飞机尾涡相干激光探测系统设计与性能分析

为保证飞行安全,并尽可能地提高机场跑道容量,对飞机尾涡相干激光探测系统进行了设计。从飞机尾涡激光探测的总体要求出发,提出相干激光探测系统结构,同时针对激光光源参数以及平衡探测光路结构进行设计,给出整个系统的设计参数。通过对所设计系统的探测信噪比以及测速精度的仿真分析表明,所设计的飞机尾涡相干激光探测系统能够满足尾涡探测的需求,当脉冲能量达到25 mJ以上时,雷达在探测距离7 km内的探测信噪比大于3 dB;在2 km内测速精度优于0.2 m/s。     

一种K值自适应和局部搜索的KNN矩阵修复方法

数据在采集和传输过程中由于多种原因会造成矩阵残缺,因此在数据分析之前需要对残缺矩阵进行修复。常见的KNN修复方法 k值选取不合理,且需在整个矩阵中搜索近邻,影响算法的修复效果。在其基础上提出了一种k值自适应的局部KNN矩阵修复方法,合理考虑了k值的选取和近邻项的搜索范围。实验证明了该方法能有效提高矩阵修复的正确率,且算法的时效性有所提高。     

基于粒子群算法的阵列位置误差校正方法

针对阵列信号空间谱估计中出现的阵列位置误差导致高分辨率测向算法性能下降甚至失效的问题,提出一种基于粒子群算法的阵列位置误差校正方法。该方法利用一个方位已知的校正源,从阵列输出的协方差矩阵中提取位置信息,建立目标函数,然后利用粒子群算法运算简单、寻优能力强的优势,估计得到阵元所处的实际位置值。计算机仿真结果表明:经过该算法校正过的MUSIC算法的性能已经接近无阵列位置误差时的性能,显示了该算法的实用性和有效性。     

相干干扰下无源测向系统方位测量误差模型

为了定量评估相干干扰对无源测向系统产生的干扰效果,推导了相干干扰情况下两种典型无源测向系统的方位测量误差。仿真分析表明:相干干扰下无源测向系统方位测量误差的变化趋势与常理是相符的。     

基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测

综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息,提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法.首先,用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间,利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签;然后,构造标签错误检测模型,获得仅含0、1元素的检测向量,正确、错误的标签分别对应着1、0的位置;最后,给出了相应的优化算法及收敛证明,并在相关实验上验证了算法的有效性.     

基于双振子差分系统的复频检测新方法

描述了间歇混沌检测原理,结合差分原理构成双Duffing振子差分系统对弱信号频率进行检测,提出了该方法对复频信号的检测具有全新的意义,给出了方法的具体步骤和流程图,在对复频信号进行检测的同时对单频信号也进行了仿真。结果显示,与传统的Duffing振子阵列方法进行比较,该方法不仅减少了阵列数,且在不影响检测精度的前提下提高了频率检测带宽,大大减少了计算量。     

基于字典学习的图像稀疏去噪算法

针对图像稀疏去噪时采用固定字典稀疏效果不理想、去噪质量不高等问题,提出了基于字典学习的图像稀疏去噪算法。该算法首先选择初始化DCT字典,通过K-SVD算法对噪声图像样本反复迭代、更新得到字典,对图像进行稀疏表示,最后采用OMP算法对图像进行重构,得到去噪后图像。对不同类型和细节信息的实测图像,研究了采用DCT字典、基于自然图像训练字典和基于噪声图像训练字典的OMP算法的图像去噪性能,并设计仿真实验进行性能比较。仿真实验结果表明,基于噪声图像训练字典的图像稀疏去噪算法与其他两种算法相比去噪性能较好,具有自适应性。     

基于载波相频差异矩阵的单通道盲分离算法

目前欠定条件下盲分离算法的研究集中在稀疏性强的语音信号,适应性较差。且存在分离不完全、残余成分较大的问题。针对该问题提出了一种基于载波相频差异矩阵的单通道盲分离算法。该算法在信号频谱混叠的情况下,利用通信信号的载波相频信息来构建差异矩阵,实现单路到多路的变换。在多通道框架下以基于核密度估计的遗传算法实现多通道盲分离。实验结果表明:该方法对信号稀疏性无严格要求,适应性强,并能较彻底地分离出常规同频通信信号。     

变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法

文中深入研究了变精度粗糙集的属性约简问题,给出了3种属性约简的概念,针对不同概念的属性约简,分别提出了两种不同的求解变精度粗糙集最小属性约简算法:基于容差矩阵和属性核的最小约简.提出了变精度粗糙集的属性核思想,对其进行了形式化描述,说明了变精度粗糙集的属性核真正具备了核的本质特征,从而更深层地提出了基于属性核的启发式约简以求解最小约简.理论分析和实例表明,所提出的两种最小约简算法可以减小属性约简的搜索空间,提高约简的效率,使得变精度粗糙集的属性约简具有了实用性.