基于稳健最小二乘支持向量机的测深激光信号处理

针对浅海探测中激光回波噪声源多、信噪比低,传统非加权最小二乘支持向量机和加权最小二乘支持向量机对低信噪比信号滤波不足的问题,提出将稳健最小二乘法与加权最小二乘支持向量机相结合的滤波方法(HW-LS-SVM)。首先采用强淘汰权函数计算先验权值、残差和均方误差,然后采用权函数模型计算最小二乘支持向量机的权值,最后通过迭代计算实现回波信号滤波。通过仿真实验结果表明, HW-LS-SVM方法较最小二乘支持向量机、贝叶斯最小二乘支持向量机和传统加权最小二乘支持向量机滤波效果更加稳健,在噪声率为45%的情况下,滤波效果较为理想,水面和水底回波提取正确率为100%;对实测4组深水区和4组浅水区数据滤波后提取的海水深度均与背景资料的深度吻合。由此表明, HW-LS-SVM方法具有更好的抗噪性,更适合于对信噪比低的测深激光信号的滤波处理。     

一种基于有向均匀圆阵的宽带波束形成方法

本文提出一种基于有向均匀圆阵解决宽带波束形成问题的新方法,其基本思想是针对某一特定频率设计窄带波束形成空域滤波器,并把得到的滤波器权值直接应用于宽带信号以降低设计和处理的复杂度.在已知信号方向信息的前提下,使用线性约束的最小二乘法设计窄带空域滤波器,而有向均匀圆阵对频率变化不敏感的特性可以保证使用同一组空域滤波器权值在宽带信号所包含的不同频率上形成一致的波束与陷波点.所提出的宽带波束形成方法可以显著降低阵列信号处理时的运算复杂度,便于进行实时信号处理.     

最小二乘支持向量机在故障诊断中的应用

为了提高机械设备故障诊断的精度，将小波包分析与最小二乘支持向量机进行了有机的结合。首先对故障信号功率谱进行小波分解，简化了故障特征向量的提取。然后提出了一种基于最小二乘支持向量机的故障诊断模型，用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数，将不等式约束条件变为等式约束，从而将二次规划问题转变为线性方程组的求解，用最小二乘法实现了支持向量机算法，并提出对核函数的σ参数进行动态选取，提高了诊断的准确率。仿真结果表明该模型具有较强的非线性处理和抗干扰能力。     

不确定关联时滞系统的鲁棒H∞滤波

考虑一类不确定关联时滞系统,其中的不确定性满足范数有界条件,以子系统输出作为输入,分别为每个子系统设计一个线性滤波器.通过将系统的状态向量和滤波误差向量组合成一个新的增广向量,原系统状态方程和滤波误差方程就可以组成一个新的增广系统.如果可以设计滤波器参数,使得干扰噪声到增广系统输出的增益为最小,则噪声对系统估计的影响也就降为最低,受噪声影响的状态向量就可以恢复出来.这样,原系统的滤波问题就转化为最小化增广系统增益问题.通过选择一个适当的Lyapunov函数,并基于Lyapunov稳定性定理,得到了滤波器存在的充分条件.为了简化滤波器设计过程,将上述充分条件的未知参数矩阵定义为一个新的变换矩阵,在此基础上,实施了一系列巧妙的矩阵等价变换,同时定义了几个新的矩阵变量,将原充分条件化成了一组易于求解的线性矩阵不等式(LMI).使用Matlab的LMI工具箱,可以对上述LMIs直接求解,最后的数值算例验证了所给设计方法的有效性.     

带内拟合宽带阵列通道误差校正方法

在整个第一Nyquist域进行宽带自适应阵列天线的幅相误差校正时,由于带宽宽,需要的横向滤波器阶数非常高。为了减少滤波器阶数,新方法仅仅对信号带宽内的幅相误差进行校正,采用最小二乘拟合的最优化准则,获得校正滤波器的实系数。同时,通过增加一个前置带通滤波器,保证带外噪声控制在可接受范围内。相对传统方法,该设计在相同滤波器阶数情况下,可以提高带内校正精度。通过对实际MSK信号下的阵列校正实验,证明了新方法的有效性。     

基于抽头稀疏化的最小二乘频率不变波束形成器设计

频率不变波束形成器（Frequency-Invariant Beamformer, FIB）在宽带声信号的无失真采集和处理中具有重要应用。基于空间响应变化函数的最小二乘方法是近年来FIB设计中的代表性方法,本文研究表明该方法的性能受FIR (Finite impulse response)滤波器抽头长度的影响,增大抽头的长度可有效提高FIB设计的性能。但随滤波器抽头长度的增大,波束形成器的实现复杂度亦变大。针对这一问题,本文提出了一种基于FIR滤波器抽头稀疏化的最小二乘FIB设计方法,利用信号稀疏表示理论中的迭代加权l1范数优化实现了低复杂度最小二乘FIB设计,并通过设计实例验证了所提方法的有效性。     

基于最小二乘支持向量机的故障诊断方法*

提出了一种小波包分析与最小二乘支持向量机相结合的机械设备故障诊断模型.首先对故障信号功率谱进行小波分解,简化了故障特征向量的提取,然后采用最小二乘支持向量机进行故障诊断.在该模型中,用二次损失函数取代支持向量机中的不敏感损失函数,将不等式约束条件变为等式约束,从而将二次规划问题转换为线性方程组的求解,并提出对核函数的σ参数进行动态选取.仿真结果表明:该模型可以取得较高的故障诊断准确率.     

一种稀疏最小二乘支持向量分类机

一般的支持向量分类机需要求解二次规划问题,最小二乘支持向量机只需求解一个线性方程组,但其缺乏稀疏性.为了改进最小二乘支持向量分类机,本文结合中心距离比值及增量学习的思想提出一种基于预选、筛选支持向量的稀疏最小二乘支持向量机.该方法既能弥补最小二乘向量机的稀疏性,减少计算机的存储量和计算量,加快最小二乘支持向量机的训练速度和决策速度,又能对非均衡训练数据造成的分类面的偏移进行纠正,还不影响最小二乘支持向量机的分类能力.3组实验结果也证实了这一点.     

求解非线性最小二乘问题的实用型方法

１．引言对于非线性最小二乘问题其中,为残差向量且,这里是指通常意义下的范数,即二范数．目标函数的梯度和Ｈｅｓｓｅ矩阵为其中　矩阵, 求解非线性最小二乘问题（１．１）的最基本方法是Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ法,迭代格式为其中ｄｋ为线性方程组的解,这． 当人为满秩矩阵时,线性方程组（１．５）有唯一解,即并且有如下不等式：其中　是矩阵　的最小特征值．当　人接近奇异时,因此有可能存在着 ｄｋ,使得,即某一步迭代的步长太大,导致 Ｇａｕｓｓ－Ｎｅｗｔｏｎ法迭代失败． 另外,当　为奇异矩阵时,线性方程组（１．５）…     

稀疏结构化最小二乘双支持向量回归机

最小二乘双支持向量回归机（LSTSVR）通过引入最小二乘损失将双支持向量回归机（TSVR）中的二次规划问题简化为两个线性方程组的求解,从而大大减少了训练时间。然而,LSTSVR最小化基于最小二乘损失的经验风险易导致以下不足：（1）“过学习”问题;（2）模型的解缺乏稀疏性,难以训练大规模数据。针对（1）,提出结构化最小二乘双支持向量回归机（S-LSTSVR）以提升模型的泛化能力;针对（2）,进一步利用不完全Choesky分解对核矩阵进行低秩近似,给出求解S-LSTSVR的稀疏算法SS-LSTSVR,使模型能有效地训练大规模数据。人工数据和UCI数据集中的实验证明SS-LSTSVR不但可以避免“过学习”,而且能够高效地解决大规模训练问题。     

基于宽带聚焦矩阵和高阶累积量的OFDM信号的来波方向估计

为了解决正交频分复用(OFDM)宽带信号处理的问题,研究了基于宽带聚焦矩阵和高阶累积量的波达方向(DOA)估计方法。前者是通过傅里叶变换将宽带阵列数据分解为若干窄带信号,再利用一种聚焦矩阵将不同频带下的方向矩阵变换到同一参考频率下,然后用多重信号分类(MUSIC)算法来估计DOA;高阶累积量算法是通过聚焦操作,把各个窄带频率处的阵列输出矢量变换到聚焦频率处,然后求其累积量矩阵。对各个累积量矩阵进行加权平均并特征值分解,再应用MUSIC算法估计DOA。理论分析和仿真结果表明,两种方法都能够精确地估计OFDM信号的DOA,四阶累积量方法的空间分辨率比聚焦矩阵方法有所提高。四阶累积量算法扩展了阵列孔径,信噪比(SNR)较低的时候也有很好的适应性。     

一种基于阵列信号处理的短波侦察系统的设计及实现

本文研究并实现了一个集宽带搜索、宽带测向、跳频搜索、窄带测向、窄带分析等功能于一体的短波阵列信号侦察系统.该系统采用阵列天线和短波射频信号低通采样的软件无线电结构,结合先进的空间谱估计、波束形成、零点对准等阵列信号处理技术,使新的短波侦察接收机与传统接收机相比,大大改善了整体性能.现场试验表明,本文设计的阵列信号处理系统性能优良、信号处理算法有效.     

一种稳健的宽带聚焦波束形成算法

将聚焦变换的思想与二阶锥规划方法相结合,提出了一种稳健的宽带聚焦波束形成算法。该算法首先将宽带信号划为多个窄带信号,再通过最佳聚焦矩阵,聚焦到最佳聚焦频率上,将宽带问题转换为窄带问题,最后利用二阶锥规划的方法实现窄带波束形成。计算机仿真验证了该算法的有效性。     

基于AR-SRCKF的SINS/GPS深耦合抗转发式干扰研究

转发式干扰转发真实的卫星信号导致伪距信息错误,能不被察觉地使捷联惯导系统（SINS）和全球定位系统（GPS）的深耦合组合导航解算错误。根据深耦合中信号处理的特点,将错误的伪距视为粗差,提出一种基于自适应抗差平方根容积卡尔曼滤波（AR-SRCKF）的融合算法。该方法采用自适应抗差滤波作为算法的框架,提高系统对转发式干扰的鲁棒性,同时为了避免线性化误差造成滤波性能的下降,采用平方根容积卡尔曼滤波（SRCKF）解决非线性滤波问题以及确保协方差阵的对称性和半正定性。最后,深耦合系统下的仿真分析验证了其对转发式干扰具有良好的鲁棒性。     

等间隔分数时延滤波器及其线性插值设计

针对宽带数字信号精确可变时延需求,研究等间隔分数时延滤波器及其线性插值方法。现有分数时延滤波器设计方法不能应用于可变时延,基于多采样率信号处理理论,提出等间隔分数时延滤波器设计方法。将所需时延近似为等间隔分数时延,选取对应时延滤波器组对信号进行时延,满足工程中变分数时延滤波需求。为提高时延滤波精度,提出对相邻滤波器系数线性插值的分数时延滤波器设计方法。对线性调频信号仿真结果表明,所提方法与常规分数时延滤波方法运算量相当,且适用于宽带信号的精确可变时延应用。     

一种基于多级维纳滤波的改进空时抗干扰算法

传统的空时自适应处理（STAP）算法不仅计算量大, 而且不能抑制与导航信号来自同一方向的窄带干扰。针对此问题, 提出了一种改进的STAP抗干扰算法, 将时频域结合的IIR格型陷波器与改进MSNWF的功率倒置算法相结合, 通过IIR格型陷波器预测并抑制窄带干扰, 通过改进MSNWF抑制宽带干扰并实现降维处理。这种新的算法不仅能更有效地抑制窄带和宽带干扰, 而且提升了计算速度和输出信干噪比（SINR）。     

Exploiting cyclostationary difference in anti-jamming method based on single channel source separation

Traditional time/frequency domain filter-based methods would fail due to the serious overlapping of the communication signal and jamming in time/frequency domain. In order to solve this problem, an anti-jamming algorithm based on single channel source separation by exploiting cyclostationary difference is proposed for direct sequence spread spectrum (DSSS) communication. Firstly, the cyclostationary difference among source signals is used to establish the single channel source separation model based on partial priori information of the DSSS signal. Secondly, cost function of the algorithm is constructed by the training sequences and the minimum mean square error criterion; after that, the optimal separation matrix of the pilot mixed signal can be calculated based on this cost function. Thirdly, the purpose of anti-jamming for DSSS communication can be achieved by separating the communication signal from the service mixed signal based on the optimal separation matrix calculated before. Simulation results show that, compared with the unseparated signal of high bit error rate (BER) close to 0.5, the proposed antijamming algorithm is more effective in anti-jamming with the BER as low as 10^–3, which is not only applicable to narrowband jamming such as the single-tone/multi-tone jamming, but also applicable to broadband jamming such as the sweep-spot jamming.     

基于空时自适应处理的多波束抗干扰改进算法

传统的多波束算法无法处理与导航信号来自同一方向的窄带干扰。针对该问题,提出了一种改进的多波束抗干扰算法,级联时频域结合的IIR格型陷波器于多波束抗干扰算法中,通过IIR格型陷波器预测并抑制窄带干扰,通过多波束形成抑制宽带干扰。这种新的算法能有效地抑制窄带和宽带干扰,提升GPS抗干扰接收机的性能。     

基于触诊成像的肿块识别系统研究与设计

乳腺癌的早期发现对于乳腺癌的治疗有十分重要的意义,设计了基于触诊成像的肿块识别系统。该系统由压力信号检测单元、信号控制单元和图像处理单元组成,压力信号检测单元实现压力信号的采集,信号控制单元由FPGA控制多路开关的选通来扫描压力阵列传感器的电容信号,并将数据通过EZ-USB发送给上位机,图像处理单元对压力图像进行处理来滤除噪声。其中图像处理单元是该系统的枢纽,运用最小二乘曲面拟合校正压力图像,最大类间方差法和基于滤波的图像邻域评级技术对压力图像进行分割,对压力图像进行线性插值来提高图像分辨率。实验结果表明,该系统可以在复杂噪声图像中有效地识别出肿块。