基于趋势估计的微多普勒分离与特征提取算法

微动目标特征提取与辨识一直是弹道目标识别的研究热点与难点。针对复杂运动目标微多普勒(micro-Doppler, m-D)曲线交叠耦合导致的微动辨识难点, 提出一种基于曲线趋势估计的分离算法。该算法首先通过骨架提取获得稳定精细的二值化曲线数据, 再基于曲线光滑性和插值法对曲线趋势进行精确估计并分离, 最后利用变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)及经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法分解每条m-D曲线并计算相应的微动特性。仿真实验表明, 所提算法能够在信噪比大于-15 dB条件下稳定分离m-D曲线, 进而提取目标的微动特性。     

导引头的EMD-KF组合滤波方法

在拦截大机动来袭目标时,拦截弹视线角速度呈无规律的非线性变化,导引头对自身测量信息滤波存在一定困难。针对这一背景本文提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)和卡尔曼滤波(Kalman filtering, KF)相结合的导引头滤波降噪方法,发挥经验模态分解处理非平稳信号的自适应特性,并通过卡尔曼估计削弱经验模态分解方法中“边界效应”的影响。仿真表明,该方法对于具有强非线性特性的视线角速度信号有较好的自适应滤波效果。     

CEEMD结合改进小波阈值的激光雷达信号去噪算法

激光雷达远距离回波信号受噪声影响, 严重失真。为了有效去除信号的噪声, 提高回波信号信噪比, 提出一种互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)结合改进小波阈值的去噪算法。CEEMD可以自适应地分解非线性和非平稳信号, 改进小波阈值函数具有高阶可导特性, 能够克服硬阈值、软阈值函数各自存在的问题。两种方法结合, 可以更有效地去除噪声。首先, 对回波信号进行CEEMD分解, 得到若干固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)。其次, 通过相关系数法计算IMF分量与信号的相关系数, 确定相关分量和不相关分量。最后, 对不相关分量使用小波改进阈值法进行去噪, 对相关分量使用粗糙惩罚法进行平滑, 再重构信号。基于实测数据的实验结果表明, 所提算法比CEEMD去噪法和CEEMD结合原改进阈值去噪法, 信噪比分别提升了2.65 dB和0.58 dB。     

基于误差修正与深度强化学习的原油期货价格预测研究

准确预测原油价格一直都是政府管理决策部门、投资主体和学术界关注的重点.然而由于货币政策、地缘政治等多样化风险因素相互作用,原油价格表现出更加复杂的非线性特征,使得原油价格预测面临着前所未有的挑战.本文以INE和WTI原油期货市场为研究对象,通过基于数据分解、强化学习集成策略和误差修正技术构建的原油价格预测模型(PVMD-QSBT-ECS)开展实证研究.首先运用自适应权重的粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)优化的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)对原油期货价格序列进行分解;然后利用Q学习算法(Q-learning, QL)确定堆叠式长短期记忆网络(stacked bidirectional long short-term memory, SBiLSTM)、双向门控循环单元(bidirectional gated recurrent unit, BiGRU)和时域卷积网络(temporal convolutional network, TCN)的最优权重组合以构建集成预测模型,而后对预测结果...     

基于EMD能量占比的海面漂浮小目标特征检测

针对传统的时频分析方法对海杂波分析有限的问题，提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)能量占比的海面漂浮小目标特征检测方法。首先，采用EMD将接收回波分为独立不同尺度的若干个固有模态(intrinsic mode function, IMF)分量，实现对接收回波的频率从高频到低频的分解。然后，分别建立IMF分量与接收回波数据的相关系数，并利用平均均值-标准差之比作为筛选IMF分量的准则，自动筛选出能量较大且波动平稳的低阶IMF分量。最后，提取IMF分量在原始信号中的平均能量占比作为特征，利用蒙特卡罗方法设置门限，进行海面目标异常检测。实测数据的结果显示，所提算法的性能优于对比算法。     

Walsh码软扩频信号降噪算法

针对低信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)条件下, Walsh码软扩频信号盲解扩以及多址信号盲分离难以实现的问题,提出一种Walsh码软扩频信号降噪算法。首先,采用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)算法将Walsh码软扩频信号分解为有限个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),分界点位置可通过Walsh码软扩频信号和噪声的IMF自相关函数收敛速度的差异进行判断。然后,采用小波软阈值滤波算法处理分界点之前的IMF。最后,利用处理后的低阶IMF和分界点后的IMF重构Walsh码软扩频信号,减少由于降噪造成的信号损失。仿真结果表明,在一定低SNR范围内,降噪算法以较低误码率(bit error rate, BER)实现解调,信号损失较少。     

基于极值域均值模式分解的语音增强方法

增强低信噪比(signal to noise ratio, SNR)下的语音质量是语音识别需要解决的问题。在众多增强方法中,经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)是目前应用最为广泛的一种方法。针对EMD在对语音进行增强时存在端点效应的问题,研究了极值域均值模式分解(extremum field mean mode decomposition, EMMD)方法。该方法改变了EMD只利用信号的极值点信息的单一做法,充分考虑输入信号所有信息,计算信号极值点间所有数据的均值,可以有效解决EMD中的端点效应问题。因此,提出了基于EMMD的语音增强方法,实验结果表明EMMD方法的引入,消除局部数据中隐含的支流分量,避免了EMD方法的端点效应问题,明显提高了带噪语音的SNR,改善了语音的质量。     

峰度检验加窗的EMD脉冲星信号消噪方法

针对经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)过程中本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)上存在脉冲星信号与噪声混叠的问题,提出了一种基于局部峰度检验加窗的EMD消噪方法。首先,利用自相关和互相关来判断IMF的重构起点;其次,通过局部峰度检验方法来获取重构起点前两层IMF中信号脉冲部分的左、右端点,选用Turkey Hanning窗滤掉脉冲外噪声;最后,利用自适应阈值方法进一步除噪,改善信号质量。实验结果表明,与其他5种方法相比,所提消噪方法可以有效抑制噪声,保留脉冲星信号细节信息,具有更高的消噪性能。     

消除EMD端点效应的PSO-SVM方法研究

经验模态分解(empirical mode decomposition, 简称EMD)的端点效应使得EMD分解结果产生严重失真, 为了减小分解过程中产生的端点效应, 将支持向量机(SVM)这一智能算法引入EMD, 提出采用SVM模型解决分解中产生的端点效应问题. 通过支持向量机对其原始数据两端进行延拓, 以获得一个或者多个极大值和极小值. 为了使端点处的延拓变得更加合理, 引入粒子群(PSO)智能算法对支持向量机算法参数进行优化, 使其两个端点处的数据延拓得更加准确, 从而使得三次样条曲线在端点处不会发生大的摆动, 实现EMD分解的固有模态函数(IMF)更加准确可靠. 通过对仿真信号的研究表明, 基于PSO-SVM 方法的延拓方法能够很好地抑制了分解的端点效应.     

基于MEEMD-PE与CS-WNN模型的网络时延预测

针对网络控制系统诱导时延具有的随机性、非平稳性、非线性等特点，提出了一种基于改进的集总平均经验模态分解（modified ensemble empirical mode decomposition，MEEMD）-排列熵和布谷鸟搜索（cuckoo search，CS）优化的小波神经网络（wavelet neural network，WNN）时延预测算法。首先通过MEEMD对网络诱导时延序列进行处理，分别计算各模态的排列熵值，对复杂度相近的模态进行重组后得到新的子序列，从而达到降低建模复杂度和减少计算量的目的；然后利用CS算法优化的WNN预测新的子序列；最后叠加各子序列预测结果以获得时延序列的最终预测值。仿真表明，该算法具有较好的预测精度，能反映时延序列的总体趋势，可有效地降低异常值影响等优点。     

TPE-XGBOOST与LassoLars组合下PM2.5浓度分解集成预测模型研究

在我国当前大气重污染的环境下,PM2.5浓度的预警预报工作显得尤为重要.由于PM2.5浓度时间序列具有高度复杂性与随机性等特点,且传统的PM2.5浓度分解集成预测方法没有考虑空气质量因素与气象因素的信息,仅靠PM2.5浓度的历史值难以准确对其精准预测.本文在对历史数据的分解下,对高频数据引入TPE-XGBOOST模型,对低频数据引入LassoLars模型,结合空气质量因素与气象因素反映分解特征的变化趋势,对PM2.5浓度时间序列展开预测研究.通过实验,该组合模型显示出了良好的预测效果,且相对于单一分解集成预测模型有较大的预测精度提升.     

基于PSO优化LS-SVM的小样本非线性协整检验与建模研究

针对小样本非线性时间序列，根据非线性协整的定义，利用基于粒子群优化最小二乘支持向量机的方法，对小样本非线性协整关系检验与非线性误差修正模型建模进行研究，设计了方法的 逻辑流程. 对舰船维修费指数与物价指数进行实证研究，在协整关系类型判断的基础上，实现了小样本非线性协整关系的检验，建立了预测舰船维修费指数的非线性误差修正模型，并与线 性向量自回归模型进行分析比较. 研究表明：基于粒子群优化最小二乘支持向量机的小样本非线性协整检验与建模方法，刻画了小样本系统的非线性协整关系，所建立的非线性误差修正模 型具有较好的预测效果，能够有效地预测小样本非线性系统.     

基于PCA和相位差校正法的风切变预警算法

为了提高相干激光雷达风切变预警算法的预警率，提出一种基于主成分分析（principal component analysis，PCA）和相位差校正法的风切变预警算法。首先，利用PCA对雷达回波信号进行低阶主成分向量提取以实现信号重构，提高信噪比。其次，采用基于快速傅里叶变换的相位差校正法对回波信号峰值频率进行校正，降低回波信号能量泄露。然后，分别利用旋转电机实验数据和小型飞机实验数据对所提算法进行性能评估。结果表明，采用所提算法估计相干激光雷达回波信号峰值频率的平均绝对误差为0.26 MHz，对实际低空风切变的预警率为92.31%。所提算法可以有效降低相干激光雷达回波信号频率估计误差，实现低空风切变预警。     

空气质量对公众感知风险与应对意愿的影响研究

本文通过收集北京、上海、广州、成都、长沙五个城市每日空气质量数据与百度相关关键词的每日搜索数据,采用结构方程模型的分析方法,研究探讨空气质量的优劣对公众搜索行为的影响.结果显示,空气质量指标下降导致公众感知风险、应对意愿、环境与健康意识三方面相关搜索量的显著增加.另外,还比较五个城市空气质量与搜索行为之间的关系以及搜索行为构成方面的差异,其中北京和上海空气质量与搜索行为之间的关系最强,表明两地民众的感知风险和应对意识最强,而成都、长沙以及广州在这些方面的意识较弱.网络搜索信息为政府部门洞察民众对空气质量的各种反应提供了新的渠道.     

Hybrid anti-prematuration optimization algorithm

Heuristic optimization methods provide a robust and efficient approach to solving complex optimization problems. This paper presents a hybrid optimization technique combining two heuristic optimization methods, artificial immune system (AIS) and particle swarm optimization (PSO), together in searching for the global optima of nonlinear functions. The proposed algorithm, namely hybrid anti-prematuration optimization method, contains four significant operators, i.e. swarm operator, cloning operator, suppression operator, and receptor editing operator. The swarm operator is inspired by the particle swarm intelligence, and the clone operator, suppression operator, and receptor editing operator are gleaned by the artificial immune system. The simulation results of three representative nonlinear test functions demonstrate the superiority of the hybrid optimization algorithm over the conventional methods with regard to both the solution quality and convergence rate. It is also employed to cope with a real-world optimization problem.     

基于DNN的无人机数据OFDM传输技术

针对无人机信道含多径、多普勒频移, 还易受到外来干扰和高功率放大带来的非线性失真影响的问题, 提出一种基于深度神经网络(deep neural network, DNN)的无人机正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)数据传输技术。下行链路采用OFDM系统, 在接收端进行解调之后利用最小二乘(least square, LS)信道估计和迫零(zero forcing, ZF)算法做初步信号检测, 然后输入到由BiLSTM和全连接层组成的DNN中进行信道估计和信号检测优化, 并恢复数据流。仿真结果表明, 与传统插值方法相比, 所提方法在无人机起降、飞行和盘旋等3种状态下,信道估计性能具有明显优势, 比特误差率性能提升至少一个数量级; 在非线性失真和外来干扰的影响下, 所提方法仍具有显著性能优势, 不仅简化了系统对非线性失真和干扰的处理模块, 而且提高了系统的可靠性。     

基于Hilbert-Huang变换理论的非线性系统分析

介绍了Hilbert-Huang变换(HHT)这一全新的处理非线性、非平稳信号数据的方法,将其用于分析典型的非线性系统-Duffing方程,通过对使用三阶Runge-Kutta法求解而得到的Duffing方程数值解分解后,得到了4个固有模态函数分量和1个残余量,给出了相应的能量-频率-时间分布图-Hilbert谱,并将其边际谱与Fourier谱作了比较。结果表明,此方法具有更好的局部特性分辨以及瞬时频率分解效果,经HHT变换得到的主要固有模态函数分量具有明确的物理意义,体现在Hilbert谱上的系统固有频率存在明显的波内调制机制,分析结果充分保留了系统的非线性特征。     

基于奇异谱分析的我国航空客运量集成预测模型

针对时间序列包含噪声以及单一模型可能存在预测表现不稳定的问题,本文提出了一个基于奇异谱分析(SSA)的集成预测模型,并将其运用于我国年度航空客运量的预测中.首先,采用SSA方法对原始时间序列进行分解和重构,得到一个剔除噪声的时间序列,然后将其作为单整自回归移动平均模型(ARIMA)、支持向量回归模型(SVR)、Holt-Winters方法(HW)等单一模型的输入并进行预测,接着再采用加权平均集成预测方法(WA)将三种单一模型的预测结果进行综合集成.通过与各单一模型、基于经验模态分解方法(EMD)的模型以及简单平均集成预测方法(SA)的预测结果进行对比发现,本文所建模型具有较高的预测精度和较稳定的预测表现.最后,采用本文的模型对我国2014-2016年年度航空客运量进行了预测.     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。     

鲸鱼优化相关向量机的网络控制系统变采样周期调度

针对资源受限的网络控制系统,提出一种基于鲸鱼优化相关向量机的变采样周期调度算法。通过网络监测模块获取网络带宽与数据传输时间数据,建立鲸鱼优化相关向量机的预测模型,实现对网络带宽及数据传输时间的预测。采用模糊推理计算系统各回路通信带宽的分配权重,进而结合通信带宽及数据传输时间的预测值对各闭环回路的采样周期进行计算,完成采样周期的实时调节。仿真结果表明,在资源受限条件下,所提算法保证了系统的稳定性与控制精度。