基于互协方差稀疏重构的MIMO雷达低仰角估计算法

针对低空目标仰角估计时, 多径信号间的混叠严重影响雷达的测角性能的问题, 基于压缩感知理论的波达方向(direction of arrival, DOA)估计算法与多输入多输出(multi-input and multi-output, MIMO)雷达体制结合起来共同进行低空目标DOA估计的研究, 提出了一种基于互协方差矩阵稀疏重构的MIMO雷达低空目标DOA估计算法。首先, 对MIMO雷达多径接收信号广义匹配滤波后的虚拟矩阵向量化处理, 并针对向量化后虚拟孔径扩展带来运算量大的缺点, 通过降维处理来减少运算量; 然后利用多快拍数互协方差矩阵中的噪声独立不相关的优点, 降低噪声影响, 提高算法估计性能; 最后转化为凸优化问题进行稀疏恢复。仿真结果表明算法在直达信号与多径反射信号相互削弱的情况下, 仍能有效估计低空目标的仰角, 较L1-SVD和L1-SRACV算法对低空目标具有更好的仰角估计性能。     

异常值和未知观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器

给出了对异常值和未知分布的观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。分析表明当以Huber损失函数替代推导卡尔曼滤波器最大后验准则中观测误差的l₂范数时, 就构造了一个新的准则。由于Huber损失函数可同时描述l₁和l₂范数, 因此由这个新准则推导的卡尔曼滤波器, 在具有传统卡尔曼滤波器性质的同时, 也有了l₁范数对异常值鲁棒的特性。而当含异常值的观测噪声统计分布未知时, 利用含未知参数的高斯混合模型描述其分布以及变分贝叶斯推理, 提出了对异常值和未知统计分布观测噪声鲁棒的卡尔曼滤波器。仿真和实验在验证了分析结果正确的同时, 也表明提出算法的性能优于现有文献报道鲁棒类的卡尔曼滤波器。     

基于强化局部特征的3D点云分类与分割网络

在点云的处理过程中，许多深度学习网络未能充分考虑局部点之间的复杂关系，导致大量空间几何信息丢失。针对该问题，提出了一个强化局部特征的网络，用于点云的目标分类和语义分割。该网络通过设计编码单元对点的多方向信息进行编码；通过注意力机制学习采样分组后形成局部点云的特征。同时提出了一种新的多维损失函数，结合使用交叉熵损失函数与中心损失函数作用于分类任务。在数据集ModelNet40和ScanNet上进行了大量实验，结果表明：该网络在点云的目标分类和语义分割任务上表现出较好的性能。     

一种基于类不平衡学习的情感分析方法

针对网络评论中普遍存在的负面评论较少而影响力却较大的类不平衡问题, 提出一种基于类不平衡学习的情感分析方法. 该方法利用深度学习训练过程中的概率输出, 以计算样例的信息熵作为影响因子构建交叉信息熵损失函数. 在IMDB公开数据集上进行实验验证的结果表明, 基于集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络能处理类不平衡问题; 对数据的统计分析结果表明, 该策略能提升基于双向长短期记忆网络的评论情感极性分类性能. 针对AUC(area under curve)指标, 使用集成信息熵损失函数的双向长短期记忆网络模型比未考虑类不平衡的深度学习模型在中位数上最多提升15.3%.     

基于深度卷积神经网络的RNA三维结构打分函数

非编码RNA的三维结构对于人们理解和干预其生物功能具有重要的意义，从计算的角度发展RNA结构预测方法可以加速结构获取过程，对三维结构进行评分是进行结构预测的关键步骤.近年来，基于机器学习的方法，如AlphaFold2，已在分子结构预测领域取得了革命性的进展.基于深度卷积神经网络，建立了一个对RNA三维结构进行评估的方法 .为了训练这一网络，建立了一个非冗余的含有422个RNA以及126600个decoys结构的数据集.训练得到的模型在RNA-Puzzles数据集上进行了测试，结果表明，在28个RNA中，网络从众多decoys中挑选出实验结构的正确率约为71.4%，这一结果比之前有所提高.另外，还对网络的工作机制进行了分析，发现神经网络对结构评分的倾向性和已知的物理化学知识相一致.     

一种模糊聚类算法归类的研究

模糊C均值(FCM)算法是模式识别领域应用最广的聚类算法之一.但是FCM算法存在很多缺点,其中以对噪声数据敏感,鲁棒性较差最为突出.针对这种情况,Lee于1994年提出了一种所谓的改进模糊C均值算法＿Lee's算法.但是本文证明了Lee's算法并不是一种真正意义上的模糊C均值改进算法,而是Krishnapuram和Keller于1993年所提出的PCM算法的一种特殊情况.数值实验进一步证明了我们的结论.这对合理地使用模糊聚类算法提供了一定的理论依据.     

带可扩张位移的双周期Haseman边值问题

对于复平面上既是双周期分片解析的、又在边界曲面上带有位移函数的Haseman边值问题,本文给出了问题的可解性结论和解的封闭表示形式,并用核函数是弱奇性的Fredholm方程解的Cauchy型积分表示出来.     

单自由度Maxwell阻尼器耗能结构基于频响函数谱矩的等效阻尼

为建立单自由度Maxwell阻尼器和支撑—粘滞阻尼器复合系统减震结构基于反应谱的抗震设计方法,提出了一种此类结构等效阻尼的新型分析方法。鉴于Maxwell阻尼器和支撑—粘滞阻尼器系统的松弛时间均为小量的特性,首先,对结构系统的运动方程进行重构以提高分析精度;其次获得重构系统及其等效系统的频响函数,利用两种体系的频响函数的零阶和二阶谱矩相同的等效准则,获得了单自由度Maxwell阻尼器和支撑—粘滞阻尼器系统耗能结构等效阻尼及等效频率的解析表达式。数值分析表明:在抗震规范规定的参数范围内,本文所提方法的精度明显优于经典的模态应变能方法。     

两阶段Logit模型的惩罚广义估计方程估计的渐近性质

2012年Wang等在较弱条件下证明了经典Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质。两阶段Logit模型是经典Logit模型的推广,可以处理较复杂的属性数据,其联系函数(link)已不再是自然联系函数。本文在更弱条件下证明了两阶段Logit模型惩罚广义估计方程估计的渐近性质,推广了文献中的相应结果。     

基于密集城市街道的车载衰落信道模型研究

为了开发准确高效的传播信道模型,针对城市密集街道中车对车(V2V)移动通信环境,在传统的T型交叉路口模型的基础上进行改进和拓展,提出了十字路口场景下的空间信道模型,同时在发射端和接收端配置矩形天线阵列以研究通信系统性能。该模型考虑了发射机和接收机的视距路径、单点散射路径和双点散射路径,研究了发射角和接收角的确切关系。基于这种关系,推导出空间互相关函数、时频互相关函数、时间自相关函数以及频率相关函数的解析表达式。此外,还分析了模型参数对V2V通信系统性能的影响。仿真结果与以往衰落模型对比表明了本模型的实用性,有利于未来车载通信系统的设计与分析。