基于GSA-BP神经网络的OFDM系统信道估计算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中存在的不可忽视的非线性噪声问题,为了能够更好了解信道特性,需要利用信道估计获得信道状态信息,提出一种基于黄金正弦优化BP(golden sine algorithm,GSA-BP)神经网络的OFDM系统信道估计算法,克服了传统 BP神经网络算法容易陷入局部极值的问题,提升了信道估计算法的估计精度.首先通过LS信道估计算法获得信道的初始估计,再将其通过GSA-BP神经网络算法得到信道的精确估计.仿真结果表明,在相同的信道环境下,提出的算法比LS算法具有更好的性能,与MMSE算法性能接近,但不需要信道先验统计特性,易于实现.     

基于KNN-TSVR算法的MIMO-OFDM系统信道估计

为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论.     

多注意力结合光流的视频超分辨方法

针对现如今监控摄像、卫星遥感以及视频娱乐等领域对视频图像的清晰度要求越来越高,而目 前大部分视频超分辨方法存在参数量大、恢复的视频存在抖动等问题,提出了一种多注意力结合光流的视频 超分辨方法,通过引入多个注意力包括空间注意力、通道注意力以及自注意力来提升超分辨性能。 具体而 言,作为一种特征加权的增强方法,这些注意力可以捕获视频帧的时空特征并增强自适应性和通道间的依赖 性,实现全局学习的功能;同时,提出双阶段特征对齐思路,首先利用光流对视频进行估计,进行第一阶段的 特征对齐,然后引入长短是记忆网络结构增强位置和通道的特征融合,进行第二阶段的特征对齐,以防止恢 复的视频帧出现抖动。 实验结果表明:该方法在评估标准和可视化效果方面都取得了令人满意的效果。     

基于双自适应无迹卡尔曼滤波的半挂车状态估计

针对半挂车辆状态估计过程中测量噪声不确定、累计误差影响严重、初值敏感等问题,提出一种适用于半挂车铰接角、车速等多个状态量估计的双自适应无迹卡尔曼滤波算法(FFUKF).基于搭建的半挂汽车12自由度非线性动力学模型和轮胎模型,通过测量的轮速与车辆加速度等信息,首先利用模糊控制自适应调整滑移率容差,综合判断每个车轮的稳定状态,通过轮速估算出一种车速;与此同时,模糊控制自适应调整测量噪声,利用无迹卡尔曼算法,依据动力学估计出铰接角和另一种车速;然后通过卡尔曼滤波算法融合两种方法估计的结果,实现车辆的纵向、侧向速度、横摆角速度和挂车与牵引车铰接角的实时估计.最后在Simulink/TruckSim联合仿真环境下进行多工况仿真试验,验证所提出的双自适应无迹卡尔曼估计算法(FFUKF)有较强的适应性、稳定性和鲁棒性,相比普通模糊自适应无迹卡尔曼(FUKF)有更高的估计精度,能有效克服累计误差,即便在估计初始值不准和有ABS控制输入的情况,仍可以较精确地对车速和铰接角进行实时估计.     

挠性转子动不平衡量的极大似然估计

本文提出利用模态参数识别技术进行挠性转子动平衡的方法。为了计及平衡过程中测试数据的误差,对动不平衡量采用极大似然估计。本文给出计算机模拟的几个实例以论证此种方法,并提出加速收敛的措施。计算结果表明此法效果是鸿意的。     

丙酮-异丁醛-水三元系汽液平衡的研究——Ⅱ.液相部分互溶区

本文报道丙酮-异丁醛-水三元系在部分互溶区的液液平衡及蒸汽压数据。使用丙酮-水、丙酮-异丁醛、异丁醛-水三对二元系的NRTL、UNIQUAC参数对上述三元系液液平衡及蒸汽压进行预测,结果与实验值基本相符。为了提高对三元系液液平衡预测的质最,本文还对二元系的NRTL,UNIQUAC参数进行了修正,使用丙酮-水、丙酮-异丁醛两对二元系汽液平衡数据並与三元系液液平衡数据一起。应用最大似然估计法重新求取二元参数。使用这些新的二元参数,预测三元系液液平衡的精度有较大的提高,而对二元系及三元系互溶区的汽液平衡推算,精度的降低並不显著。     

多元位置向量的Rd型Minimax稳健估计

Ｒｄ型估计族是Ｍ型估计的一个重要子族。在该估计族中，文章给出了多元位置向量ｕ的Ｍｉｎｉｍａｘ稳健估计，以及相应的最不利分布。