Turbo乘积码对星间光通信链路的性能改善分析

通过联合界技术较为详细地给出了Turbo乘积码的最大似然译码限,并比较了在星间光通信链路中Turbo乘积码和Turbo卷积码及传统级联码的纠错性能.研究表明,Turbo乘积码的纠错性能优于传统级联码以及Turbo卷积码.     

安全滑触线自动报警集电器

本文通过对安全滑触线集电器的分析,使用户认识到自动报警集电器的特点及其应用的重要性,以便在移动导电技术上得到大力推广。     

一类三元线性分组码的译码

Ｐｌｅｓｓ［１］证明了三元（１２，６，６）Ｇｏｌａｙ码具有一种双层结构，并据此给出了该码的快速硬判决译码算法。本文推广了Ｇｏｌａｙ码的Ｐｌｅｓｓ结构，给出了由三元（ｎ，ｋ，ｄ）线性分组码构造的三元（３，ｎ＋ｋ，≥ｍｉｎ（ｎ，２ｄ，６））线性分组码，其中包括（１２，６，６）Ｇｏｌａｙ码和（１８，９，６）码，并以三元（１８，９，６）码为例给出了这类码的最大似然软判决译码算法。     

似然推理与神经元网络系统简介

简略介绍了专家系统中模糊模型的推理结构和神经元网络系统的模式，说明专家系统软件部分实质上是用一系推理谗句构成的模型，而神经元网络系统所以具有智能，完全是由于不同神经元对不同输入有不同的响应敏感所致。     

一种改进的进化树构建算法

邻接法是最有效的距离建树法的一种,但邻接法的聚类过程总是选择距离最近的进行聚类,容易忽略一些更为合理的拓扑结构,这是邻接法准确性不够理想的一个重要原因。为了提高邻接法的准确性,本文结合最大似然法提出一种改进的进化树构建算法。该算法在邻接法基础上,结合最大似然法搜索最优的拓扑结构,通过模拟实验将改进算法与邻接法等进化树构建算法进行比较,实验结果表明,改进算法的准确性明显优于邻接法。     

基于BA-WPHM的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法

为了提高滚动轴承剩余寿命预测的准确性,根据滚动轴承运行过程的两阶段性特点,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)和威布尔比例风险模型(WPHM)的滚动轴承两阶段剩余寿命预测方法。首先,构建基于WPHM的剩余寿命预测模型;其次,提出了两阶段极大似然估计法,建立新的似然函数,并利用BA算法进行求解,以提高参数估计的准确性;最后,建立BA-WPHM模型对滚动轴承进行剩余寿命预测。案例分析表明,相比于Newton-Raphson算法、自组织分层猴群算法(SHMA)和独特的自适应粒子群算法(UAPSO),提出的方法参数估计的准确性更高,剩余寿命的预测精度优于支持向量回归(SVR)方法,验证了所提方法的有效性,为滚动轴承维修决策的可行性提供了依据。     

基于特征分解的快速位姿图优化算法

位姿图优化（pose graph optimization,PGO）是计算机视觉领域中广泛应用的高维非凸优化算法,很难直接求解,主要依赖于迭代技术,对初始值的质量要求较高,在实践中很难得到保证。针对位姿图优化问题进行了研究,提出了基于特征分解的位姿图简单封闭解算法,该算法首先对PGO问题的最大似然估计进行半定松弛,然后将其转换为特征分解问题,并利用数据的稀疏性设计了改进的模型降阶方法进行求解,进一步提高了算法的计算速度。算法具有可伸缩性、计算成本低和精度高等优点。最后,在模拟和真实的位姿图数据集上进行实验评估,结果表明在不影响精度的情况下,该算法可以快速地进行位姿图优化。     

基于TL矩法的洪水频率分布参数估计方法优选

为分析TL矩法在洪水频率分析中的普适性,以陕北地区神木、绥德、杏河、刘家河、黄陵和志丹6个水文站的年最大洪峰流量序列为例,选取广义Pareto分布、广义极值分布和广义Logistic分布,对线性矩法、极大似然法与TL矩法3种参数估计方法进行拟合优度评估。结果表明:除杏河站用广义极值分布外,其他5个水文站的年最大洪峰流量序列用广义Pareto分布拟合效果更佳;与线性矩法和极大似然法相比,TL矩法在各水文站均表现出更佳的拟合效果,是一种洪水频率分布参数估计的较好方法。     

邻域自适应的三维点云滤波算法

针对现有的点云滤波算法存在的精度丢失和收缩的不足,提出邻域自适应选择的算法,有效地改善了点云滤波中丢失精度的问题.算法首先针对原始点和均值点滤波出现的收缩问题,提出混合增采样策略.其次采用邻域自适应选择保持特征部分的滤波精度.最后定义每个采样点以对应的似然函数,并按照其梯度方向进行迭代,通过最大似然估计得到最优滤波结果.实验部分表明,本文三维点云滤波算法对点云滤波精度的保持具有更好的效果.适用于工业生产与检测领域的三维扫描.     

基于UPF的INS非高斯噪声故障检测

由于实际组合导航系统很可能受到非高斯噪声的影响,而传统的故障检测方法对非高斯噪声情况讨论较少.基于粒子滤波的故障检测技术非常适合处理非线性、非高斯问题,并且有效地克服了传统方法的不足,但是普通的粒子滤波器存在粒子“退化”等问题.为此,本文提出了一种基于UPF滤波器的导航系统故障检测方法,通过在普通粒子滤波中引入UKF产生建议分布及重采样的方法,有效抑制了普通粒子滤波器粒子“退化”的问题.并针对噪声的非高斯特性,将似然检测方法与粒子滤波可以估计似然函数的特点相结合,提出了一种基于UPF的故障检测方法.通过GPS/SINS组合导航系统在噪声服从瑞利分布情况下的故障检测仿真实例,表明此方法适用于在非高斯噪声情况下的导航系统故障检测.