基于新算法的P码序列捕获处理器设计与实现

通常P码的捕获是利用C/A码来完成的。但是,考虑到实际的战场可用性,利用C/A码引导的P码捕获方式不再具有较好的可靠性。同时考虑到P码信号的特点,对P码信号进行直接、快速的相关捕获是首先要解决的问题。因此,在研究相应理论的基础上,对提出的新的P码直接捕获算法进行硬件设计,实现了P码序列捕获处理器。在实验室环境下对序列捕获处理器进行测试,结果验证序列捕获处理器可以有效捕获GPSP码信号。     

组合聚类与最优核v-SVR融合方法在能源系统应用

针对能源复杂系统样本数量有限、变量维数高、偶合关系复杂等问题,提出了一种组合聚类算法和最优核v-支持向量回归机SVR融合的方法。该方法采用SOM自组织映射神经网络和K-means组合的聚类算法对初始样本集合进行聚类,构成不同核函数的子支持向量回归机SVR模型,再用均方误差标准（MSE）和小误差概率对其各核函数进行优选,得到最优核函数的v-支持向量回归机SVR模型。仿真结果表明,采用这种方法进行能源供需预测是有效的,其精度优于常规的支持向量回归建模方法。

Abstract：

A method of fusion strategy with Optimal Kernel v-SVR （Support Vector Regression） and assembled clustering algorithm was proposed,facing the issues of complex energy system like limited samples,high dimension,complex coupling.The assembled clustering algorithm was used to cluster the initial samples related to energy data to form sub-SVR models based on different Kernel functions,combining Self-Organizing Map （SOM） neural network with K-means algorithm.The Mean Square Error criterion （MSE） and small error probability were used to evaluate the Kernel functions to obtain the optimal Kernel v-SVR model.The simulation results demonstrate that the proposed method is valid for predicting energy supply/demand and its accuracy is superior to the conventional SVR method.     

基于一种最优核鉴别矢量集的雷达目标识别

基于高分辨距离像的雷达目标识别的关键是如何提取距离像的有效鉴别特征.通过分析核Fisher准则函数下核类内散布矩阵的零空间信息与非零空间信息对识别的贡献,基于同构映射思想,求解出一组最优鉴别矢量集,用于提取距离像的鉴别特征.同时,给出一种快速算法,用较少的训练样本表达投影方向,加快了鉴别特征的提取速度.基于外场实测数据的实验证明了方法的有效性.     

基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用

通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。     

基于改进的圆投影向量的背景补偿方法

针对传统运动背景补偿算法难以适应大角度旋转的应用场合,提出了一种改进的圆投影向量的背景补偿方法。该算法首先利用图像熵自动选择合适的图像参考块,以增强算法的实用性;其次对传统的圆投影向量进行了改进,增加了相位向量以获取背景的旋转参量,并采用核函数定义各像素点的距离权值,从而可以获得更加准确的结果。最后给出了算法步骤,并利用实测数据进行验证。通过仿真实验证明了该算法在各种场景、各种运动情况下的有效性以及对噪声、光照等因素具有鲁棒性。     

基于四阶累积量与核Fisher判别分析的MPSK信号分类方法

提出了一种基于高阶累积量和核Fisher判别分析的MPSK信号自动调制识别方法。该算法选取信号的四阶累积量作为分类特征,利用核函数的思想把特征向量映射到一个高维空间,并在高维空间中采用线性Fisher判别分析实现了数字信号的分类。选用了径向基核函数,使用一对一或一对余多类构造法,并利用交叉验证网格搜索法优化核函数参数,构建了快速稳健的多类核Fisher判别分析分类器。计算仿真结果表明,基于核Fisher判别分析的分类器具有良好的性能,它与支持向量机的分类精度相当,且训练时间较短。     

基于固定半径包围球的核向量回归算法

为了进一步提高核向量回归算法用于大样本回归问题的训练速度,提出了一种改进的核向量回归算法。该算法利用样本数据在特征空间中的映射点确定包围球半径,并使该半径在迭代过程中保持不变。通过缩小核心数据集,提高了回归算法的训练速度。对几组回归时间序列预测的仿真实验表明,改进的核向量回归算法的训练时间和支持向量的数目均小于核向量回归算法,但二者具有相似的回归精度,从而验证了改进的核向量回归算法的有效性。     

基于核岭回归的非线性系统辨识及其应用

利用满足Mercer条件的核函数改进线性岭回归算法,提出一种新的直接优化的非线性核岭回归算法.与SVM算法相比,该方法的特点是通过对二次损失函数的优化计算,简化了不确定参数的数量,而且由于采用直接优化计算,能有效减少建模的时间,提高计算效率.仿真实验结果和对航煤干点的软测量应用结果都验证了该算法的有效性.     

基于FKCM的球磨机系统T-S模糊建模方法

针对传统的描述热工过程动态数学模型的方法难以建立非线性模型的缺点,提出了一种基于模糊核聚类的球磨机系统T-S模糊建模算法.该算法首先通过灰色关系法确定模型输入变量,利用FKCM聚类算法对输入空间进行模糊划分,确定T-S模型的前件结构和前件参数;进而利用最小二乘算法确定模糊规则的后件参数.最后,利用数字仿真数据对球磨机系统进行模糊建模,建模结果表明该算法简单、实用,模型能够精确地描述过程的非线性.     

基于微型核信息电子系统卫星姿态控制半实物仿真

提出了分布式卫星系统子星通用核心模块“微型核”的概念,设计了“微型核”关键部件信息电子系统,并结合dSPACE实时仿真机进行了小卫星姿态控制半实物仿真。信息电子系统能够进行参数采集,数据处理,信息提取和各种具体控制模式的实施等任务,是整个卫星的管理中心,简化了卫星结构造型,提高了整星可靠能力。为了验证信息电子系统的设计方案,将系统的原理样机接入卫星姿态控制闭环系统进行半实物仿真。仿真结果表明了该信息电子系统设计的正确性和有效性