satisfying cross-track dimensional resolution and good robustness to noise. 展开更多
关键词 Three Dimensional SAR (3D SAR) Downward looking sparse linear array Convex optimizationCLC number:TN957
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基于共享近邻加权局部线性嵌入的轴承故障诊断
2
作者 刘庆强 孙艳茹 +1 位作者 刘远红 吴丽 《江苏大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期85-91,118,共8页
针对传统局部线性嵌入算法在挖掘局部流形结构时未充分考虑样本邻居分布信息,且在降维过程中默认样本具有相同的重要性导致提取鉴别特征不明显的问题,提出基于共享近邻的加权局部线性嵌入(weighted local linear embedding based on sha... 针对传统局部线性嵌入算法在挖掘局部流形结构时未充分考虑样本邻居分布信息,且在降维过程中默认样本具有相同的重要性导致提取鉴别特征不明显的问题,提出基于共享近邻的加权局部线性嵌入(weighted local linear embedding based on shared neighbors,SN-WLLE)算法,并用于滚动轴承故障诊断.该算法首先使用余弦距离划分样本邻域;其次计算样本邻域对相似度用以评估样本共享近邻信息,并结合样本的6种邻居分布修正局部结构挖掘,提高多共享近邻的k近邻重构准确性;接着从多流形的角度评估样本点与近邻点间的稀疏分布一致性,以获得样本的重要性指标,并在低维空间保持该信息,进而提取准确的鉴别特征;最后结合KNN分类器构建出完备的轴承故障诊断模型.采用凯斯西储大学轴承数据集和实验室测试平台轴承数据集,从可视化评估、定量聚类评估、故障识别精度评估及鲁棒性评估等方面进行分析.结果表明:SN-WLLE算法的F值保持在108以上水准,平均故障识别精度最低可达0.9734,不仅具有较好的类内紧致性与类间可分性,还对近邻参数k具有低敏感性. 展开更多
关键词 滚动轴承 特征提取 故障诊断 局部线性嵌入 余弦距离 共享近邻 稀疏分布
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稀疏网络编码中秩分布分析模型研究
3
作者 王练 王贺 +1 位作者 李永恒 李仙 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2024年第3期458-468,共11页
针对现有稀疏网络编码研究中线性相关概率性能指标精准度较低的问题,提出基于马尔可夫链的性能分析模型。对线性相关概率、秩的概率分布等性能指标及其复杂度进行分析,并通过该性能分析模型分析编码包传输后期的译码成功概率;基于吸收... 针对现有稀疏网络编码研究中线性相关概率性能指标精准度较低的问题,提出基于马尔可夫链的性能分析模型。对线性相关概率、秩的概率分布等性能指标及其复杂度进行分析,并通过该性能分析模型分析编码包传输后期的译码成功概率;基于吸收马尔可夫链计算编码包传输过程中的瞬态、吸收态以及各状态间的状态转移概率,并对状态转移概率中蒙特卡罗模拟误差较大的问题进行改进,由状态转移概率构建吸收马尔可夫链基本矩阵,得出信宿端收到非再生包的线性相关概率,进而推导出秩的概率分布和译码成功概率性能指标。仿真结果表明,在相同条件下所提模型性能指标精确度均优于对比模型,且能精确地评估信宿端解码矩阵秩的概率分布、译码成功概率等稀疏网络编码的译码行为。 展开更多
关键词 网络编码 稀疏网络编码 吸收马尔可夫链模型 线性相关概率 秩的概率分布
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DIRECTION-OF-ARRIVAL ESTIMATION IN THE PRESENCE OF MUTUAL COUPLING BASED ON JOINT SPARSE RECOVERY 被引量:2
4
作者 Wang Libin Cui Chen 《Journal of Electronics(China)》 2012年第5期408-414,共7页
A novel Direction-Of-Arrival (DOA) estimation method is proposed in the presence of mutual coupling using the joint sparse recovery. In the proposed method, the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of c... A novel Direction-Of-Arrival (DOA) estimation method is proposed in the presence of mutual coupling using the joint sparse recovery. In the proposed method, the eigenvector corresponding to the maximum eigenvalue of covariance matrix of array measurement is viewed as the signal to be represented. By exploiting the geometrical property in steering vectors and the symmetric Toeplitz structure of Mutual Coupling Matrix (MCM), the redundant dictionaries containing the DOA information are constructed. Consequently, the optimization model based on joint sparse recovery is built and then is solved through Second Order Cone Program (SOCP) and Interior Point Method (IPM). The DOA estimates are gotten according to the positions of nonzeros elements. At last, computer simulations demonstrate the excellent performance of the proposed method. 展开更多
关键词 Direction-Of-Arrival (DOA) Uniform linear array (ULA) Mutual coupling Joint sparse recovery
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Mixing matrix estimation of underdetermined blind source separation based on the linear aggregation characteristic of observation signals
5
作者 温江涛 Zhao Qianyun Sun Jiedi 《High Technology Letters》 EI CAS 2016年第1期82-89,共8页
Under the underdetermined blind sources separation(UBSS) circumstance,it is difficult to estimate the mixing matrix with high-precision because of unknown sparsity of signals.The mixing matrix estimation is proposed b... Under the underdetermined blind sources separation(UBSS) circumstance,it is difficult to estimate the mixing matrix with high-precision because of unknown sparsity of signals.The mixing matrix estimation is proposed based on linear aggregation degree of signal scatter plot without knowing sparsity,and the linear aggregation degree evaluation of observed signals is presented which obeys generalized Gaussian distribution(GGD).Both the GGD shape parameter and the signals' correlation features affect the observation signals sparsity and further affected the directionality of time-frequency scatter plot.So a new mixing matrix estimation method is proposed for different sparsity degrees,which especially focuses on unclear directionality of scatter plot and weak linear aggregation degree.Firstly,the direction of coefficient scatter plot by time-frequency transform is improved and then the single source coefficients in the case of weak linear clustering is processed finally the improved K-means clustering is applied to achieve the estimation of mixing matrix.The proposed algorithm reduces the requirements of signals sparsity and independence,and the mixing matrix can be estimated with high accuracy.The simulation results show the feasibility and effectiveness of the algorithm. 展开更多
关键词 underdetermined blind source separation (UBSS) sparse component analysis(SCA) mixing matrix estimation generalized Gaussian distribution (GGD) linear aggregation
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基于网络编码的P2P内容分发性能分析 被引量:14
6
作者 马冠骏 许胤龙 +1 位作者 林明宏 宣颖 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1237-1240,共4页
基于网络编码(network coding,NC)的网络通信,其中间节点首先对来自源节点的信包进行编码,然后再转发,目标节点通过反编码得到源节点的原始信息.大量的理论结果表明,网络编码可以提高整个网络的吞吐量和稳定性.为了研究网络编码在P2P(pe... 基于网络编码(network coding,NC)的网络通信,其中间节点首先对来自源节点的信包进行编码,然后再转发,目标节点通过反编码得到源节点的原始信息.大量的理论结果表明,网络编码可以提高整个网络的吞吐量和稳定性.为了研究网络编码在P2P(peer to peer)网络中的优越性,设计并实现了一个基于稀疏线性编码技术的P2P内容分发系统.实验结果表明,基于网络编码的系统在平均下载时间、总分发时间、整体吞吐量等几个方面都优于无编码的内容分发系统. 展开更多
关键词 网络编码 P2P 内容分发 稀疏线性编码
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线性同相轴波场分离的高分辨率τ-p变换法 被引量:32
7
作者 王维红 首皓 +1 位作者 刘洪 孙兆海 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2006年第1期74-78,共5页
基于最小二乘τ-p变换和τ-p域模型稀疏分布的假设,本文给出高分辨率τ-p变换的推导及其模型空间域的离散采样公式,同时给出了保振幅线性同相轴波场分离的算法流程.在求解本文给出的高分辨率τ-p正变换时,由于待求解的矩阵不具备最小平... 基于最小二乘τ-p变换和τ-p域模型稀疏分布的假设,本文给出高分辨率τ-p变换的推导及其模型空间域的离散采样公式,同时给出了保振幅线性同相轴波场分离的算法流程.在求解本文给出的高分辨率τ-p正变换时,由于待求解的矩阵不具备最小平方法所具有的Toeplitz结构,故采用Cholesky分解法进行计算.本文模拟了井间地震和阵列声波测井中的Stoneley上下行波的分离算法过程,高分辨率正反τ-p变换且滤波所得结果显示本文算法误差小和保振幅的特点.对于在τ-p域距离很近或时间域同相轴近于水平的线性波场,高分辨率算法的聚焦作用使得所分离波场畸变小,体现本文算法精度高的优点.理论模型试算表明本文给出的高分辨率τ-p变换线性波场分离算法具有稳定性、精度高和保振幅的特点. 展开更多
关键词 τ-p变换(线性Radon变换) 高分辨率 CHOLESKY分解 波场分离 稀疏分布 线性同相轴
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一种适合于分布式并行计算的改善ICGS方法 被引量:1
8
作者 左宪禹 谷同祥 王佳敏 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1-3,62,共4页
通过考察Yang等提出的ICGS(Improved Conjugate Gradient Squared)方法的推导过程,对ICGS方法进行了改善.改善后的ICGS方法相对于ICGS方法,减少了一个内积的计算,这样做不仅保证了改善后的方法与原方法具有相同的数值稳定性,同时又使得... 通过考察Yang等提出的ICGS(Improved Conjugate Gradient Squared)方法的推导过程,对ICGS方法进行了改善.改善后的ICGS方法相对于ICGS方法,减少了一个内积的计算,这样做不仅保证了改善后的方法与原方法具有相同的数值稳定性,同时又使得并行效率得到了很好的改善,并行数值试验结果表明:所用处理机台数越多,改善越明显. 展开更多
关键词 稀疏非对称线性方程组Krylov子空间方法 ICGS方法 全局通讯 分布式并行计算
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适合于分布式并行计算的一种并行广义乘积型双共轭残差方法(英文) 被引量:1
9
作者 左宪禹 谷同祥 +1 位作者 莫则尧 刘兴平 《应用数学与计算数学学报》 2013年第2期246-259,共14页
针对求解大型稀疏非对称线性方程组,提出适合于分布式并行环境的一种并行广义乘积型双共轭残差(GPBiCR)方法(简记为PGPBiCR方法).通过重构GPBiCR方法,新方法将原方法中的三个全局同步点降低到了一个,且内积所需的通讯时间可与向量校正... 针对求解大型稀疏非对称线性方程组,提出适合于分布式并行环境的一种并行广义乘积型双共轭残差(GPBiCR)方法(简记为PGPBiCR方法).通过重构GPBiCR方法,新方法将原方法中的三个全局同步点降低到了一个,且内积所需的通讯时间可与向量校正的计算时间有效地重叠.代价仅是稍微增加了一些计算量,而相比于全局通讯时间的降低,这是可以忽略不计的.性能和等效率分析表明,PGPBiCR方法比GPBiCR方法具有更好的并行性和可扩展性,其中可扩展性可改进3倍,而并行通讯性能可改进66.7%.数值试验得到了与理论分析相吻合的结果. 展开更多
关键词 稀疏非对称线性方程组 并行广义乘积型双共轭残差方法 KRYLOV子空间方法 全局通讯 分布式并行环境
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大规模MIMO系统中分布式压缩感知LMMSE信道估计 被引量:4
10
作者 李贵勇 于敏 余永坤 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第3期823-831,共9页
大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,信道估计算法复杂度随着基站侧天线数量的增加而急剧增加,针对需要在信道估计算法复杂度与算法性能之间进行折中的问题,提出分布式压缩感知线性最小均方误差(distribute... 大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,信道估计算法复杂度随着基站侧天线数量的增加而急剧增加,针对需要在信道估计算法复杂度与算法性能之间进行折中的问题,提出分布式压缩感知线性最小均方误差(distributed compressed sensing linear minimum mean square error,DCS-LMMSE)算法。该算法利用信道的空时共稀疏性,首先根据先验支撑集信息将接收信号分为密集部分和稀疏部分,然后分别采用不同的算法进行初始信道估计,最后采用奇异值分解代替信道相关矩阵求逆进一步降低DCS-LMMSE算法复杂度。所提算法与传统线性最小均方误差算法相比明显地降低了计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与纯压缩感知稀疏信道估计算法相比具有更好的性能。 展开更多
关键词 大规模多输入多输出 空时共稀疏性 信道估计 分布式压缩感知线性最小均方误差
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适合于分布式并行计算的PCOCR方法
11
作者 左宪禹 黄亚博 《河南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第1期5-9,共5页
针对求解大型稀疏复对称线性方程组,提出了1种适合于分布式并行计算的并行化COCR(Conjugate A-Orthogonal Conjugate Residual)方法,简记为PCOCR.在保证计算次序、矩阵向量乘积和向量校正不变的情况下,通过利用等价的数学推导,PCOCR方法... 针对求解大型稀疏复对称线性方程组,提出了1种适合于分布式并行计算的并行化COCR(Conjugate A-Orthogonal Conjugate Residual)方法,简记为PCOCR.在保证计算次序、矩阵向量乘积和向量校正不变的情况下,通过利用等价的数学推导,PCOCR方法将COCR方法每个迭代步所需的2次全局通讯降为了1次,同时,2种方法具有相同的数值稳定性.性能分析部分表明,所提出的PCOCR方法比COCR方法具有更好的并行可扩展性,同时并行通讯性能改进比率趋于50%. 展开更多
关键词 稀疏复对称线性方程组 KRYLOV子空间方法 PCOCR方法 全局通讯 分布式并行计算
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向量空间模型的稀疏文本分类
12
作者 刘江林 《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》 CAS 北大核心 2016年第4期489-491,496,共4页
针对稀疏文本特征纬度高、特征稀疏程度大的特点,根据词、文档和所属类别的关系,建立训练样本的特征概率分布函数,通过基于内容的滤波器去除背景噪声和非关键词后,利用特征分类方法对稀疏文本进行分类.用线性回归的分类方法与其他传统... 针对稀疏文本特征纬度高、特征稀疏程度大的特点,根据词、文档和所属类别的关系,建立训练样本的特征概率分布函数,通过基于内容的滤波器去除背景噪声和非关键词后,利用特征分类方法对稀疏文本进行分类.用线性回归的分类方法与其他传统分类方法进行了比较,结果表明,该特征分类方法能够有效提高稀疏文本的分类精度,尤其是与线性分类中的岭回归方法相结合时,分类精度更高. 展开更多
关键词 文本分类 概率分布 线性回归 向量空间模型 稀疏矩阵
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Low-complexity 2D coherently distributed sources decoupled DOAs estimation method 被引量:12
13
作者 GUO XianSheng WAN Qun YANG WanLin LEI XueMei 《Science in China(Series F)》 2009年第5期835-842,共8页
The existing directions-of-arrival (DOAs) estimation methods for two-dimensional (2D) coherently distributed sources need one- or two-dimensional search, and the computational complexities of them are high. In add... The existing directions-of-arrival (DOAs) estimation methods for two-dimensional (2D) coherently distributed sources need one- or two-dimensional search, and the computational complexities of them are high. In addition, most of them are designed for special angular signal distribution functions. As a result, their performances will degenerate when deal with different sources with different angular signal distribution functions or unknown angular signal distribution functions. In this paper, a low-complexity decoupled DOAs estimation method without searching using two parallel uniform linear arrays (ULAs) is proposed for coherently distributed sources, as well as a novel parameter matching method. It can resolve the problems mentioned above efficiently. Simulation results validate the effectiveness of our approach. 展开更多
关键词 2D coherently distributed source uniform linear array direction-of-arrival (DOA) decoupled estimation quadric rotational invariance property (QRIP)
原文传递
Detection performance analysis for MIMO radar with distributed apertures in Gaussian colored noise 被引量:10
14
作者 GUAN Jian HUANG Yong 《Science in China(Series F)》 2009年第9期1688-1696,共9页
This paper establishes the classic linear model of signal of the MIMO radar system with distributed apertures. Based on this model, the design principle and detection performance of MIMO radar detector is investigated... This paper establishes the classic linear model of signal of the MIMO radar system with distributed apertures. Based on this model, the design principle and detection performance of MIMO radar detector is investigated under conditions of Gaussian colored noise and partially correlated observation channels. First, the research on design principle of detector shows that the clutter suppression and matched filtering can be independently implemented at each receiving aperture, which greatly reduces the difficulty in implementation of these detectors. Based on these results, a Max detector is proposed for the case where partial channels are disabled due to strong noise and stealth techniques. The second part is the performance analysis of detector. The Fishier divergence coefficient and the statistical equivalent decomposition of limit statistics are used to theoretically analyze the detection performance of AMF detector, and then the analytical expressions of the detection performance of the AMF detector is derived. Analysis results show that both the colored nature of noise and the correlation among observation channels can reduce the capability of spatial diversity of the MIMO radar system, change the target RCSs among observation channels from quick fluctuation to slow fluctuation, and degenerate the detection performance of this radar system into that of the phased array radar system at high signal-to-noise ratio. 展开更多
关键词 MIMO radar with distributed apertures classic linear model array processing Growth-Curve model Fishier divergence coefficient Gaussian coJored noise
原文传递
基于稀疏RAM的逼近型神经网络与统计模式识别的人脸识别
15
作者 周兆捷 孙玉霞 吴乐南 《信号处理》 CSCD 2003年第6期517-521,共5页
本文提出了一种基于稀疏RAM的逼近型神经网络(SN-tuple)与统计模式识别相结合的人脸识别方法,采用首先直接将原始图像数据输入稀疏RAM的逼近型神经网络中进行粗分类,再由统计模式识别方法中的PCA、LDA来进行最终细分类的方法,通过大量... 本文提出了一种基于稀疏RAM的逼近型神经网络(SN-tuple)与统计模式识别相结合的人脸识别方法,采用首先直接将原始图像数据输入稀疏RAM的逼近型神经网络中进行粗分类,再由统计模式识别方法中的PCA、LDA来进行最终细分类的方法,通过大量的实验证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 稀疏RAM 逼近型神经网络 统计模式识别 人脸识别 稀疏分布存储器 主元分析
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基于改进布谷鸟算法的稀布线阵方向图优化 被引量:1
16
作者 向阳雨 贾维敏 张峰干 《现代电子技术》 2021年第13期7-12,共6页
降低峰值旁瓣电平对提高阵列天线性能有重要意义,采用传统智能算法易出现搜索精度不高、陷入局部最优等问题。为了提高优化效率,提出一种基于新的更新策略的混沌布谷鸟搜索算法。该算法首先使用混沌映射Sinusoidal代替固定步长因子,利... 降低峰值旁瓣电平对提高阵列天线性能有重要意义,采用传统智能算法易出现搜索精度不高、陷入局部最优等问题。为了提高优化效率,提出一种基于新的更新策略的混沌布谷鸟搜索算法。该算法首先使用混沌映射Sinusoidal代替固定步长因子,利用混沌算子的无序和遍历性提高算法的全局搜索能力;其次,分别针对上一代的最优种群、非最优种群和单个个体提出不同更新策略,使种群跳出了固有的更新模式,避免算法过早进入收敛。在稀布线阵仿真实验中,通过对比4种传统优化算法,该算法可以更有效地抑制线阵方向图峰值旁瓣电平,使优化效果得到了显著提升。 展开更多
关键词 稀布线阵 峰值旁瓣电平 布谷鸟搜索算法 混沌映射 天线方向图 低副瓣 智能算法 优化效率
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联合线性重构与非负稀疏表示的标记分布学习算法
17
作者 彭兴 李婵 +1 位作者 吴其林 程一元 《巢湖学院学报》 2022年第3期97-103,共7页
针对标记分布学习涉及到样本的特征相关性信息及数据可能存在异常和噪声值的情况,结合样本的自我表示性质和样本与标记之间的相关性建立模型,提出联合线性重构与非负稀疏表示的标记分布学习算法(LRNSR-LDL)。首先用特征的自我表示属性,... 针对标记分布学习涉及到样本的特征相关性信息及数据可能存在异常和噪声值的情况,结合样本的自我表示性质和样本与标记之间的相关性建立模型,提出联合线性重构与非负稀疏表示的标记分布学习算法(LRNSR-LDL)。首先用特征的自我表示属性,建立样本特征空间之间的线性关系,得到线性重构后的特征相似空间;然后利用特征和标记之间的相关性,通过非负稀疏矩阵分解将标记分布用特征相似空间表示,并分别用损失函数建立优化模型;最后引入l_(2,1)-范数约束,降低离群点的不良影响,同时增加模型的泛化能力。提出算法与现有的3种标记分布学习算法在6个真实数据集上进行对比实验,并分别用5种距离和相似性指标进行评价,最终的实验结果显示提出的LRNSR-LDL算法具有一定的优势。 展开更多
关键词 标记分布学习 线性重构 非负稀疏表示 l2 1-范数
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稀疏离散线性递归序列的区分
18
作者 郑建华 《中国科学:信息科学》 CSCD 2011年第4期420-428,共9页
本文主要讨论了生成多项式是本原多项式的稀疏离散线性递归序列上已知k个值唯一确定其生成多项式的条件.给出了区分本原多项式的概念,讨论了区分N个本原多项式的充要条件,给出了由任意给定的k个位置上的值区分N个本原多项式的概率分布函数.
关键词 序列密码 LFSR 稀疏离散线性递归序列 本原多项式 概率分布
原文传递
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