基于子空间跟踪的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的MC-CDMA上行链路系统,在深入研究基于子空间的MMSE半盲多用户检测算法的基础上,针对原算法引入子空间误差导致检测性能下降的问题,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪的线性共轭MMSE半盲多用户检测算法.将子空间方法和线性共轭的思想相结合,应用新定义的信号子空间设计了基于子空间方法的线性共轭MMSE检测器,采用OPAST子空间算法实现了信号子空间的自适应跟踪.仿真结果表明,与以往的基于子空间的MMSE半盲多用户检测相比,此算法有效地提高了信干噪比,降低了系统的误比特率.     

基于噪声子空间特性的波束形成器设计

为高效、高性能地合成阵列接收信号, 提出基于噪声子空间特性的波束形成器设计。首先, 利用噪声的宽带分布特性, 对Capon空间谱的噪声区域做粗采样, 由此进行残留噪声补偿, 获得信号协方差矩阵的估计; 其次, 利用噪声子空间与信号子空间的正交性, 通过信号协方差矩阵分解构造出信号正交补投影算子; 最后, 利用噪声子空间与干扰子空间的正交性, 用该投影算子对观测信号进行处理, 获得干扰功率估计, 进而推导出干扰加噪声协方差矩阵和最终的波束形成器。仿真结果表明, 该方法仅耗费较少的快拍, 即可在大信噪比范围内实现较高信干噪比输出。     

一种复杂系统的模糊模型结构及递推辨识方法

提出了一种复杂系统的模糊模型结构及辨识方法．该模糊模型利用系统的输入和输出数据,将输入和输出空间视为模糊空间．根据辨识精度将模糊空间划分为ｍ 个子空间,每个子空间由线性模型来表征．由隶属函数将子空间模型联接成全局模型来表征系统的整体特性．隶属函数和子空间的模型参数由递推辨识方法实现．仿真结果表明,这种模型结构可以表达复杂系统的特征和辨识算法的有效性     

虎纹蛙蝌蚪与幼蛙肌肉蛋白质的双向电泳图谱对比分析

双向电泳技术是蛋白质组研究的核心技术之一。通过对虎纹蛙蝌蚪与幼蛙的肌肉进行双向电泳并对其图谱对比分析,为其今后进行蛋白质组学的研究打下基础。     

基于局部非负矩阵分解的人脸识别

提出了一种基于局部非负矩阵分解的人脸识别方法,以单个人的训练样本集获取其人脸特征子空间,将识别图像向每一个特征子空间中进行映射及重构,在子空间内实现人脸识别。ORL标准人脸库进行的计算机仿真证实了该方法的有效性。     

基于联合像素模型的InSAR干涉相位稳健性估计

针对InSAR处理中存在图像配准误差时,由特征值估计噪声子空间维数失效的问题,提出了一种基于干涉相位和特征向量构造的投影矢量来确定噪声子空间维数,进而估计InSAR干涉相位的方法.该方法在图像存在配准误差时,不仅能够准确地估计出噪声子空间的维数,同时增强了联合像素方法估计干涉相位的实用性和稳健性.通过仿真数据和实测数据的处理结果验证了方法的有效性.     

基于加权信号子空间投影的MUSIC改进算法

针对MUSIC算法在小快拍条件下DOA估计时性能降低的缺点,提出采用加权信号子空间投影的方法加以改善。首先对信号子空间进行主特征值倒数加权,并将结果与MUSIC空间谱进行叠加。新方法保持了噪声子空间处理的高分辨力,并通过信号子空间处理提高了对有限数据误差的稳健性。理论和统计性能分析表明其对多目标分辨力优于MUSIC方法,特别是在小快拍条件下表现了良好的性能。     

一种基于动态独立子空间分析的过程监控方法

独立元分析(ICA)是近年来盲信号分离领域的热点问题,传统的ICA方法只能寻找信号与信号间的独立元,对信号组与信号组之间的独立性分析却无能为力.独立子空间分析法(ISA)则通过寻求矢量峭度最大化,对信号组之间进行独立性研究.根据这一理论提出动态独立子空间分析过程监控方法,针对过程变量自相关问题,构建时间序列子空间,随采样时间动态更新子空间数据,对其进行独立性研究,达到过程监控的目的.以TE过程为背景的仿真研究,验证了该方法的有效性.     

约束线性描述分析与人脸识别

针对高维,小样本模式识别中的特征提取问题,提出了一种约束线性描述分析方法(CLDA).以线性变换后样本的类内距离与类间距离之比最小作为准则函数,同时加上约束条件使变换后的样本中心沿着特定的正交方向,通过白化变换、Gram-Schimdt正交化和正交子空间投影求解约束准则函数得到最优变换矩阵.针对入脸识别的小样本问题,根据奇异值分解定理实现白化变换.对ORL.和UMIST人脸库进行了仿真研究,结果表明CLDA方法的性能接近于某些Fisher描述分析万法如直接Fisher描述分析(DDA)和改进的Fisher描述分析(R-LDA).     

加速广义极小残余新算法

研究了Krylov子空间广义极小残余算法（GMRES（m））的基本理论,特别是残余向量与Krylov子空间的关系．根据残余向量所满足的代数方程组,深入探讨算法的收敛性质与所选择的子空间的关系,指出大大量按模很小的特征值对应的特征向量的存在会降低算法的收敛速度,从而提出一种利用按模很小的特征值对应的特征向量扩充Krylov子空间的加速广义极小残余算法（AGMRES（m））、理论分析和数值结果都表明,算法是可靠和有效的．