基于导频的OFDM信道估计小波核SVM算法

针对传统多径衰落下的OFDM导频信道估计性能低下,地板效应的缺陷,提出了基于导频的小波递归最小二乘支持向量机(WRLS-SVM)时变信道频率估计算法。首先讨论了小波成为核函数的条件,构造了小波核。然后将根据结构风险递归二乘最小化准则回归估计支持向量机原理,把导频训练序列映射到高维空间,并在高维空间采用结构小波核函数,达到了将低维空间的非线性估计转化为高维空间的线性估计的目的。仿真结果表明,在快衰落信道条件下,小波递归最小二乘支持向量机导频信道估计方法可以获得较好误码性能。该方法优于传统的信道插值方法。     

一种基于背景预测的红外杂波抑制新方法

针对复杂背景下的红外弱小目标的检测问题,提出了一种中值二维最小均四阶矩(MTDLMF)自适应红外图像背景杂波抑制算法。该算法将观测数据经过一组低阶的自适应子滤波器,每个子滤波器的输出作为输入数据的一个预测,将所有的子滤波器的输出通过一个非线性中值滤波器,其输出作为最后的预测结果。该算法可以降低大量由于强边缘而引起的虚警,能够更有效地抑制杂波并且保留信号。实验结果显示,该算法对复杂背景下红外弱目标图像背景杂波抑制具有良好效果。     

迭代量化设计定点系数FIR数字滤波器

基于峰值约束最小平方优化标准,提出了一种用于设计线性相位定点系数FIR数字滤波器的新方法.修正了传统多交换算法,使之能在部分系数固定的情况下得到具有浮点精度的其余系数;提出了一个结合该修正多交换算法的迭代量化过程,将所有系数逐一量化成定点精度.设计实例验证了该方法的有效性.     

GIS的非线性测量数据的误差处理及其应用

针对GIS数据应用中所存在的随机误差处理这一重要问题,本文提出了一种非线性最小二乘条件平差方法,给出了顾及泰勒二阶展开的基于空间数据随机误差的非线性条件平差模型,并结合算例将该方法与线性最小二乘平差方法加以比较,结果表明,当观测值与其平差值相近时,应用非线性最小二乘条件平差可明显提高平差结果的精度,这对于解决数字化处理过程中,因源文件中图形间的相互作用而引入大量误差,从而导致不能将非线性条件方程直接线性化问题提供了一种新的方法.     

极小最小二乘问题在神经网络中的应用

为了解决在神经网络的前馈算法中矩阵的极小最小二乘的失效问题,在Matlab和C 的平台上研究并比较了奇异值分解(SVD)、超松弛迭代(SSOR)和共轭梯度法(CG)几种算法在解上千阶矩阵最小二乘问题的优劣。SSOR算法在百阶的条件下,具有实用性;CG算法和SVD算法在千阶的条件下,可以取得比较好的收敛速度和比较高的精度。这两种算法还可以继续完善。CG算法可加预处理方法使其更加稳定,收敛更快。该文研究表明SVD和CG算法可以有效的解决经典算法如QR算法在大中规模矩阵条件下,解最小二乘问题失效的问题。     

基于核的快速特征抽取及识别方法

基于核技巧提出的新的非线性鉴别分析方法在最小二乘意义上与基于核的Fisher鉴别分析方法等效,相应鉴别方向通过一个线性方程组得出,计算代价较小,相应分类实现极其简便。该方法的最大优点是,对训练数据进行筛选,可使构造鉴别矢量的“显著”训练样本数大大低于总训练样本数,从而使得测试集的分类非常高效;同时,设计出专门的优化算法以加速“显著”训练样本的选取。实验表明,该方法不仅具有明显的效率上的优势,且具有不低于基于核的Fisher鉴别分析方法的性能。     

基于多个潜变量PLS算法的一种迭代方法

在两个潜变量的偏最小二乘法(PLS)基础上,研究了如何将PLS算法从两个潜变量扩展到多个潜变量的一套完整方法(包括具体的形式规范和迭代步骤);以及在多个潜变量PLS算法上的符号检验.并在MATLAB上实现了完整的多个潜变量PLS算法,验证了该迭代方法的有效性.     

n 进制编码遗传算法的收敛速度

利用一个特殊的minorization条件给出了n进制编码的经典遗传算法收敛速度的一个上界,分析了种群的规模、编码串的长度以及变异概率等变量对算法收敛速度的影响,它推广了已有的结论,并对算法的参数设计有参考价值.     

不等式约束条件下一类线性模型参数估计的迭代算法

本文对不等式约束条件下，具有相同参数的多个线性模型的参数，在方差未知的情况下，给出了一种迭代算法，并利用一组随机数据对此算法进行了模拟．模拟结果表明，它是收敛的并且收敛速度是相当快的．     

基于ESPRIT-LS的幅相补偿参数估计算法

幅相补偿是多频带雷达信号融合一维距离成像中的关键问题,其补偿的精度直接影响了信号融合的最终效果。分析了多雷达信号融合中的幅度相位模型,并基于旋转不变技术提出一种新的幅度相位补偿参数估计方法。该方法首先对幅相补偿模型进行预处理,使得处理后的阵列导向矢量具有旋转不变特性,然后采用ES-PRIT-LS算法同时估计多个雷达的幅相补偿参数。仿真结果表明该算法具有较高的估计精度,受噪声影响较小。