基于独立分量分析的自适应最小均方误差多用户检测

分析了CDMA矩阵信号模型和线性独立分量分析的数学模型,根据比较得出这两种模型具有相同形式.将独立分量分析应用于CDMA系统的多用户检测中,提出了基于ICA后处理的自适应最小均方误差(MMSE)多用户检测方法.该方法采用自适应MMSE检测器的输出来初始化独立分量分析的迭代,既利用了信源的独立性,又充分利用了已知扩频码的信息,从而提高了多用户检测器的性能.仿真结果表明:采用提出方法的误码性能优于自适应MMSE检测方法,尤其在高信噪比的情况下,误码性能得到了较大改善.     

基于改进遗传算法的独立分量分析算法

针对现有独立分量分析算法的分离效果依赖于非线性对比函数的选择,并且无法有效地分离超高斯和亚高斯混合信号这一现象,提出了一种基于遗传算法的独立分量分析算法,该算法采用直方图法根据信号的样本序列来估计信号的概率分布,解决了信号问互信息的计算问题,然后通过遗传算法最小化信号间的互信息,实现了对线性混叠信号的分离;同时,针对标准遗传算法存在的一些缺点如局部搜索能力差、容易出现早熟收敛等,提出了一种改进遗传算法,提高了遗传算法的寻优能力.对模拟信号的分离结果表明,基于改进遗传算法的独立分量分析算法的性能优于FastICA算法,对亚高斯和超高斯信号的混合信号具有优异的分离能力.模拟仿真实验结果同时也证实了改进遗传算法的寻优能力.     

基于LSTM神经网络的短期轨道预报

针对基于动力学模型的轨道预报方法对卫星自主轨道预报与大量非合作目标轨道预报中存在建模成本过高和缺少目标空间环境信息的问题, 提出一种基于误差数据驱动的神经网络轨道预报方法。该方法在解析法动力学模型的基础上, 使用长短期记忆神经网络对历史轨道预报的误差进行学习, 预测未来短期动力学模型的预报误差, 以此对预报结果进行修正。选用Ajisai卫星轨道数据和SGP4(simplified general perturbations)动力学模型对所提模型的有效性和性能进行仿真验证。实验结果表明, 所提方法对地心惯性坐标系下3个轴一天的预报误差分别下降到原来的16.87%、17.66%、19.58%, 显著提升了轨道预报精度。     

基于独立分量分析的DS-CDMA下行信道延迟估计

将独立分量分析方法引入DS-CDMA系统，通过对DS—CDMA信号模型和线性有噪ICA模型的比较，得出这两种模型具有相同形式。因此，提出了一种基于ICA的DS—CDMA下行信道的延迟估计方法。该方法采用固定点ICA算法来估计多径信道的混合矩阵，从而提取信道的延迟信息。仿真结果表明：与匹配滤波检测方法相比，该方法具有更好的性能。     

独立分量分析在相控阵雷达信号检测中的应用

相控阵雷达工作的环境日益复杂,分析了干扰、杂波环境下相控阵雷达接收信号的盲可辨识性,建立了目标信号的盲分离模型,在此基础上提出了小波变换与独立分量分析方法相结合检测目标的算法。该算法首先使用小波变换对相控阵雷达接收的回波信号作消噪处理,提高目标信号的信噪比,然后使用独立分量分析方法对源信号进行分离,提取相控阵雷达接收回波中的目标信号。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于全局特征和局部特征组合的脸谱识别方法

本文中,提出了一种新的脸谱识别方法。首先利用核主分量分析技术提取脸谱图象的全局特征,然后利用独立分量分析技术提取脸谱图象的局部特征,分别挑选出部分局部特征向量与部分全局特征向量组合成脸谱的组合特征向量,然后利用支持向量机分类器进行识别。采用ORL脸谱库进行测试,并与其它特征提取方法进行了比较,实验结果显示基于组合特征方法的识别率明显优于其它方法。     

SOFC的支持向量机(SVM)辨识建模

为了便于固体氧化物燃料电池(SOFC)的性能预测和控制方案设计,提出一种基于支持向量机(SVM)的建模方法,用具有RBF核函数的SVM建立了SOFC电池堆的非线性模型.应用仿真对所建SVM模型的有效性和精度进行了检验,并与BPNN模型的辨识效果进行了比较.仿真结果证明与BPNN模型相比,SVM模型具有较高的建模精度.该SVM辨识模型的建立,对SOFC系统的控制策略研究具有一定的实用价值.     

基于ICA的工业过程监控方法及其在TEP中的应用

针对工业过程的监控,论文采用独立分量分析(ICA)方法提取过程的独立分量,并把正常工况下的独立分量构成特征子空间,将待监测的数据投影到该子空间,提出以投影系数的变化作为监控指标的监控方法.仿真应用表明独立分量分析能够提取有效的TEP状态特征,监控指标可以有效的对系统进行监控.     

基于复值HRRP CICA特征的多方位SAR目标识别

提出了一种基于雷达目标复距离像复值独立分量分析（complex independent component analysis, CICA）的合成孔径雷达（synthetic aperture radar, SAR）目标多方位散射特征提取和识别方法。根据雷达目标散射机理,将目标高分辨率复距离像建模为多个散射中心的复相干叠加。在分析复距离像的基础上,采用CICA方法实现了距离像中每个散射中心响应的分离。针对每个散射中心响应,利用高阶矩方法提取特征矢量。分类器基于隐马尔可夫模型（hidden Markov model, HMM）设计。采用美国运动和静止目标获取与识别（moving and stationary target acquistion and recognition, MSTAR）计划公开发布的目标实测数据进行算法实验,实验结果说明了提出方法具有较好的识别率。     

基于生产目标的热轧过程集成控制方法的研究

在热轧生产中，加热工序和轧制工序对钢坯出炉温度及加热均匀性的要求上存在矛盾，解决该问题对加热过程和轧制过程的高度集成控制提出了较高的要求。为此采用基于生产目标的综合集成控制技术，建立了钢坯热轧过程的集成控制模型，针对能有效降低轧钢生产能耗的低温加热轧制工艺的仿真结果表明了该模型的有效性，可应用于实际的热轧生产过程。     

灰色模型GM(1,n)的变量选择及拟合度分析

根据灰色关联度,探讨了ＧＭ（１, ｎ ）拟合度与变量选择的关系．应用实例,说明了变量选择在灰色建模过程中的必要性．     

Blind source separation of ship-radiated noise based on generalized Gaussian model

1 .INTRODUCTIONBlind source separation (BSS) in signal processinghas received considerable attention from many re-searchers .It is a fundamental problem in signalprocessing with a large number of extremely di-verse applications such as multi-user communica-tions ,speech signal processing, array processingand medical signal processing including ECG,MEGand EEG. The general goal of blind sourceseparation (BSS) is to separate the statistically in-dependent , unknown source signals from t…     

基于独立源分析的过程监测及故障诊断方法

多元统计过程控制(MSPC)要求观测数据服从正态分布,而实际的工业过程数据大都不满足正态分布条件。独立源分析(ICA)是近几年才发展起来的一种新的统计方法,可以克服对数据分布的依赖。为此以ICA算法为核心,引入一种新型的过程监测及故障诊断方法。应用ICA提取独立源,利用I2图,Ie2图和SPE图进行故障检测,将变量重构图用于诊断故障。以三水箱系统为背景进行的实验研究,验证了该方法的有效性。     

线材轧制冷却过程智能混合控制

由于轧制节奏的变化和与低温步进梁长时间接触,从步进梁式加热炉出来的线材料坯(简称钢坯)温度沿纵向呈现不规则状态分布,这使得线材成品的质量稳定性受到严重影响。限于高速轧制的工艺特点和冷却系统的大滞后特征,钢坯均温处理一直是采用步进式加热的线材轧制过程控制难点。针对高速线材冷却控制特点,提出了一种基于温度分布状态分析的轧制冷却过程智能控制模式。该模式采用RBF网络模型对轧件温度进行提前预测,通过对预测温度的深入分析,辨识每根钢坯的温度状态分布特征(平均温度、水印深度和位置等),并结合冷却系统特性把握设定调整节奏,实现了线材轧制冷却过程的均温和降温控制目标。     

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VSMM的GMCPHD滤波算法在多机动目标跟踪的应用

针对交互多模型(interacting multiple model, IMM)在多机动目标跟踪算法中存在的缺陷以及目标跟踪精度问题,提出了基于变结构多模型（variable structure multiple model, VSMM）的高斯混合基数概率假设密度（Gaussian mixture cardinalized probability hypothesis density, GMCPHD）滤波算法。该算法利用了VSMM具有自适应性、时变性的特点,达到了在某一时刻能够选取与目标运动模式相匹配的模型集合的目的,相比于IMM考虑的仅是固定的模式集合具有很强的优越性。此外,GMCPHD滤波算法不仅避免了数据关联问题,而且通过高斯分布递推PHD函数的同时递推基数分布。最后,利用雷达作为传感器,对跟踪机动目标进行仿真,证明VSMM相比于IMM对于多机动目标跟踪更具有优越性,同时验证了VSMM GMCPHD滤波算法具有提高机动目标跟踪精度,减小跟踪误差的作用。     

Modeling of Selective Availability for Global Positioning System

ＭｏｄｅｌｉｎｇｏｆＳｅｌｅｃｔｉｖｅＡｖａｉｌａｂｉｌｉｔｙｆｏｒＧｌｏｂａｌＰｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇＳｙｓｔｅｍ￥ＹａｏＨｕｉｈａｉ＆ＬｕｅＳｈａｎｗｅｉ（ＤｅｐａｒｔｍｅｎｔｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＢｅｉＪｉｎｇＵｎｉｖｅｒ...     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。     

基于混沌自适应烟花算法的雷达信号盲源分离

针对传统独立成分分析(independent component analysis, ICA)方法存在收敛速度慢、分离性能不高的问题,将混沌映射策略与自适应爆炸半径相结合,提出一种基于混沌自适应烟花算法(chaotic adaptive fireworks algorithm, CAFWA)的盲源分离(blind source separation, BSS)方法,并应用于雷达辐射源混合信号分选问题。混沌映射策略可以将初始值在解空间内分布更加均匀,爆炸半径能够根据适应度的优劣自适应改变,保证了所提算法局部搜索的精度,满足了全局搜索的多样性。实验结果表明所提算法可以在无噪和有噪情况下均能很好地分选观测信号,而且具有比传统算法更快的收敛速度和更优异的分选性能。     

基于PSO-BP的应急通信感知装备效能评价方法

应急通信感知装备效能评价可支撑相关装备的发展规划, 而现有评价方法主观性强, 且自适应能力有待提升。因此, 提出一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的改进反向传播(back propagation, BP)神经网络的应急通信感知装备效能评价方法, 旨在建立客观精准的效能评价。首先面向实战效能构建了三级效能评价指标体系, 然后将样本数据进行主成分分析法降维, 建立BP神经网络回归模型, 并结合PSO算法对模型的连接权值与阈值进行优化, 形成PSO-BP模型以避免局部极小值问题, 获得可评价具体装备效能时的神经网络模型。实例分析表明, PSO-BP相较于BP神经网络模型评价的均方误差减少了28.18%, 表明PSO-BP模型具有更高的准确性。