一种改善的MIMO-OFDM系统MAP信道估计

在MIMO-OFDM系统下提出一种最大后验概率(MAP)信道估计算法.该算法利用期望最大化(EM)算法把MIMO信道估计分解为一系列独立的SISO信道问题,降低了MAP算法的计算复杂度.同时,根据在角域内不同发送和接收天线间的信道可近似为空间不相关,利用最有用抽头(MST)技术来减小噪声对估计性能的影响.仿真实验表明,与传统LS和EM算法相比,所提算法在低信噪比下具有较低的估计误差.     

足球机器人视觉系统中彩色目标分割方法

足球机器人(MiroSot系列)仅依赖于其视觉系统获得比赛场上的信息.视觉系统对获取的小车顶部标志块的彩色图像进行处理,以识别小车信息.作者试验了3种彩色标志块的设置,并在第1种方案的基础上研究了一种快速彩色目标分割方法,即根据足球机器人视觉系统所处理的视频图像中,待识别的目标区域(前景)面积远小于其他区域(背景)的面积,运用一种基于全局扫描的快速算法,1次分割出所有感兴趣的目标,缩减了系统中目标识别时间,从而使系统能进行一些额外的图像预处理操作,在提高系统识别速度的同时,提高识别精度.     

基于表现型共享的多目标粒子群算法研究

在多目标粒子群算法中,粒子的飞行由自身的最优位置和指导粒子决定,如何定义适应度选出合适的指导粒子,指导搜索过程向全局Pareto最优区域飞行,并保持种群在最优前端的多样性是算法的关键问题.针对上述问题,构造了同时考虑粒子的Pareto占优情况和目标空间邻近密集度的表现型共享适应度函数,在此基础上提出一个基于表现型共享的多目标粒子群优化算法(MOPSO).为了验证算法的有效性,采用占优等级指标来分析近似解集的占优情况,并采用EPS、HYP和R2指标来衡量解集的分布情况.实验结果表明,算法具有较强的全局搜索能力,能在较小的计算代价下获得较好的Pareto前端近似.     

基于压缩感知的时频双选信道估计研究

针对时频双选信道,利用信道的时间相关性,即同一条时延径在相邻时刻对应的信道系数之间具有很强的相关性,提出一种线性近似方法对时频双选信道进行建模,有效降低了未知参数的个数.考虑到无线信道在时延域具有稀疏性,基于压缩感知(Compressed sensing,CS)理论对线性近似模型进行了恢复重构.分别对未线性近似模型和线性近似模型的系统性能进行了仿真,并结合最小二乘(leastsquare,LS)算法、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法、稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法给出了系统的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)曲线.仿真结果显示,线性近似方法能有效对时频双选信道进行建模,针对本研究提出的线性近似模型,SBL算法能精确恢复出信道响应,并能有效地克服多谱勒效应.     

求解下模集函数最大值问题的局部搜索算法

给出了求解具有简单约束的下模集函数最大值问题的一种局部搜索算法,并讨论了所给算法的性能保证.该算法的基本思想是:算法每次迭代总是在当前近似解集的邻域内,求出使目标函数取得最大的集合,将其作为新的近似解集.分析表明,所给算法是一种多项式时间近似算法.     

大规模物流配送车辆调度问题研究

研究大规模物流配送车辆调度问题,提出其整数规划数学模型,把大规模配送车辆调度问题(VRP)转化为配送区域划分问题和单车线路优化问题2个子问题,用改进的基地启发式分区算法(ILBH)解决配送区域划分问题,运用混合遗传算法(GA NS)解决分区域后区域内的配送车辆的单车线路优化问题.此改进的2阶段算法有效地解决了大规模配送条件下,在可行时间内得到近似解或满意解的问题,该方法已在某物流企业中成功应用并取得了显著的经济效益,其成果在城市配送系统中具有普遍的适用性和应用推广前景.     

强跟踪有限微分扩展卡尔曼滤波算法在异步电机中的应用

针对异步电机直接转矩控制低速转矩脉动大的问题,提出了一种自适应强跟踪有限微分扩展卡尔曼滤波算法(STFDEKF)。该算法采用多项式近似技术和一阶中心差分法计算非线性函数的偏导数,它具有二阶非线性近似的能力;同时引入强跟踪因子来修改状态的先验协方差矩阵。文中将STFDEKF算法扩展至感应电机参数辨识,设计了针对非线性系统的STFDEKF滤波器;同时对五个电机变量进行观测,并将观测到的转速信息引入至感应电机控制系统,组成无速度传感器控制闭环。仿真结果表明,STFDEKF算法相比扩展卡尔曼算法(EKF)和有限微分扩展卡尔曼算法(FDEKF)虽然计算过程复杂,但是该算法具有更好地跟踪能力和滤波可靠性,所以在对磁链和转速目标进行跟踪时,STFDEKF算法是一种很有效的算法。     

基于快速模糊C均值聚类的图像粗集分割

传统的模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但它有两个缺陷:一是收敛速度过慢;二是当图像的目标和背景像素拥有相近的灰度值,具有相似的隶属度,导致了图像边界区域的不连续和模糊.针对该问题,提出一种改进的算法,在快速FCM聚类的基础上,利用粗糙集理论中的上近似和下近似的概念来描述图像的目标和背景,引入粗糙熵的概念,选择合适的阈值,对图像进行精确分割.实验结果表明,这种算法可以达到满意的分割效果.     

基于自适应变步长电阻增量法的最大功率点跟踪

为保证光伏系统在光照剧烈变化条件下仍可输出最大功率,提出一种自适应变步长电阻增量算法.该算法可根据外界环境的变化,通过步长转换函数自动将光伏系统工作区域划分为定步长区域和变步长区域:在定步长区域,基于短路电流和最大功率点电流的近似线性关系,提出一种整定初始定步长的方法;在变步长区域,结合步长转换函数与输出功率的关系,确定变步长控制策略的速度因子,保证了算法的收敛性.搭建光伏系统Matlab/Simulink仿真模型和基于DSP(TMS320F28035)控制的5 k W光伏系统实验平台,仿真和实验结果表明,所提算法在光照剧烈变化条件下可将光伏系统动态响应速度提高73%,并使得稳态跟踪精度达到98.9%.     

MBM中基于AMP的多用户检测

针对媒介调制（MBM）系统中低复杂度高精度的多用户检测需求,提出了一种基于近似消息传递（AMP）的多用户检测算法.由于MBM自身具有稀疏性,可利用压缩感知的稀疏信号重构方法进行多用户检测.在检测过程中,当观测矩阵满足独立同分布条件时,采用近似消息传递算法进行多用户检测可在保证高精度检测性能的同时进一步降低检测复杂度.同时,针对噪声方差未知的情况,所提出的算法中设计了利用期望最大方法进行估计噪声方差的步骤,从而更加契合实际场景.经仿真测试表明,所提出的基于AMP的多用户检测算法与传统多用户检测方法以及其他具有相似复杂度的多用户检测方法相比具有最佳的多用户检测性能.      

一类新的求解约束优化问题的锥模型信赖域算法

本文提出了一类新的求解线性等式约束优化问题的锥模型信赖域算法.不同于以往的求解约束问题的锥模型信赖域算法,无论试探步是否被接受,我们在每步都采用Wolfe线搜索得到下一个迭代点,避免了重解子问题,并且保证了序列{Bk}满足拟牛顿方程及其正定性.在适当条件下,证明了算法的全局收敛性,数值试验表明该算法是有效的.     

一种自适应背景差分运动目标检测算法

运动目标检测是运动行为理解的前提,也是安防系统研究的热点、难点问题。在分析现有检测算法的基础上,针对背景更新模型不准确、分割阈值难以选取等问题,提出了一套自适应背景差分运动目标检测算法。算法包括：基于像素相关区域灰度曲率特征的背景更新模型,基于直方图统计的动态阈值,改进型区域生长的运动目标标识。实验表明该算法能较好解决光照变化所引起的背景更新以及不同环境下阈值选取等问题。     

多目标显著性区域提取算法

结合对象估计和超像素分割,提出面向多目标的显著性区域提取算法.首先,应用对象估计对图像中的多目标作初步检测,得到若干个显著性区域的初步结果;然后,再将这些显著性区域与超像素分割的结果作图像拼接,完善这些显著性区域;最后,将图像拼接的结果二值化,作为多目标显著性区域提取的最终结果.结果表明:所提算法可实现面向多目标的显著性区域提取.与3个经典算法的比较结果表明:所提算法在面向多目标显著性区域提取时更优.     

协同优化计算方法的分析与改进

针对协同优化算法对初始点选取敏感的问题,从保证系统级优化可行有解的角度,以一典型算例为研究对象,对已有的改进措施进行了分析与完善.当初始点在可行域内时,采用固定因子松弛法进行求解,并给出了动态松弛法失效的原因.当初始点在可行域外时,利用动态松弛因子和固定松弛法因子相结合的策略进行求解,并对动态松弛法优化结果精度不高,以及其值在可行域边界徘徊的情况,分别从系统级和学科级给出了相应的解释.最后,采用减速器优化算例,对所提出的优化策略进行了验证,得到了较为满意的结果.     

基于区域特征的图像分类技术

为解决自然图像的对象分类问题,提出了一种新的区域特征提取和表示方法. 该方法采用六边形近似区域边界,使用六边形的边长比和角度表示区域的形状特征,并采用简化的SIFT描述子描述区域的外貌特征. 将这种区域特征矢量量化后形成码书,用于基于特征包的识别模型,完成分类任务. 用PASCAL2007视觉竞赛数据集作为测试数据集,获得了较好的分类效果,结果表明,该区域特征表示法综合了外貌特征和形状特征,具有较高的分辨性能,同时还具有描述简洁、通用性强的特点.     

一种基于区域选择的视频对象分割算法

视频对象分割对于行动识别和视频检索等领域具有重要作用。针对现有方案的不足,提出一种新的视频对象分割算法。首先,基于物质度构建出视频主要对象的区域图,然后,视频对象的区域选择被建模为区域图中最大权重派系的寻找问题,为了避免不合理的区域选择所导致的无法求解问题,对同一派系的区域引入两种互斥约束:帧内约束和帧间约束,最后提出了一种新的最大权重派系(MWC)算法来计算满足约束条件的最大加权派系,从而实现视频对象的精确分割。将本文算法用于SegTrack数据库中的多个高难度基准视频进行测试,实验结果表明,本文算法能够实现每帧视频主要对象检测和分割自动化,且分割误差也要明显小于已有的算法。     

基于非下采样Contourlet变换耦合近似度规则的多聚焦图像融合算法

当前多聚焦图像融合算法主要通过单一的比值取大法来完成高频系数的融合,忽略了不同高频系数间的近似度,导致融合图像存在模糊效应与块效应等不足,采用非下采样Contourlet变换耦合近似度规则对多聚焦图像进行融合,来改善以上不足。利用非下采样Contourlet变换对图像进行多尺度、多方向的分解,获取图像的高、低频分解系数。利用图像的区域能量对低频系数的信息量进行度量,构造低频系数融合函数,用于低频系数融合。利用图像的平均梯度差值对不同高频系数的差异度进行度量,建立近似度规则,根据不同高频系数的近似度采用不同的融合方法获取融合高频系数。将融合后系数通过非下采样Contourlet逆变换获取最后融合图像。仿真表明,所提算法与当前多聚焦图像融合方法相比,融合的图像具有较好的质量。     

空间多样化约束下的移动k近邻查询

考虑为移动中的查询对象连续返回k个距离近并且满足空间多样化约束的对象，提出了空间多样化约束下的移动k近邻(SDC-MkNN)查询.在此，满足空间多样化约束代表对象之间的相互距离大于距离阈值.为了高效处理SDC-MkNN查询问题，提出了两种基于安全区域技术的算法.算法均通过减少重新计算查询结果的次数来提高查询效率.其中一种为精确算法EA，可连续返回精确的查询结果；另一种为近似算法ρAA，可连续返回具有近似率保障的近似查询结果.采用真实数据集验证了所提出算法的有效性.     

伪牛顿信赖域算法及其收敛性

本文提出了一类新的求解无约束最优化问题的信赖域算法.新算法将Goldstein线搜索技术与信赖域方法相结合,并通过伪Newdon-δ族校正公式计算信赖域子问题中的Bk,使算法不仅不需重解子问题,而且每步迭代都满足弱拟牛顿方程,保证了目标函数的近似Hesse阵Bk的正定性.在适当的条件下,证明了此算法的全局收敛性和Q-二...     

闽南的海外移民与海洋文化

闽南人的形成，经历了农耕族群和海洋族群接触和融合的过程；明清以后，随着闽南人大批移居海外，在闽南侨乡形成了一些海洋性习俗，使得闽南文化具有农耕文化的性格，也兼具海洋文化的特征。其海洋文化的特征主要表现在：信仰海神妈祖、民间的送船科仪、国内亲人将客死海外之移民的灵魂引渡回来的引水魂仪式；特殊的婚姻形式、双边家庭以及抱养子从事海上贸易和在海外发展；闽南话的外来语借词和歌谣等方面。厘清闽南的海外移民与海洋文化的关系以及闽南海洋文化的表现和特征；为研究闽南文化所不可缺少。