带有加性噪声的阻尼吊桥方程随机吸引子的存在性

用算子分解技巧, 通过对方程的解进行先验估计, 给出随机动力系统的一致渐近紧性, 从而证明了随机吊桥方程在加性噪声下随机吸引子的存在性.     

分布式声传感器井中背景噪声统计特性分析

分布式声传感器技术(DAS: Distributed Acoustic Sensor)是一种新近提出的高精度勘探数据采集方法,受制于复杂背景噪声的影响,DAS记录处理水平有待进一步提高.针对上述问题,采用基于替代序列的时间序列平稳性检验方法和Lilliefors检验法对DAS记录中复杂背景噪声的平稳性和高斯性进行研究.用以分析的实际地震数据是按照勘探工业要求采集的井中DAS记录.研究结果表明,DAS背景噪声是非平稳、非高斯随机过程且噪声特性随记录时长发生变化.相关研究成果实现了针对DAS背景噪声特性的可靠认知,对提高DAS记录处理水平具有重要参考价值.     

一种基于虚拟传感的双通道主动降噪方法

在主动噪声控制系统中,有效降噪范围受通道数量的影响很大,传统方式主要是通过增加系统通道数量来扩大有效降噪范围(3 dB以上),成本较高,且对计算能力要求极高.为实现在不增加通道数、误差传感器及扬声器数量的情况下,扩大有效降噪范围,使用了一种基于虚拟误差传感的方法,在FxLMS双通道主动噪声控制系统中研究虚拟传感器设置的位置与有效降噪范围的关系.结果表明:在虚拟传感器设置为不同位置时,有效降噪范围由12 cm增加到26 cm.     

Curvelet域GPR数据噪声压制与高频补偿方法

提出GPR数据Curvelet域随机噪声压制与高频补偿同步处理方法.首先，将GPR数据变换到Curvelet域，结合其多角度、多尺度的稀疏性，给出随尺度和角度变化的自适应阈值函数进行随机噪声的压制;其次，根据电磁波在完全弹性介质中的传播规律，结合Curvelet的多尺度多角度特性，求取时变补偿因子，倒数加权对应的尺度、角度，补偿高频损失;最后，进行Curvelet反变换，获得随机噪声压制与高频补偿以后的GPR数据.该方法属于完全数据驱动，克服了传统方法人为因素的影响.     

模糊大脑情感学习的自适应噪声抵消方法

提出一种以模糊大脑情感学习(fuzzy brain emotional learning, FBEL)模型作为自适应噪声抵消器的噪声抵消方法，应用于信号处理问题。该方法通过FBEL模拟经非线性通道传输后的噪声信号，将噪声信号从含噪信号中过滤掉，达到消噪的目的；根据自适应学习算法，利用奖励信号和梯度下降法对FBEL模型的权重及参数进行在线更新，以适应噪声的变化。选取均方根误差和计算时间2个性能指标，采用自适应噪声抵消方法在不同网络中进行仿真比较，结果表明，应用该方法可以获得更好的滤波性能。     

锯齿喷口参数对喷流噪声特性的影响

喷流噪声是主要的飞机噪声源之一,影响飞机的适航噪声水平和舱内乘坐舒适性。针对单涵冷喷流噪声,通过试验研究V形喷口几何参数,锯齿个数、锯齿长度、锯齿的嵌入角度等对噪声抑制效果的影响。研究发现:压比1.52和1.69时,增加锯齿的个数,可以有效地提高降噪水平;压比1.89时,增加锯齿个数增大了高频噪声的水平;增加锯齿的长度,并不能改善降噪效果。增加锯齿的嵌入角度,可以有效地降低中低频噪声,但高频噪声显著增加;在压比1.69和1.89时,锯齿喷口的噪声谱线中有幅值较高的驼峰,可能是锯齿诱导产生了高频激波造成的。     

采用双经验回放池的噪声流双延迟深度确定性策略梯度算法

为了进一步提高双延迟深度确定性策略梯度算法(TD3)的网络探索性能和收敛速度,提出一种采用基于多步优先和重抽样优选机制的双经验回放池的噪声流TD3算法。该算法在策略网络中的每一层添加噪声流以增加参数的随机性,并引入多步优先经验回放池,将多个连续样本组成一个基础单元进行存储,训练时通过多步截断双Q处理实现对值函数的有效逼近,同时增加一个经验回放池采用重抽样优选机制来存储学习价值更大的样本,双经验回放池的设置可弥补样本多样性不足的问题。在OpenAI Gym平台的Walker2d-v2场景中进行仿真实验,结果表明,与对比算法相比,本文算法获得的回报值有明显改善,网络收敛速度也大大加快。     

基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测

针对快速图像特征区域检测受噪声干扰和尺度空间影响, 导致图像特征区域检测精度较低、 延时较长, 检测结果不可靠的问题, 提出一种基于尺度不变特征变换的快速图像特征区域检测方法. 先通过加权核函数, 加权平滑处理图像中各像素点, 实现图像去噪； 再在此基础上通过构建图像高斯尺度空间确定图像特征点区域, 删除低对比度像素点和边缘像素点, 快速提取图像特征点, 检测特征点所在区域即为图像特征区域. 仿真实验结果表明, 该方法能高效率、高精度地实现快速图像特征区域检测的全面检测.     

时间反演联合接收端人工噪声的安全传输方案

针对时间反演(time reversal, TR)技术无法较好地解决聚焦区内非法用户窃听的问题,提出了一种TR技术联合接收端人工噪声的物理层安全传输方案。首先,利用时间反演技术的空时聚焦性提高合法用户接收端的信噪比(signal to noise ratio, SNR)。其次,通过在接收端加入人工噪声来干扰非法用户对合法用户保密信息的窃听,以聚焦区内外系统安全性能为基础,推导出保密信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)、可达保密速率和误码率(bit error rate, BER)的解析表达式。最后，通过仿真分析证明了所提方案能提高系统的SINR和可达保密速率,同时还能降低合法用户的BER，使系统拥有更好的安全性能。     

计算Ulam映射高阶关联函数计算的数论方法

为计算logistic映射的高阶关联函数，本文提出了一个包含定义、引理及定理的数论方法，该方法的层次性结构有助于通过逐级求解丢番图方程来简化计算. 作为应用，本文计算了映射的前5阶关联函数. 6阶以上的关联函数也可以通过该方法直接算得.