基于便携式智能传感技术的配电设备监测及预警研究

针对数据提取粗糙,导致配电设备监测预警精度差的问题,将便携式智能传感技术中的光纤传感技术应用到配电设备监测及预警中。基于光纤光栅传感原理,解决光纤传感器温度应力交叉敏感问题,应用样本关联系数,粗略提取最初的振动时间段数据,应用支持向量机方法,提取配电设备监测数据细节,架构配电设备预警流程,完成基于便携式智能传感技术的配电设备监测及预警研究。以配电设备的电流波形与电压波形为实验指标,测试结果表明,监测结果与实际的波形相差较小,且添加故障后,震荡幅度较小,在配电设备正常时,完成配电设备监测及预警。     

基于非线性Volterra信道的复数神经多项式盲均衡算法

针对传统常模算法收敛速度慢、均方误差大以及传统神经网络参数多、复杂度高的问题,提出了基于非线性Volterra信道的复数神经多项式盲均衡算法(Fuzzy neural network-complex valued neural polynomial-constant modulus algorithm,FNN -CNP-CMA）。该算法包含单层神经网络和非线性处理器的复数神经多项式,模块结构简单、复杂度低。由模糊神经网络(Fuzzy neural network, FNN）设计的模糊规则控制器能有效提高步长的控制精度。仿真实验结果表明,该算法系统结构简单、复杂度低、收敛速度快且稳态误差小,较好地解决了收敛速度与均方误差之间存在的矛盾。     

结合切空间及特征空间校准的增量流形学习正则优化算法

高维流式大数据的产生与发展对传统机器学习和数据挖掘算法提出了诸多挑战。本文结合流式大数据流式到达的特性,首先建立自适应增量特征提取算法模型。然后,针对噪声环境,建立基于特征空间校准的增量流形学习算法模型,解决小样本问题。最后,构造流形学习的正则化优化框架,解决高维数据流特征提取过程中产生的降维误差问题,并得到最终的最优解。实验结果表明本文提出的算法框架符合流形学习算法的3个 评价指标：稳定性、提高性以及学习曲线能迅速增加到一个相对稳定的水平;从而实现了高维数据流的高效学习。     

高分辨率极化合成孔径雷达成像研究进展

合成孔径雷达（Synthetic aperture radar,SAR）是一种有效的地球遥感技术,对观测区域进行全天时、全天候的高分辨率大范围成像,在军事侦察、环境监测和地质测绘等领域有着十分广泛的应用。随着雷达技术和地球科学的发展,人们期望能够获取更多的目标特性,传统的单极化SAR已经难以满足越来越多元化的实际应用需求。极化合成孔径雷达（Polarimetric synthetic aperture radar,PolSAR）基于多个极化通道获取目标不同极化状态下的散射特性丰富了SAR图像的信息量,拓展了SAR的应用领域。从极化数据中准确地解译目标的物理特性是PolSAR应用的重要前提。本文对PolSAR的研究进展进行了总结,重点介绍了极化目标分解算法,给出了高分辨率PolSAR实测数据处理结果,并对未来研究方向进行了展望。     

认知无线网络中多信道频谱感知周期优化算法

为了使认知无线电次用户发现并使用更多的空闲频谱资源,提出了一种多信道频谱感知周期优化算法。针对实际网络中各授权信道使用规律的不同,本文基于交替更新理论建立了多信道状态转移模型,将各信道感知周期的选取建模为一个带约束条件的多目标优化问题,并采用遗传算法对其求解,获得了相对较优的多信道感知周期向量。仿真结果表明,本文提出的目标函数能够有效衡量多信道空闲频谱资源检测率。当目标网络中包含8个授权信道时,所提算法可发现的空闲频谱资源占实际空闲频谱资源的68.23%,相对于以相同周期对各信道进行频谱感知的OFDM机制提高17.68%。     

基于结构化观测矩阵的低复杂度视频编码

低复杂度视频编码越来越受到人们的关注。压缩感知理论具有同时采样和压缩信号的特点,可用于低复杂度视频编码设计。针对基于随机观测矩阵的传统压缩感知（Compressive sensing, CS)理论很难实际应用这一问题,提出采用结构化观测矩阵的CS算法对视频编解码。探讨了结构化观测矩阵的特点和构造方法,分析了不同类型结构化观测矩阵实现信号精确重构的理论,设计了基于结构化观测矩阵的CS视频编解码算法。实验证明了所提算法的有效性,同时由于结构化观测矩阵高效、易于硬件实现,因此该算法在低复杂度视频场合具有良好的应用前景。     

海量时序地基SAR影像相干目标选取

从序列SAR影像中选取全部有效的相干像元是提高SAR干涉变形监测空间密度和可靠性的重要保障。针对地基SAR的局域性、连续观测、数据量大、零基线干涉、相干性强和空间分辨率不一致等特点,在研究其成像特点的基础上,提出从海量时序地基SAR干涉图中提取相干目标的双阈值法,利用隔河岩水利工程区域1 330幅地基SAR影像对该方法进行了检验,实验结果证明该方法可有效提取可靠的相干像元,并指出当地基SAR影像多于600幅时,小于0.3的平均相干系数阈值对相干目标数量几乎没有影响,而振幅离差指数阈值是影响地基SAR相干目标数量的主要因素。     

基于多尺度融合的甲状腺结节图像特征提取

甲状腺结节是一种常见的多发病,超声技术是该疾病首选的检查方法。在超声图像中提取区分甲状腺结节良恶性的纹理特征并进行判别具有广阔的临床应用前景。双树复小波变换（Dual-tree complex wavelet transform,DT-CWT）和Gabor小波是纹理特征提取的常用方法。本文提出一种基于多尺度的DT-CWT和Gabor特征融合的甲状腺结节识别方法。该方法首先通过高斯金字塔将甲状腺超声图像分解到多尺度空间,然后提取图像的DT-CWT和Gabor的多尺度特征,最后实现特征融合。通过应用支持向量机（Support vector machine,SVM）分类器实现分类,验证特征提取方法的有效性。实验结果表明,本文提出的方法能达到较高的识别率。     

改进的粒子滤波单通道盲分离算法

针对粒子滤波在通信混合信号单通道盲分离中存在固定参数联合估计精度低,收敛速度慢等问题,提出了一种改进的盲分离算法。通过对传统的随机游走模型加以修改,并将参数粒子的后验概率密度分布近似为Beta分布,提高了参数估计的收敛速度和精度,改善了分离性能;为了衡量算法的参数估计性能,推导了符号已知条件下的参数联合估计克拉美罗界。实验仿真结果表明,算法具有更好的参数估计性能和分离性能。     

基于混沌特性的复合心音发生器的设计与研究

产生合成心音信号在教学、科研中都有一定的实际应用价值, 本文提出一种复合心音发生器。首先分析心音的产生机理和混沌特性,提出复合心音的合成原则,然后从心音的混沌特性出发构建一种心音发生器,它包括左侧心音产生子模型和右侧心音产生子模型,对它们的输出波形进行合成处理,从而得到一组幅值、周期都可调的合成心音信号。通过对合成心音信号的时频特征和混沌特征进行分析,结果表明,该合成心音信号与实际心音信号具有很高的相似度,可以基本满足教学和科研 的需求。