基于最优LS-SVM的制导工具误差分离与折合

将最小二乘支持向量机方法应用于制导工具误差分离于折合。利用线性核函数获得了工具误差系数的估计,然后利用交叉验证技术推导了最小二乘支持向量机最优参数的选择准则。该准则的计算是基于模型求解的中间参数,所以并没有增加很多的计算量。最后根据六自由度弹道仿真软件进行了特殊弹道与全程弹道的仿真。仿真计算表明,与最小二乘和主成份方法相比,最优最小二乘支持向量机获得的误差系数估计与真值更加接近,折合得到的全程弹道遥外差更加准确。     

模糊偏最小二乘支持向量机的应用研究

基于偏最小二乘回归法和模糊隶属度函数,提出了一种模糊偏最小二乘支持向量机.传统最小二乘支持向量机引入模糊加权系数后,可以根据训练样本点的情况调整折衷系数,有效地提高了最小二乘支持向量机的抗噪性能.同时利用偏最小二乘回归法,克服了求解线性回归方程中自变量向量间的多重相关性问题.利用 sinc 函数对该建模方法进行了测试,并进一步对铜转炉吹炼时间的预测问题进行了仿真研究.仿真结果表明,该建模方法具有预测准确、跟踪性能好的优点.     

有色噪声系统的迭代辨识与递推辨识方法仿真比较研究

针对ARARX模型(即动态调节模型),提出了分别辨识系统模型参数向量和噪声模型参数向量的新型最小二乘迭代辨识方法.其基本思想是:通过极小化一个信息矩阵中含噪声项的准则函数,导出两个参数向量的最小二乘估计式,进一步将估计式中信息矩阵所含的未知噪声项用其迭代估计代替,而其迭代估计又用前一次迭代的参数估计进行计算.在每步迭代计算中,二者执行了一个递阶计算过程.与滤波式递推广义最小二乘算法相比,提出的迭代算法也可用于在线辨识,而且在每一步迭代计算中,反复利用了系统可测数据信息,因而能够获得高精度参数估计.仿真例子证实了理论研究结果.     

变遗忘因子相关函数自适应滤波算法

相关函数递推最小二乘(CRLS)算法在回波消除中双方对讲情况下是有效的,但其计算复杂度较高。把相关函数最小二乘准则中的遗忘因子视为时变的遗忘因子,应用最速下降法使当前时刻的方向矢量正交于前一时刻的方向矢量,从而获得时变的遗忘因子的表达式,得到一种新的相关函数自适应滤波算法。该算法的计算复杂度比相关函数递推最小二乘算法的要低。计算机数值仿真结果表明,新算法的收敛性能和相关函数递推最小二乘算法的收敛性能相当。     

自适应FIR高精度时延估计研究

从最小二乘原理出发,结合参量模型时延估计方法,提出了一种使得时延引起的输入信号与参考信号之间实现最小二乘的自适应FIR高精度时延估计方法。与广义互相关法、相位谱法和自适应最小均方(leastmean square,LMS)时延估计方法相比,该方法具有算法简单、运算量小、精度高、收敛快的优点。计算机仿真实验和消声水池试验结果均验证了该算法的有效性。     

基于距离加权最小二乘的量测数据关联

量测数据关联是被动多传感器系统中需要首先解决的一个关键问题,通常可采用多维分配算法进行求解,其中代价函数的选取在一定程度上决定了算法的最终分配结果。基于广义似然比构造的代价函数由于采用精度较低的传统最小二乘法进行定位,且没有考虑融合方差的影响,导致其性能较差。针对这一问题,提出一种基于距离加权最小二乘的量测数据关联算法,该算法将距离信息引入最小二乘定位算法中,并在代价函数的计算中融入目标位置的估计方差,构建出能够更为准确反映量测与目标之间相关程度的代价函数。仿真实验表明,所提算法在计算代价较小的前提下,提高了关联正确率,具有较好的工程应用价值。     

降秩最小二乘通道估计算法的性能分析

降秩最小二乘通道估计算法有效地改进了通常的最小二乘对通信通道脉冲响应的估计,本文中我们对此算法的估计均方误差性能进行了定量的分析,文中给出了算法估计的均方误差的近似表达式。模拟实验结果验证了文中理论的正确性。     

基于迭代最小二乘的按序串行干扰消除MIMO判决反馈算法

基于迭代最小二乘的按序串行干扰消除MIMO判决反馈算法在应用迭代最小二乘算法得到的前馈数据向量中按序将已检测并判决出的信号进行消除,并将前馈数据向量合并到反馈擞据向量中,避免了已判决出的信号对前馈数据向量的干扰,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物的无线通信环境下进行仿真实验,结果表明与传统的采用迭代最小二乘按序判决反馈算法相比,所提算法检测性能提高,误码率显著下降.     

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跳邻居节点问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.     

Modified L-P小波最小二乘支持向量机及在动态系统辩识中的应用

为了提高动态系统的辩识品质,提出了-种新的可调带宽多维支持向量小波核函数-modifiedL-P小波核函数.理论E证明了这种核函数是满足平移不变核定理的支持向量核函数.由于该核函数具有平移伸缩正交性,而且适用于信号的局部分析、信噪分离和突变信号的检测,从而提升了支持向量机的泛化性能.应用Modified L-P小波核作为最小二乘支持向量机的核函数,可以简化计算复杂性,提高学习效率.回归实验和动态系统辩识的仿真结果表明,Modified L-P小波核函数最小二乘支持向量机的建模和逼近能力优于基于L-P小波核函数或高斯核函数最小二乘支持向量机,更适合工程应用.     

基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域算法

提出一种基于非线性共轭梯度法的唯相直接数据域最小二乘算法。根据标准直接数据域算法得到代价函数,由小相位扰动效应和泰勒展式推导得到代价函数的梯度,使用非线性共轭梯度法对代价函数进行优化,最终确定最优唯相权值向量。作为一种唯相自适应算法,它在硬件实现上比传统算法更具简单性。同时,它只对单快拍数据进行处理,避免了样本协方差矩阵的构造以及矩阵求逆运算,更适合于实时处理。仿真结果表明,算法具有良好的信号恢复和干扰置零性能。     

Efficient parallel adaptive array beamforming algorithm

For a large-scale adaptive array, the heavy computational load and the high-rate data transmission are two challenges in the implementation of an adaptive digital beamforming system. An efficient parallel digital beamforming (DBF) algorithm based on the least mean square algorithm (PLMS) is proposed. An appropriate method is found to partition the least mean square (LMS) algorithm into a number of operational modules, which can be easily executed in a distributed-parallel-processing fashion. As a result, the proposed PLMS algorithm provides an effective solution that can alleviate the bottleneck of high-rate data transmission and reduce the computational cost. PLMS requires less computational load than that of the conventional parallel algorithms based on the recursive least square (RLS) algorithm, as well as it is easier to be implemented to do real time adaptive array processing. Moreover, low sidelobe of the beam pattern is obtained by constraining the static steering vector with Tschebyscheff coefficients. Finally, a scheme of the PLMS algorithm using distributed-parallel-processing system is also proposed. The simulation results demonstrate that the PLMS algorithm has the same interference cancellation performance as that of the conventional LMS algorithm. Moreover, the PLMS algorithm can obtain the same good beamforming performance, regardless how the algorithm is partitioned. It is expected that the proposed algorithm will be used in a large-scale adaptive array system to deal with real time adaptive digital beamforming processing.     

Lattice structure adaptive IIR notch filter based on least square kurtosis

A new variable step-size algorithm for a second-order lattice form structure adaptive infinite impulse response (IIR) notch filter to detection and estimation frequency of sinusoids in Gaussian noises is proposed. Utilizing least square kurtosis of output signals as a cost function, the new gradient-based algorithm to update frequency of the adaptive IIR notch filter and the new variable step-size algorithm are given. The computer simulation results show that the proposed algorithm has better ability in suppressing colored Gaussian noises and better accuracy in estimating parameters at low SNR than previous algorithms.     

噪声鲁棒变步长LMS算法及其在OFDM水声信道均衡中的应用

针对最小均方(least mean square, LMS)算法在低信噪比(signal to noise ratio, SNR)条件下性能较差的问题,提出一种噪声鲁棒变步长LMS(noise robust variable step-size LMS, NRVSLMS)算法。该算法通过结合改进的双sigmoid函数和误差信号自相关函数,在迭代过程中动态调整步长的大小,解决了传统LMS算法中收敛速度、跟踪性能和稳态性能互相矛盾的问题。理论分析和仿真结果表明,与其他变步长算法相比, NRVSLMS算法抗噪声能力强,具有良好的跟踪速度和稳态性能。将该算法应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声信道均衡中,与现有LMS类自适应均衡方法相比,基于NRVSLMS算法的信道均衡方法能够显著降低系统误码率(bit error rate, BER)和均方误差(mean square error, MSE)。     

基于压缩感知的多核稀疏最小二乘支持向量机

为了提高稀疏最小二乘支持向量机对高维、异构数据的泛化性能,提出新型的基于压缩感知的稀疏多核最小二乘支持向量机算法。首先根据压缩感知理论,用正交匹配追踪算法对最小二乘支持向量机的支持向量进行稀疏化,再利用线性多核扩展法求出新的核函数矩阵。将新的核矩阵应用到最小二乘支持向量机,得到稀疏多核最小二乘支持向量机的解,用稀疏的支持向量实现函数回归。理论分析与数据实验对比结果表明该模型对于高维、异构数据能够更快更准确地进行训练,大大提高了模型的泛化能力和运算速度。     

变宽度凸组合变阶数LMS自适应滤波算法

为了进一步改善凸组合变阶数最小均方(convex combination variable fractional tap-length least mean square,CFTLMS)自适应滤波算法的稳态性能,在证明其稳态性能的基础上,提出了一种变宽度凸组合变阶数(variable width-CFTLMS, VW-CFTLMS)自适应滤波算法,并给出参数的选择依据。仿真结果验证了低信噪比情况下,VW-CFTLMS算法稳态性能和参数选择依据的正确性;同时该算法的稳态性能要优于CFTLMS算法,其额外均方误差相比于CFTLMS算法降低约1.8 dB,具有实用价值。     

一种新的基于核函数的非线性系统辨识方法

提出了一种新的基于核函数的非线性系统辨识方法。该方法无须知道系统输入输出先验信息,首先对系统输入输出数据进行密度估计及聚类,自适应获取该数据隐含的类别数目及对应的核参数,得到系统的结构。进而利用这些核,将系统原始低维输入输出数据映射到高维空间获取新的输入输出数据,然后通过递归最小二乘方法获取系统的参数。仿真结果表明了该方法的有效性和自适应性。     

一种新的基于LMS的自适应半盲多用户检测算法

深入研究了最小均方(least mean square,LMS)盲多用户检测,提出多载波码分多址(multicarrier CDMA,MC-CDMA)系统下一种基于子空间约束LMS的自适应半盲多用户检测算法.该算法设计了一种最小输出能量(minimum output energy,MOE)半盲检测器,给出一种子空间约束LMS算法自适应得到MOE检测器的权向量.为了降低计算复杂度,采用修正的紧缩近似投影子空间跟踪(projection approximation subspace tracking with deflation,PASTd)算法自适应跟踪信号子空间.通过利用小区内所有用户的扩频码有效地抑制了多址干扰,将权向量约束在信号子空间,降低了噪声子空间的影响,从而提高了收敛速度,改善了输出信号干噪比和误码率性能,仿真实验验证了该算法的有效性.     

基于改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法

利用稀疏重构类方法进行雷达微波关联成像时, 传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)算法在每一次迭代过程中均需要求解目标函数的最小二乘解, 导致成像算法计算复杂度随矩阵规模和迭代次数增加而急剧攀升。针对此问题, 结合频率捷变思想, 提出了一种改进OMP算法的稀疏目标微波关联成像方法。首先, 阐明了微波关联成像机理, 并构建了微波关联成像信号模型; 然后, 利用共轭梯度法对OMP算法中的最小二乘求解步骤进行了改进, 并分析了改进后算法的计算量; 最后, 通过与最小二乘成像方法、匹配滤波成像方法和基于传统OMP稀疏重构的成像方法进行计算机对比仿真实验, 证明了本文算法的正确性与优越性。