基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法

针对当前通信系统所采用的主要调制方式,提出了一种基于卷积神经网络和稀疏滤波的调制识别方法。首先,分析了利用信号循环谱二维灰度图进行通信信号调制识别的可行性;然后,通过降采样和裁剪技术对循环谱图预处理;最后,设计了深度卷积神经网络架构,并提出了稀疏滤波预训练的方法。仿真结果表明:相比于经典的基于深度学习的调制识别方法,该方法模型简单,优化量少,且在小样本场景下性能最佳,具有很高应用价值。     

基于DS理论和指数平滑的滤波算法研究

针对图像椒盐噪声检测中的不确定性问题,利用基于证据理论的椒盐噪声检测算法,并联合Holt双参数指数平滑法对噪声图像进行滤除.依据椒盐噪声的极端性和不连续性,在检测噪声过程中利用证据理论的不确定性判据给出两种准则,并最终给出决策融合方法来判别噪声.此外,根据预检测结果给出噪声点的消除方法,实现图像消噪功能.仿真实验验证了本文方法的有效性.     

基于MATLAB的运动目标检测研究①

基于MATLAB工具对运动目标的检测进行了研究,利用改进的帧差算法对获取的图像做帧差并将帧差图像做自适应阈值分割,然后自适应滤波去燥,最后利用逻辑与运算将两幅二值化图像合并成一幅图像,利用形态学腐蚀和膨胀的检测方法,提取运动物体的轮廓达到检测运动目标的目的。     

一种优化的高光谱图像特征提取方法

众所周知,特征提取方法在降低计算复杂度和增加高光谱图像分类精确度方面十分有效,针对此,提出了一种优化的图像融合和迭代率波的特征提取方法。首先,将高光谱图像分割成多个相邻波段的子集;然后,通过均值法把每个子集中的各个波段融合在一起;最后,对融合后的波段进行递归滤波处理,获得分类的特征信息。结果表明,该方法展示出较高的分类精确度。     

炼化过程参数定量趋势预测方法研究

针对石化企业催化裂化工艺单元的汽提段的蒸汽温度在某工况下的状态数据预测问题,提出一种基于粒子滤波的参数定量趋势预测方法,并给出具体实施步骤.其中针对过程参数状态转移特点,提出基于ARMA模型的状态方程建立方法,提高预测方法的实用性,降低对特定物理模型的依赖.通过石化企业现场案例分析,进一步验证本方法模型在企业现场的实际应用效果,结果表明,在5 s的预测步长范围内,异常工况参数预测值和真实值接近,预测相对误差小于1%,验证了本方法在实际案例应用中的可行性和有效性.     

双站纯方位空时软约束无迹粒子滤波算法

针对双站纯方位机动目标跟踪中由信息不完全和非结构化测量环境导致的有界混合似然问题，提出空时软约束无迹粒子滤波算法。针对目标先验未知，利用光电经纬仪对极几何约束测量空间点，预测空间曲面中心计算转弯率；为覆盖多域似然，采用无迹变换技术更新目标状态，引入模糊测度调制重要性函数；为保持估计方差维数不变性，根据狄拉克后验采样提取目标状态。仿真结果表明，对于典型的双站经纬仪跟踪空域点目标，相比于Rao-Blackwell多模型粒子滤波，提出算法的计算复杂度与单模型粒子滤波量级相当；相比约束辅助粒子滤波算法，提出算法的滤波精度提高了27%～41%。     

New rapid transfer alignment method for SINS of airborne weapon systems

Transfer alignment is an effective alignment method for the strapdown inertial navigation system （SINS） of airborne weapon systems. The traditional transfer alignment methods for large misalignment angles alignment use nonlinear transfer align- ment models and incorporate nonlinear filtering. A rapid transfer alignment method with linear models and linear filtering for ar- bitrary misalignment angles is presented. Through the attitude quaternion decomposition, the purpose of transfer alignment is converted to estimate a constant quaternion. Employing special manipulations on measurement equation, velocity and attitude linear measurement equations are derived. Then the linear trans- fer alignment model for arbitrary misalignment angles is built. An adaptive Kalman filter is developed to handle modeling errors of the measurement noise statistics. Simulation results show feasibili- ty and effectiveness of the proposed method, which provides an alternative rapid transfer alignment method for airborne weapons.     

基于跳跃滤波和时变参数估计的中国股市微观结构研究

为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用.     

一种应用于二进制传感器网络的目标跟踪算法

针对采用集中式粒子滤波方法解决二进制传感器网络目标跟踪问题存在的实时性较差和网络能量消耗大的缺点，提出了一种基于动态分簇的分布式粒子滤波算法。以随着目标运动而动态变化的簇为信息处理结构，簇头节点收集簇成员的单跳测量信息，实时对目标状态进行估计，非簇内节点进入休眠状态以节省能量。仿真表明，合理设置簇转换距离和激活半径，算法的跟踪精度与集中式粒子滤波方法相当；在不影响跟踪效果的情况下，可适当减小簇转换距离和激活半径，从而节省网络能量。     

基于高提升滤波与àtrous小波分解的遥感图像融合算法

针对àtrous小波分解过程中的细节损失以及融合结果边缘模糊等问题,提出一种基于高提升滤波和àtrous小波分解的遥感图像融合算法.首先,利用àtrous小波变换得到第一层小波面,然后将获取的小波面作为非锐化模板进行高提升滤波,最后将滤波后的影像作为高频分量参与àtrous小波重构得到融合图像.基于北京地区的高分一号影像进行了算法验证,结果表明本算法优于传统小波域中的图像融合算法,对于城镇等建筑密度比较高的地区,融合后的影像保留了更多的细节信息,可以更好地支持城市变化检测和城市土地利用分析等方面的应用研究.