一种新型的混合模式运动估计搜索策略

基于实时视频图像序列的运动矢量分布特性,本文提出了一种新型的混合模式运动估计搜索(MPS)策略。该算法根据给定的搜索距确定相应的搜索模式,使用中途停止技术快速的给出运动矢量。相比现有各种搜索算法,MPS搜索策略能够同时满足图像序列中的高速运动与慢速运动的搜索。仿真试验表明,本文搜索策略不仅在搜索速度上比现有MPEG-4校验模型的DS算法更加快速,并且具有更小的运动补偿误差以及更加真实的运动矢量场。     

土的地震液化概率评估模型

基于278个土的地震液化或非液化实测数据,运用二元回归方法推导出两个对数模型.这两个模型将液化概率表示成地震荷载和土阻力参数的函数,以修正的标准贯入锤击数来量度土的抗液化能力.文中将所提出的对数模型与确定性液化判别标准进行了比较,并将模型应用于典型场地的分析.结果表明,所提出的两个对数模型能客观地评价数据中的相关信息,可直接量化基于统计数据的条件液化概率.     

基于混合先验分布的贝叶斯因子分析模型

针对现有因子分析模型不能充分融合模型参数信息问题,通过研究因子分析模型的统计结构,构造了参数的混合先验分布;利用贝叶斯定理证明了模型因子载荷阵的条件后验分布为矩阵t分布,协方差阵的条件后验分布为逆Wishart分布.实证研究表明:由于参数先验分布的作用,贝叶斯因子分析结果与传统的因子分析之间存在明显的差异.     

基于多尺度光流融合特征点视觉-惯性SLAM方法

为提高视觉-惯性导航系统在弱纹理环境下的鲁棒性和精度,结合特征点法精度高和光流法速度快的特点以及惯性信息,提出一种多尺度均匀化光流融合特征点法的视觉-惯性同时定位与地图(simultaneous localization and mapping, SLAM)构建方法。首先,改进快速特征点提取和描述(oriented fast and rotated brief, ORB)特征提取过程,采用多尺度网格化的方法提取ORB特征点并利用四叉树均匀分配特征点,提高特征分布离散性。其次,在帧间采用LK(Lucas and Kanade)光流法追踪特征点进行帧间的数据关联,在关键帧对特征点进行描述子的计算和匹配从而实现关键帧间的数据关联,保证算法速度的同时提高定位精度和鲁棒性。最后,基于光流法建立的数据关联得到的初始位姿为后端优化提供初始值,整合ORB特征点重投影误差、惯性测量单元(inertial measurement unit, IMU)预积分误差以及滑动窗口先验误差构建最小化目标函数采用滑动窗口非线性优化进行求解。实验表明,所提方法相比单目视觉惯性系统具有更高的定位精度和鲁棒性,定位精度平均...     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

基于灰关联分析和时空偏好特征的兴趣点推荐算法

为了提高动态推荐效果,从时间个性化和连续性的角度出发,细化了签到用户的时间特征,利用灰关联分析度量时间向量的相似度,与矩阵分解算法结合,给出了一种新的矩阵分解算法。该算法可缓解时间戳细化签到矩阵后带来的数据稀疏的影响。同时为了提高个性化推荐,采用自适应核密度估计方法捕捉用户的空间偏好,增强用户的个性化体验,进而提高推荐质量。在此基础上,设计了一种新的兴趣点推荐算法。实验结果表明,该算法能有效地提高推荐准确率和召回率。     

自校正信息融合Kalman预报器

对含未知噪声统计的多传感器系统,用现代时间序列分析方法,基于滑动平均（MA）新息模型的在线辨识和求解相关函数矩阵方程组,可在线估计噪声统计,进而在按矩阵加权线性最小方差最优信息融合准则下,提出了自校正信息融合Kalman预报器。证明了它的收敛性,即它具有渐近最优性,且自校正融合Kalman预报器比每个局部自校正Kalman预报器精度高。一个目标跟踪系统的仿真例子说明了其有效性。     

多传感器全局最优加权观测融合Wiener信号滤波器

基于Kalman滤波,应用加权观测融合方法,对于带白色观测噪声的单通道ARMA信号,提出了全局最优多传感器观测融合Wiener信号滤波器。可统一处理信号融合滤波、平滑和预报问题。同集中式规测融合方法和分布式状态融合方法相比．不仅可获得全局最优Wiener信号滤波器,而且明显减小计箅负担,便于实时应用。一个三传感器加权观测融合仿真例子说明了其有效性。     

φ-混合删失模型中密度函数K-M估计的r-阶相合速度

在生存时间与删失时间为 φ 混合序列的情况下，研究并获得了随机删失模型概率密度函数 ｆ（ｘ）的 Ｋ Ｍ（ｋａｐｌａｎ Ｍｅｉｅｒ）估计 ｆｎ（ｘ）的 ｒ阶相合速度。     

Complexity-reduced ICI cancellation for OFDM system over doubly-selective channels

In doubly-selective fading wireless channel,the conventional orthogonal frequency division multi-plexing(OFDM)receivers for inter-carrier interference(ICI)compensation require extensive computa-tions.To obtain an effective balance between performance and complexity,the whole channel responsematrix was decomposed into a sequence of submatrix,and then a novel equalizer based on minimum meansquare error(MMSE)criterion was presented to combat the ICI.Furthermore,a simple ordering-baseddecision-feedback equa...