新的变步长LMS算法在系统辨识中的应用

在分析最小均方误差(LMS)自适应滤波算法和变步长LMS算法的基础上,提出了一种新的变步长算法,该算法用误差的平均值来控制步长的变化,进一步的解决了收敛速度和稳态误差的矛盾。讲述了新算法的具体改进方式,并将该算法和变步长G-SVSLMS算法以及固定步长算法分别应用到系统辨识中,通过MATLAB进行仿真,结果证实文中提出的算法在明显提高收敛速度的同时,并拥有好的稳态误差。     

复合衰落信道下分布式MIMO系统中断概率及信道容量分析

针对分布式MIMO系统中断概率和信道容量这2大性能指标,在复合衰落信道模型下,当上行链路采用最大比发送—选择合并,下行链路采用选择发送—最大比合并时,利用Lognormal分布对复杂Gamma-Lognormal分布的近似,推导得到当移动台位置给定时,系统中断概率和信道容量的闭合表达式,证明了系统性能指标与移动台分布之间存在密切的联系;随后依照实际通信环境,提出一种考虑存在小区热点的移动台非均匀分布模型,然后推导得到考虑该分布模型后的系统平均中断概率和平均信道容量闭合表达式;最后通过计算机仿真,证明了所提近似处理的精确性以及各项理论分析的合理性。     

基于非局部均值滤波与神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法

深入剖析传统神经网络非均匀性校正方法收敛速度慢以及易产生"鬼影"现象的主要原因,在此基础上,提出一种基于非局部均值滤波和神经网络的红外焦平面阵列非均匀性校正算法。为了加快收敛速度并减少"鬼影"现象,在神经网络隐含层,利用具有全局寻优且能保持边缘的非局部均值滤波器代替传统的均值滤波器以估计具有更高置信度的真值影像;同时设计可变学习率来自适应地调整每个探测元的非均匀性校正参数的迭代更新过程,以进一步消除"鬼影"。采用两组分别受高空间频率和低空间频率非均匀性干扰的真实红外序列图像进行实验。实验结果表明:相较于目前已有的方法,本文方法不仅具有较快的收敛速度,而且较大程度上抑制了"鬼影"现象的发生。     

基于变精度粗集证据加权的电子目标识别方法

为了对电子目标进行准确识别,一般采取多传感器融合的D-S证据理论方法。但是由于传统的D-S证据理论中各传感器对识别结果的重要性没有区分,造成识别结果不准确。变精度粗集模型是粗集模型的扩展,它允许一定程度错误分类率的存在,更符合实际数据的情况,将变精度粗集理论属性重要度概念应用到各传感器的重要性上,从而实现加权融合的证据理论。仿真结果表明,该方法对电子目标识别有效,尤其在传感器受到干扰时,识别结果更加可靠。     

自适应遗传算法的改进研究

未成熟收敛问题是导致遗传算法性能下降的重要原因。为了提高算法的性能,对IAGA自适应遗传算法[1]进行了改进,提出了一种新的自适应交叉概率公式和自适应变异概率公式,从而促使算法跳出局部最优解,改善了算法的未成熟收敛问题。仿真结果表明,相对IAGA自适应遗传算法,新算法的全局收敛性更强,性能更优越。     

管道检测对IRST系统探测与虚警概率的影响

探测概率、虚警概率是衡量红外搜索跟踪系统性能的重要指标,其大小由系统硬件水平、检测算法设计等因素决定。通过分析影响红外搜索跟踪系统探测概率、虚警概率的因素,建立了管道检测与探测概率、虚警概率关系模型,研究了序列图像检测中管道检测对系统探测概率、虚警概率的影响。通过仿真分析了实验结果,系统总检测概率与总虚警概率分别随单帧检测概率与单帧虚警概率的增加而增加,在管道长度相同的情况下,总检测概率和总虚警率都将随需检测帧数的增大而减小。     

一种有效实现IC时序收敛的方法

针对ASIC芯片物理设计中传统时钟树综合在高频下难以满足时序收敛的问题,提出了一种自下而上与有用时钟偏移相结合的时钟树综合方法。基于TSMC 0.152 μm Logic 1P5M工艺,使用Synopsys公司的IC Compiler物理设计软件,采用所提出的方法,完成了一款电力网载波通信芯片的物理设计。结果表明,该方法能够有效构建时钟树,满足建立时间为0.8 ns,保持时间为0.3 ns的要求,有效保证了PLC芯片的时序收敛。     

孔洞缺陷的红外无损检测和PNN识别与定量评估

针对红外无损检测中因特征信息缺失,致使识别与评估效果不佳这一问题,研究以铝板为对象,基于红外无损检测技术,结合主成分分析和概率神经网络对铝板正常区及三类孔洞缺陷区进行了识别与面积定量评估.研究首先采集铝板降温过程的红外时序热图,提取了正常区和各类孔洞缺陷区的时序灰度值作为初始特征.其次,采用主成分分析对初始特征进行提取,并结合概率神经网络,以像素点为单位实现孔洞缺陷的识别及面积定量评估,并采用了支持向量机进行了对比研究.实验结果表明,对于正常区和三类孔洞缺陷区测试样本的面积评估正确率分别为99.6%、97.0%、94.7%和93.0%,相比支持向量机的评估结果,所提出的研究方法具有更高的正确率.研究论证了采用主成分分析和概率神经网络,基于时序特征,以像素点为单位,实现孔洞缺陷识别和面积定量分析的有效性和准确性.     

基于特征点扩充及PCA特征提取的ASM定位算法

活动形状模型ASM(Active Shape Model)在目标对象的定位中得到广泛应用,但传统ASM算法定位精度较低,模型容易收敛到错误位置,为此,本文提出了一种基于特征点扩充和主成分分析PCA(Principal Component Analysis)灰度特征提取的ASM改进算法:首先,采用等距插值的方法扩充手工标定的特征点;其次,提出采用主成分分析PCA处理特征点法线灰度信息代替原算法中的灰度值求导,统计特征点局部灰度特征,以提高目标定位的精度.实验结果表明,与传统ASM算法相比,本文的改进算法的目标定位精度和鲁棒性都有了显著的提高,实验数据显示,平均定位误差降低了38％以上.     

Probabilistic Seismic Hazard Assessment for Bridgetown-Barbados,Employing Subduction Interface Characteristic Earthquakes

A new probabilistic seismic hazard analysis was performed for the city of Bridgetown, Barbados, West Indies. Hazard computations have been performed using the standard Cornell-McGuire approach based on the definition of appropriate seismogenic sources and expected maximum magnitudes, the authors take into consideration the possibility of large subduction interface earthquakes of magnitude 8.0-9.0 beneath the Barbados accretionary prism via application of a characteristic model and slip rates. The analysis has been conducted using a standard logic-tree approach. Uniform hazard spectra have been calculated for the 5% of critical damping and the horizontal component of ground motion for rock site conditions setting 5 return periods （95, 475, 975, 2,475 and 4,975 years） and spectral accelerations for 34 structural periods ranging from 0 to 3 s. The disaggregation results suggest that the magnitude-distance pair that dominates the hazard yields M 7.4 and 8.6 and a distance of 42.5 km in the Interface Subduction Zone beneath Barbados for the 475 and 975 years RP （return period）, respectively. An event with an M 8.0 at a distance of 107.5 km in the Intraplate Subduction Zone is the second scenario that dominates the hazard for both 475 and 975 years RP.