基于小波变换的非线性信道判决反馈均衡算法

针对严重线性失真和轻度非线性失真的数字信道 ,在分析一种基于关联模型的非线性信道判决反馈均衡器的基础上 ,提出用正交小波表示非线性信道判决反馈均衡器并给出了自适应均衡算法。该算法的优点是将小波变换与关联模型相结合 ,利用小波变换的去相关能力在小波域中通过归一化的最小均方误差 (LMS)算法来提高收敛速度 ,计算量增加不多 ,易于实时实现。仿真结果表明 ,该算法具有良好的收敛性能     

图像序列的准三维运动目标自寻的跟踪算法

根据序列图像中的运动目标特征像点必须要满足在像平面里的约束条件,又要满足其空间三维运动规律,导出一套准三维运动模型。进而建立了连续非线性的系统动态模型和离散线性的量测模型,得到一套准三维自动寻的跟踪处理算法,利用二维观测结果就可以实现三维形式的智能跟踪。算法简单,易于实现,而且同样具有三维智能跟踪的优良特点,即抗丢失、抗机动和抗噪扰的鲁棒性能。模拟和真实图像序列的实验结果充分证明了该算法的优良性能。     

极坐标系中带多普勒量测的雷达目标跟踪

将仅仅考虑位置量测的二维去偏一致转换量测卡尔曼滤波算法进行推广,以解决包含多普勒量测且斜距误差和多普勒误差相关的雷达目标跟踪问题。首先用斜距和多普勒量测的乘积构造伪量测,以减小多普勒量测和目标运动状态之间的强非线性程度;然后用嵌套条件方法得到了转换量测误差前两阶矩的一致性估计;最后根据伪量测是目标运动状态二次函数的特性,用二阶EKF最优地实现了非线性跟踪滤波,其中为了进一步减小二阶EKF的近似误差,利用Cholesky分解实现了位置量测和伪量测的序贯处理。Monte-Carlo仿真结果表明采用新算法可以明显改善跟踪滤波器的性能。     

基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法

针对噪声分布未知环境下的非线性目标跟踪,提出了基于卷积粒子滤波的交互式多模型算法。该算法利用卷积粒子滤波器并行地运行多个模型,对前一时刻每个模型的状态后验概率密度进行交互,从交互后的概率密度中采样作为当前时刻滤波器的初始粒子,对当前时刻每个模型的状态后验概率密度进行加权作为系统输出。与基于粒子滤波的交互式多模型算法相比,算法消除了对量测噪声分布的依赖,提高了效费比,理论分析和仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于三维"运行剖面"描述模型的测试数据自动生成

针对被测软件有多种使用时的情况,提出了一个三维的运行剖面描述模型,该模型要求综合考虑被测软件在实际应用中的各种使用情况,因而依据三维运行剖面描述模型进行测试,能较好的体现出被测软件的整体质量.给出了基于三维运行剖面描述模型的测试数据自动生成算法,以及检验生成的测试数据集与被测软件的运行剖面是否一致的方法,以保证测试数据集的有效性.     

举重运动的人体三维模型重建及仿真

提出了一种利用多摄像机来重建三维人体运动的新方法。相对于传统贴标记的方法,这种方法使用简单,所需物理设备价格便宜。其算法特点是,多种图像特征和运动知识有机地集成于一个基于非线性优化策略的跟踪框架中。具体地,通过定义人体模型,摄像机投影模型,以及相似性度量模型来得到优化框架下的目标函数,并使用牛顿-高斯算法进行求解。同时,基于轮廓匹配来预测二维关节点的算法有效地解决了遮挡和跟踪错误积累这一关键问题。本算法在举重运动三维重建中的应用说明其可以重建运动员的三维运动,并作为运动分析的依据。     

核稀疏概念编码算法及在图像表示中的应用

稀疏编码算法是一种常用的图像数据表示方法.为了处理高度非线性分布的数据,文中提出了一种核稀疏概念编码算法,并应用于图像表示.该算法首先对邻域图进行谱分析,提取数据的几何流形结构信息;然后将原始特征空间数据映射到高维特征空间中,利用谱回归在高维特征空间中来计算基向量;最后在高维特征空间中对每个样本逐个进行表示.文中算法不仅能有效地处理非线性结构数据,而且只需求解一个稀疏特征值问题和两个回归问题,计算简单有效.在Yale、ORL和PIE图像库的聚类实验表明,文中算法的准确率和归一化互信息均优于其它几种对比算法.     

Unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波算法

针对条件线性高斯状态空间模型,提出unscented卡尔曼滤波-卡尔曼滤波unscented Kalman filte-ring-Kalman filtering,UKF-KF算法,该方法用UKF估计条件线性高斯状态空间模型中的非线性状态,用KF估计线性状态。为了有效地融合UKF和KF估计的后验状态分布,将蒙特卡罗方法应用于KF估计的线性状态均值和方差,获得了与UKF sigma点相同数量的后验线性状态估计分布的样本,然后将这些样本与UKF中sigma点进行合成去获得系统中非线性状态的估计。该算法应用于机动目标跟踪的仿真结果表明:与Rao-Blackwellized粒子滤波器(Rao-Blackwellized particle filter,RBPF)相比,该算法虽在估计精度上略有下降,然而计算时间明显降低,有效提高了实时性。     

基于最大比合并空间分集判决反馈盲均衡算法

信道的多径传播和衰落特性常在接收端引起码间干扰,严重影响了通信质量.为了减少码间干扰,提高通信质量,在分析空间分集技术和判决反馈盲均衡性能的基础上,提出了一种基于最大比合并空间分集的判决反馈盲均衡算法(MRC-DFE),该算法利用了空间分集来减少衰落的影响,利用判决反馈盲均衡器来克服码间干扰,具有收敛速度快、均方误差小的特点.计算机仿真结果,验证了该算法的有效性.     

基于反馈线性化的永磁混悬系统的观测与控制

为观测永磁混悬系统的状态并进行控制,首先建立以间隙、速度和磁密为状态变量的非线性模型,然后采用反馈线性化将其变换为线性模型,再应用线性理论设计降维观测器和控制器,最后得到原非线性模型的状态现测值和控制器并进行仿真.仿真结果表明:混悬系统经反馈线性化后,基于观测器进行状态反馈,能够具有很好的动态性能,系统输出能快速地跟踪给定输入.     

基于相关反馈学习的三维目标检索算法

针对三维目标(3D object)检索问题,提出了一种基于混合描述符及多支持向量机融合相关反馈学习的3D目标检索方法。在分析现行3D模型检索方法的基础上,提出了混合描述符H_D及相关反馈学习的总体思路。讨论了H_D框架构建,即在光场图像阵列自适应聚类基础上,分别实现H_D各个子描述符。讨论了基于多支持向量机的融合分类学习机制,并将其用于3D目标检索反馈学习环节,对H_D检索性能及相关反馈学习分类进行了实验分析,结果表明所提出的方法是有效的。     

基于最大差异延展算法的Web资源描述算法

针对虚拟计算环境下Web资源特性的描述问题,提出资源空间模型,采用流形学习的方法提取Web资源特征.首先根据资源空间模型,有效地将Web资源抽象为高维空间中的数据集;然后,采用流形学习中的最大差异延展算法.此方法不仅能有效地提取Web资源的特征,而且能够挖掘隐含在Web资源内部的本征信息;此时,描述Web资源特征的数据位于低维空间,有利于资源的进一步处理.基于最大差异延展算法的Web资源描述方法有效地解决了Web资源的描述问题.通过仿真实验证明了此方法的有效性.     

改进TLBO的相关反馈图像检索方法

针对当前基于进化算法的相关反馈图像检索方法无法很好地结合用户偏好信息和设置参数过多的问题,提出一种基于改进教与学优化的相关反馈图像检索方法。根据图像检索问题的特定环境,对教与学优化算法进行了一系列改进:首先,结合最近邻分类法构造适应度函数的约束条件,使之更好地反映用户偏好信息;其次,通过在教阶段将相关图像集的中心图像作为教师以及在学阶段将相关图像作为学员学习的对象,使算法快速收敛到相关图像区域;最后,结合约束处理技术Deb准则进行学员的选择操作。将该算法与目前效果优异的3种基于进化算法的相关反馈技术在两套标准图像测试集上进行对比。结果表明,所提算法相较于另外3种算法具有明显的优势,能更好地结合用户偏好信息提高图像检索性能。     

基于CPT和RPF的空中高机动目标检测与参数估计

提出了一种基于三次相位变换(cubic phase transform,CPT)和重构相位函数(reconstructing phase function,RPF)的空中高机动目标参数估计方法。为了实现目标高阶参数的估计,该方法首先通过双线性变换求得接收信号的相位函数,实现信号降阶和待估参数的分离;然后利用多阵元采样重构参考阵元的相位函数,等效增加了参考阵元相位函数的时间采样,实现了参考相位函数的相干积累;最后进行参数估计。仿真结果表明,在输入信噪比较低、采样脉冲较少的情况下,该算法能够以较高的精度实现对高机动目标的参数估计。     

二阶输出反馈滑模极值搜索控制方法

针对一类单输入单输出(single input single output,SISO)非线性极值系统的控制问题,提出了一种二阶输出反馈滑模极值搜索控制方法。考虑到此系统的状态量不可测,利用斜坡函数作为输出量的参考跟踪信号,以系统的输出跟踪误差及其微分信号构建切换函数,设计出二阶滑模极值搜索控制律。稳定性分析证明了在任意初始条件下,该方法可使系统的输出量全局收敛至其期望极值的任意小邻域内且所有状态量均是一致范数有界。仿真结果验证了该方法的有效性。     

非线性系统多流形展开模型

平衡流形展开模型可以在一定精度上近似非线性系统,但变工况的时候往往存在较大的误差.在非线性系统平衡流形展开模型的基础上提出了多流形展开模型,从而使展开模型在一定误差范围内可以表达更广阔的区域.通过涡轮发动机的算例证明了方法的可行性.     

雷达特定辐射源识别的直观系统模型

利用Yoyos系统与随机微分几何,对特定辐射源识别问题进行系统建模及数学分析,建立了一种有意义的几何学描述。通过上述模型及分析,指出辐射源个体所辐射信号的瞬时参数中包含具有内蕴性质的指纹特征信息,且由产生信号的辐射源个体的系统低维状态流形决定。提出了一种雷达辐射源指纹特征信息的有效性判据和信号内蕴指纹特征参数。最后通过外场实验数据验证了本文所提出模型及特征的正确性和有效性。     

STATE FEEDBACK STABILIZATION OF PLANE SYSTEMS

The problem of state feedback stabilization of control systems is tackled in this paper.The stabilizability of the plane control systems with critical spectrum is considered,By using therecently developed center manifold method combined with Liapunov second method,it is shownthat in all critical cases the above mentioned systems are state feedback stabilizable.     

Head pose estimation method based on pose manifold and tensor decomposition

Pose manifold and tensor decomposition are used to represent the nonlinear changes of multi-view faces for pose estimation, which cannot be well handled by principal component analysis or multilinear analysis methods. A pose manifold generation method is introduced to describe the nonlinearity in pose subspace. And a nonlinear kernel based method is used to build a smooth mapping from the low dimensional pose subspace to the high dimensional face image space. Then the tensor decomposition is applied to the nonlinear mapping coefficients to build an accurate multi-pose face model for pose estimation. More importantly, this paper gives a proper distance measurement on the pose manifold space for the nonlinear mapping and pose estimation. Experiments on the identity unseen face images show that the proposed method increases pose estimation rates by 13.8%and 10.9% against principal component analysis and multilinear analysis based methods respectively. Thus, the proposed method can be used to estimate a wide range of head poses.     

一类非线性系统的局部镇定及吸引域估计

研究了一类非线性系统的局部稳定问题,应用中心流形定理,给出了这类非线性系统渐近镇定的充分条件和系统的吸引域估计.设计出镇定系统的反馈控制律,特别研究了一类平面非线性系统,给出了系统镇定的若干条件.通过实例说明选取控制律应注意的一些问题,给出了多个实例,表明结果的有效性.