基于自适应交互多模型算法的传感器故障诊断

在标准的交互多模型算法中,模型切换概率和模型噪声方差都假定为先验信息,但是系统的模型信息一般隐含在当前的量测信息中,因此本文提出一种在线辨识模型切换概率和噪声方差的自适应交互多模型算法,在建立传感器的全局故障和局部故障模型的基础上,对自主水下航行器多个传感器的局部故障与全局故障进行了诊断.在仿真过程中发现,与一般的多模型自适应估计方法(MMAE)相比,此方法算法简单,能够更加准确可靠地诊断故障.     

基于极大似然估计的新息自适应滤波算法

针对噪声统计信息未知或时变情况下常规卡尔曼滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计的新息自适应滤波算法.算法对基于极大似然估计的常规新息协方差估值器进行限定记忆指数衰减加权修正,增加滑动窗口内新近新息协方差序列的利用权重;根据新息自适应原理,利用新息协方差估计值直接计算滤波增益矩阵,加快滤波器收敛速度的同时提高了滤波算法的估计精度.算法应用于捷联惯性导航系统/全球定位系统(SINS/GPS)组合导航系统,仿真实验表明:在噪声统计信息未知或时变情况下,算法具有更强的鲁棒性以及更高的滤波精度.     

图像分割的自适应交互核图割模型

为了克服图割模型算法在实现图像分割时需要人为选定参数,以及图割模型可能会陷入局部最小值的不足,考虑到交互图割是一种灵活的全局最优算法,提出了基于EM方法的交互核图割算法。数据映射到核空间,构造了新的目标函数,这样可以更有效地解决分类分割问题;为了估计交互图割所需要的参数以及图割算法所需要的各种阈值,采用EM算法来估计这些参数,避免人为随机选取可能造成的不利影响,因而该方法是一种自适应的分割算法。实验结果表明,相对于交互图割算法,该算法分割合成图像时具有更低的误分率,处理光学等图像时,分割结果更准确,保留图像细节信息的能力更强。     

基于双层优化的非线性系统多模型建模方法

针对非线性系统的建模问题,借鉴种群划分和递阶进化的思想,设计了一种基于双层优化的多模型建模方法。该方法将多模型建模问题转化为一个双层优化问题,在上层采用多个种群对多模型的区域进行优化划分,在下层采用多个个体微粒对各个局部模型的参数进行寻优,从而有效避免了多个参数同时优化带来的局部最优问题。最后,通过微粒群优化算法对其进行求解,并通过一个仿真算例验证了该建模方法的有效性。     

基于LMI的一类非线性多时滞系统的模糊H∞滤波器设计

This paper develops fuzzy H1 filter for state estimation approach for nonlinear discrete-time systems with multiple time delays and unknown bounded disturbances. We design a stable fuzzy H1 filter based on the Takagi-Sugeno (T-S) fuzzy model, which assures asymptotic stability and a prescribed H1 index for the filtering error system. Sufficient condition for the existence of such a filter is established by solving the linear matrix inequality (LMI) problem. The LMI problem can be efficiently solved with global convergence using the interior point algorithm. Simulation examples are provided to illustrate the design procedure of the proposed method.     

一种基于加权性能指标的多模型辨识算法及其在热工过程中的应用

Most existing algorithms for identifying multi-model system are based on minimizing the square of bias between global outputs of the actual system and the identified model, but the resultant model lacks of robustness. In order to solve this problem, this paper considers some other algorithms in which local models are identified independently and presents a multi-model identification algorithm based on weighted cost function, which uses the idea of local weighted regression and local approximation while keeps the model structure of global identification algorithm. The result of application to a 300MW unit boiler superheater illustrates that the multi-model generated by the proposed algorithm has better trade-off between global fitting and local interpretation.     

基于小波域HMM模型的自适应图像水印算法

An adaptive image watermarking algorithm based on HMM in wavelet domain is proposed. The algorithm is abstracted as follows: 1) the vector HMM model is employed to describe the statistical characteristic of image wavelet coefficients and the resulting HMM based detector achieves significant improvements in performance compared to the conventional correlation detector; 2) adaptive watermark embedding based on HVS analysis; 3) a novel embedding strategy which is optimized for the HMM tree structure is adopted; 4) the strategy of dynamical threshold is applied in watermark detection. High robust results are achieved against Stirmark attacks, such as JPEG compression, adding noise, median cut and filter.     

基于多特征的SAR图像多尺度无监督分割

提出一种基于多特征的SAR图像多尺度无监督分割方法.该方法采用隐Markov树(hidden Markov tree,HMT)模型对SAR图像的灰度数据与标准差数据分别建模并分割,由两个分割结果提取SAR图像的结构性信息,并根据结构性信息,对灰度分割的后验概率进行平滑,最终的分割结果表明,该方法在很少损失结构性信息的基础上,能得到更光滑的分割结果.     

基于自适应Kalman滤波的共视数据处理算法

在GPS、北斗“双模”卫星共视系统中,由于卫星秒的不稳定性、环境干扰及测量噪声等不确定因素的存在,使得卫星秒与本地钟秒的时差数据出现较大的跳变,直接影响最后的卫星共视比对结果。为此,提出一种基于残差(χ2)检验法的自适应卡尔曼滤波算法,有效地剔除野值,使时差数据更接近真实钟差,提高了卫星共视系统的比对精度。     

基于语义搜索的语音交互系统模型研究

本文探讨了基于语义搜索的语音识别,比较了文本搜索和语义搜索的差别,并构建了分布式语义模型,建立了基于语义搜索的语音识别本体库,我们的研究说明基于语义搜索的语音识别具有很大的理论价值和实际作用。     

基于EM算法的混合模型的参数估计

介绍了极大似然参数估计，然后介绍了混合模型极大似然参数估计的EM算法实现，最后利用计算机仿真实验验证了此算法的有效性和收敛性．     

多模噪声环境下的自适应滤波算法

在分析现有基于不同误差准则的最小四次均方算法和最小平均绝对偏差算法的基础上,提出一种可抑制多模噪声的归一化混合范数滤波算法。采用引入混合参数的代价函数调节混合参数得到最佳的滤波算法。建立步长参数随输入信噪比变化的非线性函数关系。仿真结果表明,相对于高斯环境下的滤波,该算法在多模噪声环境下的鲁棒性得到显著提高,能有效地提取信号。     

基于IMM Kalman滤波算法的实时追踪监控系统

将SAD匹配算法和IMM Kalman滤波算法相结合,构建了一个实时追踪监控系统的雏形.该系统通过SAD匹配算法对目标进行检测,结合IMM Kalman滤波算法使追踪更加精确,从而优化现有的监控系统.选用MATLAB对SAD匹配算法和IMM Kalman滤波算法分别进行仿真,仿真结果表明SAD匹配算法与IMM Kalm...     

基于强跟踪滤波器的多目标跟踪方法

在诸多的多目标跟踪算法中，相互作用多模型（IMM）算法是目前公认的最为有效的算法。但到目前为止，LMM估计方法都是建立在卡尔曼滤波器（KF）和扩展卡尔曼滤波器（EKF）基础上，因而其性能不仅依赖于所采用的模型集，而且在更大程度上依赖于所采用的滤波技术。强跟踪滤波器（STF）克服了卡尔曼和扩展卡尔曼的三大缺陷，因而设计一种基于STF的IMM目标跟踪算法显然能提高其性能。仿真实验表明，基于STF的IMM算法的跟踪性能要优于基于KF和EKF的IMM算法的跟踪性能。     

基于极大似然准则和最大期望算法的自适应UKF 算法

针对噪声先验统计特性未知情况下的非线性系统状态估计问题,提出了基于极大似然准则和 最大期望算法的自适应无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman filter, UKF) 算法.利用极大似然准则构造含有噪声统计特性的对数似然函数,通 过最大期望算法将噪声估计问题转化为对数似然函数数学期望极大化问题,最终得到带次优递 推噪声统计估计器的自适应UKF算法.仿真分析表明,与传统UKF算法相比,提出的自适应UKF算法 有效克服了传统UKF算法在系统噪声统计特性未知情况下滤波精度下降的问题,并实现了系统噪 声统计特性的在线估计.     

基于异步IMM融合滤波的网络化系统故障诊断

针对一类带随机丢包的异步多传感器网络化系统,提出了基于网络化异步交互式多模型（Interacting multiple model,IMM）融合滤波的故障诊断方法.考虑不同传感器通道具有不同丢包概率的情况,将未知的故障幅值看作扩维的系统状态,利用提出的网络化异步IMM融合滤波算法对由系统正常模型和各种可能的故障模型构成的模型集进行滤波,根据模型概率进行故障检测和定位,同时得到故障幅值和系统状态的联合估计.提出的方法避免了传统IMM故障诊断方法模型集设计中故障大小难以确定的问题,适用于具有任意采样速率和任意初始采样时刻的异步多传感器网络化系统,并且通过融合多个传感器的信息提高了故障诊断的准确性.仿真实例验证了所提出方法的可行性和有效性.     

体育视频序列中基于IMM的运动目标跟踪算法

在视频处理领域的运动目标跟踪问题中,卡尔曼滤波器（KF）与扩展卡尔曼滤波器（EKF）已经得到了广泛的应用,但在复杂背景或是目标高机动运动的情况下跟踪效果并不理想。提出一种基于交互多模型算法（IMM）,并采用去偏转换测量卡尔曼滤波器（CMKF-D）对运动目标进行跟踪的算法。该算法有效地解决了单一模型无法与运动特性相匹配的问题,并克服了KF、EKF对非线性模型线性化所引入的误差。以足球视频为例进行仿真实验,结果表明该算法有效地提高了视频序列中运动目标跟踪的准确率。     

基于极大后验估计和指数加权的自适应UKF滤波算法

针对传统Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman filter, UKF)在噪声先验统计未知时变情况下非线性滤波精度下降甚至发散的问题, 设计了一种带噪声统计估计器的自适应UKF滤波算法. 首先根据极大后验(Maximum a posterior, MAP)估计原理, 推导出一种次优无偏MAP常值噪声统计估计器; 接着在此基础之上, 采用指数加权的方法, 给出了时变噪声统计估计器的递推公式; 最后对自适应UKF算法进行了性能分析. 相比于传统UKF, 该自适应UKF算法在噪声统计未知时变情况下不仅滤波依然收敛, 滤波精度及稳定性显著提高, 而且其具有应对噪声变化的自适应能力. 仿真实例验证了其有效性.     

基于EM算法的文本聚类优化研究

针对现有的文本聚类算法难以取得满意结果的问题，以EM算法为基础，提出能分别描述相似、不相似聚类对的相似性分布以及重要、不重要文档的重要性分布的文本聚类优化模型（text clustering optimization model, TCOM）．基于该模型，设计一种通过合并不同的文本聚类结果以获取最优性能的方法．实验结果表明，利用该方法同时改善了聚类精度和召回率，其性能优于单独使用现有的硬、软聚类算法．     

一种改进的变步长自适应滤波算法

为了提高LMS自适应滤波算法的性能,在对传统LMS算法及其改进算法研究的基础上,提出了一种改进的变步长算法.在改进算法中,步长因子与误差信号自相关函数之间建立了一种改进的非线性函数关系.将改进算法应用到系统辨识中,通过计算机仿真结果看出,自适应滤波性能在收敛速度和稳态失调误差等方面得到改善.