基于核独立分量分析的盲多用户检测算法

针对DS-CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,提出了一种改进的核独立分量分析(KICA)算法.该算法首先将五阶收敛的牛顿迭代公式引入到传统的FastICA算法中,同时还引入了一种新的核函数——混合核函数来解决非线性混合信号的分离问题,从而实现了多用户信号检测.最后将所提出的算法与传统的FastICA算法和KICA算法进行仿真比较.结果表明:所提出的算法不仅收敛速度较快,而且具有较小的误码率.     

WKICA算法在多光谱遥感特征提取中的应用研究

多光谱遥感图像具有高度冗余、非线性化的特点。对其进行有效的特征提取是完成精确目标分类的前提。基于核方法强大的非线性映射能力,提出一种小波核独立成分分析WKICA算法。WKICA算法结合小波核函数近似正交,能够对复杂非线性信号进行逐步逼近的优势,有效提高了核独立成分分析KICA算法的求解精度。将其应用在多光谱遥感图像特征提取中,并对预处理条件下的图像采用不同的监督分类方法进行分类实验。实验结果表明,在WKICA算法预处理条件下,能够更有效的滤除图像噪声,相比较传统的特征提取算法,能够获取更加精确的图像分类效果。     

Volterra核优化的SRC人脸识别算法

为了提高稀疏表示分类算法对属于同一方向不同类别样本的分类准确率,提出了一种基于Volterra核优化的稀疏表示分类算法.该算法首先将原始的人脸图像分成不重叠的小块,并利用Volterra核映射到高维空间.在训练阶段遵循费舍尔标准,根据最大化类间距离和最小化类内距离来定义目标函数,从而获得优化Volterra核.与其他方...     

基于小波包变换的自适应多用户检测

在分析传统自适应多用户检测的基础上，提出了一种基于小波包变换的自适应多用户检测算法．该算法用小波包变换进行前处理，然后再通过最小均方(LMS)算法实现自适应多用户检测．与通常的自适应多用户检测算法相比，该算法利用了小波包变换对小波空间进行分解，信号经小波包变换后自相关性会下降，收敛速度提高．同时在此分解过程中，根据信号与白噪声小波包变换完全不同的特性进行信号消噪．理论分析和仿真结果表明，该算法与传统LMS自适应多用户检测算法和基于小波变换的自适应多用户检测算法相比，算法收敛速度更快，且计算量较少，易于实时实现，还具有良好性能．同时仿真结果表明该算法收敛速度与小波基和分解级数的选择有关，分解级数越大，收敛速度越快；对于同一小波基系列，小波基正则性越好收敛速度越快。     

基于卡方核的正则化线性判别行人再识别算法

针对行人再识别过程中存在获取的训练样本较少,真实样本分布不一定线性可分和算法识别率低的问题,提出基于卡方核的正则化线性判别分析行人再识别算法(KRLDA,kemel regularized linear discriminant analysis)。该算法首先利用核函数将样本从线性不可分的原始空间映射到线性可分的高维特征空间,然后在高维空间中构造描述数据之间邻近关系的散度矩阵,再利用正则化线性判别分析获得高维到低维空间的投影矩阵,使得数据在低维空间能够保持高维空间的可分性,从而提升行人再识别算法的识别率。在VIPeR、iLIDS、CAVIAR和3DPeS数据集上,实验结果表明所提出的算法具有较高识别率。     

基于核主成分分析的三维模型分类算法

针对三维模型的分类问题,提出了一种基于核主成分分析(Kernel-Principal Components Analysis,K-PCA)的三维模型分类算法。该算法首先选择形状直径函数(Shape Diameter Function,SDF)作为特征描述符来提取三维模型的特征向量;然后使用核函数将原始特征向量映射到高维空间中并在该空间上进行PCA得到新的特征向量;最后使用KNN算法并计算未知模型与已知类别的k个模型之间的l2范数以实现模型的分类,确定未知模型的类别。实验结果表明,该算法能够很好的识别三维模型的几何特征,能准确的区分不同类别的三维模型,具有较高的分类准确率。     

基于Walsh序列的LBER多用户检测算法的研究及推广

在多径信道环境下,对下行链路的最低误比特率(MBER)多用户检测算法的性能进行了研究,并通过核密度函数估计方法将其推广到自适应的最小误比特率(LBER)多用户检测算法．计算机仿真结果表明：在一定条件下,该算法具有比MMSE算法有更好的误比特率性能(可以达到10^-6以下);该算法模型的扩频序列可以由Walsh序列推广到PN序列．     

MC—CDMA系统中分集接收的改进AFSA多用户检测

文章在多载波码分多址（MC—CDMA）系统上行链路的频率选择性信道中,提出了一种使用多天线分集接收的基于改进人工鱼群算法（AFSA）的多用户检测（MUD）方案。为了解决多目标问题,考虑针对不同天线分支代价函数根据Pareto优化准则进行个体选择,使改进后的鱼群算法具有选择行为和交叉行为,同时也独立利用不同天线分支信号携带的有用信息。仿真结果表明,在相同计算复杂度下,基于Pareto优化准则的个体选择机制AFSA—MUD的误码率（BER）性能要远远优于基于代价函数线性合并的个体选择机制;通过与单用户和最优检测仿真结果比较也表明,基于该策略的改进人工鱼群算法的多用户检测是有效的。     

基于核主成分分析的人脸识别

核主成分分析方法是主成分分析的改进算法,其采用非线性方法提取主成分.把核主成分分析应用到人脸识别中,利用核主成分分析方法选择合适的核函数在高维空间提取人脸图像的主成分.核主成分分析与传统主成分分析相比,可以得到更好的适合分类的特征.基于ORL人脸库,识别核主成分分析提取出的主成分的相关性系数.实验结果表明,核主成分分析不仅实现了降维,而且能取得比传统主成分分析更好的识别性能,正确识别率为92.5%.     

基于一类SVM贝叶斯算法的DS-UWB系统多用户检测研究

在多径多址条件下,用户自身的前后符号之间会产生码间干扰,同时各用户之间会产生多址干扰,从而给用户信号的正确检测带来极大困难。提出了一种基于一类支持向量机贝叶斯分类器的DS-UWB系统多用户检测算法,证明了基于径向基核函数的一类SVM的分类函数归一化为密度函数,并将所得的概率密度函数用于构造贝叶斯分类器。仿真实验表明,在UWB信道环境下本算法的误码率性能明显优于最小均方误差（MMSE）检测和解相关检测等线性检测算法。相比传统SVM算法,本算法所需的核运算量和存储空间要小得多,有效地降低了运算负载,抑制了多址干扰。     

基于双核独立元分析的化工过程故障诊断算法研究

由于化工生产过程数据具有强非线性和非高斯性特征,提出了核主元分析与核独立元分析相结合的可用于化工过程故障诊断的双核独立元分析算法,该算法利用核主元分析的非线性核函数把数据从原空间映射到高维特征空间进行白化预处理,再用核独立元分析算法进行独立元分析,在特征空间中获得故障监控统计量,计算控制置信限,达到有效的故障诊断.提出的算法应用在连续搅拌反应釜过程中,结果表明,该算法对化工过程故障诊断能有效提高准确度、降低漏报率和误报率.     

基于小波变换和KICA算法的图像盲分离

盲源分离技术在污染图像恢复与重构中起着重要的作用。近年来出现了多种盲分离算法,在无噪声的情况下,KICA(核独立分量分析)的分离方法最好。但在有噪声的情况下,传统的方法对于有噪混合图像的分离效果不佳。针对这一问题,提出了小波去噪与KICA相结合的算法对有噪混合图像进行去噪分离。仿真实验结果表明这种方法能有效地降低噪声的影响,能较好地实现了图像的分离。     

基于核独立成分分析的发酵过程在线监测方法

提出了一种基于核独立成分分析（KICA）的发酵过程在线监测方法,该方法结合了发酵过程数据的特点,采用了一种新的过程监测指标U_s²,对发酵过程数据各时刻独立分量与该时刻所有批次独立分量均值的偏差信息进行特征提取,具有较强的抗干扰能力。青霉素发酵检测的实验结果表明,采用新监测指标的发酵过程监测方法能更好的识别较小的故障,降低漏报率,提高发酵过程在线监测的准确性。     

KICA与Relief算法相结合的人脸识别研究

为使提取到的独立成分有利于人脸的分类识别，在用核独立成分分析（KICA）进行特征提取后，选用改进后的k最近邻的Relief方法进行特征选择。改进后的Relief算法可以减少噪声污染，并能处理小样本问题，使选择后的人脸特征较好地用于分类。通过在 AR人脸库上的实验，并与类内类间距离的特征选择方法进行比较，证明了该方法的有效性。     

基于核状态空间ICA的非线性动态过程故障检测方法

针对工业过程的非线性和动态特性,提出一种基于核状态空间独立元分析的故障检测方法.采用核规范变量分析法将非线性动态过程数据映射到核状态空间,得到去相关的状态数据.对状态数据的各时延协方差矩阵进行加权求和得到状态数据的时序结构矩阵,进而建立ICA统计模型,从状态数据中提取独立元特征数据,并构造监控统计量检测过程故障.在Tennessee Eastman过程上的故障检测结果表明,相比于传统的基于动态核主元分析的故障检测方法,该方法更加灵敏地检测到故障的发生,提高故障检测率.     

基于核独立元分析的非线性工业过程故障诊断

复杂工业过程的数据具有非高斯、非线性特性,在进行故障检测时,利用核独立元分析(kernel independent component analysis, KICA)方法能有效解决这一问题。然而,由于在处理数据时使用了核函数,无法将线性的贡献图方法直接用于故障诊断,因此采用一种基于改进KICA结合非线性贡献图的方法,对非线性工业过程进行故障检测与诊断。该方法利用基于超松弛因子的FastKICA方法建立监控模型,得到检测故障信息。在发生故障后,通过非线性贡献图法诊断故障变量。最后,选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,通过与传统贡献图方法比较,结果表明此方法能够对非线性数据进行有效可靠的故障检测和故障诊断,验证了非线性贡献图的有效性。     

Application of Kernel Independent Component Analysis for Multivariate Statistical Process Monitoring

In this research,a new fault detection method based on kernel independent component analysis (kernel ICA) is developed.Kernel ICA is an improvement of independent component analysis (ICA),and is different from kernel principal component analysis (KPCA) proposed for nonlinear process monitoring.The basic idea of our approach is to use the kernel ICA to extract independent components efficiently and to combine the selected essential independent components with process monitoring techniques.I2 (the sum of the ...     

基于改进核主元分析的故障检测

针对电主轴系统特点,提出基于改进核主元分析(KPCA)的故障检测方法,引入混合核函数的定义,将多项式核和径向基核的混合核方法与主元分析方法(PCA)相结合,解决采用单一核函数诊断故障时的高误诊率问题.首先对数据进行预处理,然后使用混合核函数对数据矩阵进行映射,映射到高维特征空间,使非线性数据变量变为线性数据变量,并使用PCA提取变量数据的高维空间相关特征确定主元个数,最后根据混合非线性主元特征计算出的T2和Q统计量,实现在线故障检测.该方法改进传统核函数的选取方法,充分考虑工业过程中的非线性,更精确地描述工业过程特性,可以准确、有效地检测出电主轴系统故障.对田纳西-伊斯曼(TE)过程以及电主轴系统的应用实例证明该方法的可行性.