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由于在网络测量中存在不可避免的数据损失,网络监测数据通常是不完备的甚至是稀疏的,这使得大象流的精确检测成为一个具有挑战性的问题.本文提出了一种基于数据补全的离线大象流检测方法.为实现对于大象流的精准检测,首先实现了一个基于矩阵分解的数据补全算法,将流量数据补全问题转化为一个低秩矩阵奇异值分解问题.其次,在此基础上进行高阶扩展,引申出张量补全模型,利用张量CP分解实现数据补全,将原问题转化为通过最小化张量秩来恢复缺失条目的张量补全问题.最后对上面使用的矩阵补全算法和张量补全算法进行了仿真实验,对比了各算法精准度,评估了超参数,并展示了张量补全算法的时间开销.实验结果证明该方法取得了较好的效果. 相似文献
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张量补全算法及其在人脸识别中的应用 总被引:4,自引:0,他引:4
数据丢失问题通常可以归结为矩阵补全问题,而矩阵补全是继压缩感知理论之后的又一种重要的信号获取方法。在实际应用中,数据样例往往具有多线性性,即数据集可以表示成高阶张量。本文研究了张量补全问题及其在人脸识别中的应用。基于张量的低维Tucker分解,提出张量补全的迭代算法,并且证明在算法的迭代过程中,估计张量与其Tucker逼近张量的距离是单调递减的。实验结果表明张量补全算法在补全张量和人脸识别上的可行性与有效性。 相似文献
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针对现有大多数循环平稳信号DOA估计算法复杂度较高、估计精度低无法实现对有用信号的欠定估计问题,提出了一种基于互质阵的循环平稳信号低复杂度、欠定DOA估计算法.算法的主要思想是利用互质阵良好的稀疏特性,通过矢量化处理构造虚拟阵列模型,扩展阵列孔径,实现阵列自由度的提升.首先,算法构造了互质阵输出的循环自相关矩阵,然后进行矢量化处理得到最大连续虚拟阵元部分,给出其谱峰搜索的表达式.最后,为降低计算复杂度,对算法进行改进,应用多项式求根的方法直接求解DOA估计值.仿真结果表明,所提算法能实现对有用信号的欠定估计,计算复杂度较低,且相比于大多数的循环平稳信号DOA估计算法,所提算法估计自由度和估计精度有了进一步的提升. 相似文献
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针对非圆极化MUSIC算法计算量较大的问题,将传播算子算法应用于极化敏感阵列估计信号方向和极化参数,由于不需要特征值分解,计算量明显减小,并且算法性能与极化MUSIC算法性能相近.利用信号的非圆特性进行阵列扩展,提出了一种非圆极化传播算子算法,提高了新算法的分辨力、抗干扰等性能,并且当自相关矩阵维数增加时新增加的计算量... 相似文献
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论文开展互质线阵下的空间谱估计研究。通过利用信号二阶统计量的共轭增广特性,提出互质阵下基于共轭增广的酉旋转不变性进行信号参数估计 (Conjugate augmented unitary estimation of signal parameters via rotational invariance technique, CA-UESPRIT)波达方向(Direction of arrival, DOA)估计算法。该算法先利用不同时长间隔下接收信号的二阶统计量,构造共轭增广虚拟阵列以扩展阵列孔径和提高空间自由度。然后采用基于互质特性的联合UESPRIT算法实现DOA估计。相比于传统互质线阵下的联合UESPRIT算法,CA-UESPRIT算法DOA估计性能更优。此外,通过酉变换可以将ESPRIT算法的协方差矩阵从复数域转化到实数域,降低了复杂度的同时保证了测向精度。仿真结果证实了所提算法的有效性。 相似文献
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数据在采集和转换的过程中通常存在部分数据丢失的问题,丢失数据的补全直接影响后续的识别、跟踪等高层任务的结果.自然图像中经常存在许多具有重复特性的相似结构,利用该类冗余信息,文中提出基于非局部张量火车分解的张量补全方法.利用图像的非局部相似性,挖掘其中蕴含的低秩特性,并通过张量火车分解模型进行建模及升阶,将低阶张量转化为高阶以进行低秩信息的进一步挖掘利用,从而进行图像中缺失数据的修补.实验验证文中方法在图像修补上的有效性. 相似文献
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在分析阵列天线接收的异步CDMA信号的基础上,利用信号子空间与用户特征序列的关系,提出一种新的基于盲波束成形的伪码序列盲估计算法,能在波达方向未知的情况下,估计各个用户的扩频序列。算法克服了子空间盲波束成形算法信源个数必须小于阵元个数且信源波达方向不能靠近的缺点。同时提出一种基于盲波束形成的多用户检测算法,在低信噪比条件下,性能相比于单天线多用户检测性能有很大提高。 相似文献
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在智能天线关键技术的研究中,根据阵列信号处理的到达角(Arrival Of Angel)估计在信源定位和波束形成方面的问题,针对天线系统对稳定性的要求,为了提高信噪比和系统频率,提出特征分解的子空间估计算法.经典子空间法在求解采样协方差矩阵时存在计算误差及计算量大等缺点,提出了一种多平面波信号到达角估计算法.算法利用极小范数技术构造约束条件,求解噪声最佳权矢量构造噪声子空间EN,然后进行谱峰搜索和到达角估计,并对影响算法性能的几种因素进行了仿真,仿真结果表明方法是有效的.算法具有分辨率高、计算量小等优点,在实际非相关多信号检测中具有一定的实用性. 相似文献
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史加荣 《计算机工程与应用》2011,35(35):4-6
近年来矩阵补全已成为一种重要的信号采集方式。将矩阵补全推广到非负张量情形,并提出了非负张量补全算法。该算法先将非负张量补全问题转化为交替求解一系列非负矩阵补全问题,再使用非负最小二乘方法求解这些问题。由于充分利用了数据的空时结构,所提的非负张量补全算法比非负矩阵补全算法有更好的恢复性能。实验结果证实了该方法的优越性。 相似文献
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二维解析张量投票算法研究 总被引:2,自引:1,他引:1
针对传统张量投票(Tensor voting)算法计算过程复杂、算法效率低的问题, 本文提出了一种二维解析张量投票算法.首先, 深入分析张量投票理论的基本思想, 分析传统张量投票算法的不足及其根源; 其次, 设计了一种二维解析棒张量投票新机制, 实现了二维解析棒张量投票的直接求取; 在此基础上, 利用二维解析棒张量投票不依赖参考坐标系的特性, 设计并求解了二维解析球张量投票表达式, 解决了长期困扰张量投票理论中球张量投票无法解析求解, 仅能通过迭代数值计算, 计算过程复杂、算法效率低、算法精度与算法效率存在矛盾的难题.最后, 通过仿真分析和对比实验验证了本文算法在精度和计算效率方面的性能均优于传统张量投票算法. 相似文献
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基于张量模型的参数估计是雷达信号处理的一个发展趋势,然而现有张量算法无法在估计精度和计算复杂度方面达到良好的折衷。为解决上述问题,提出一种三维压缩感知(Three-way compressive sensing,TWCS)的多输入多输出雷达角度估计算法。利用匹配滤波后的信号内部隐含的多维结构,将接收数据堆叠成一个三阶张量模型。为降低高维张量在存储和计算方面的复杂性,利用高阶奇异值分解对高维张量数据进行压缩。其次将压缩后的张量与三线性模型相联系,获取压缩的方向矩阵。利用目标角度在所处背景的稀疏性,设计两个过完备字典,采用优化的方法获取目标角度。由于利用了接收数据的多维结构,TWCS中参数估计的精度要优于传统的子空间算法。此外所提TWCS算法不需要额外配对计算,且能进一步获取目标的多普勒信息。最后,利用仿真实验验证TWCS算法的估计效果。 相似文献
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由于探测器和通信设备的故障,交通数据的缺失是不可避免的,这种缺失给智能交通系统(ITS)带来了不利的影响。针对此问题,运用张量平均秩的概念,对张量核范数进行最小化,从而构建了新的低秩张量补全模型,并且在此基础上,基于张量奇异值分解(T-SVD)和阈值分解(TSVT)理论,分别使用坐标梯度下降法(CGD)和交替乘子法(ADMM)对模型进行求解,提出两个张量补全算法LRTC-CGD和LRTC-TSVT。在公开的真实时空交通数据集上进行实验。结果表明,LRTC-CGD和LRTC-TSVT算法在不同的缺失场景和缺失率条件下,补全精度要优于现行的其他补全算法,并且在数据极端缺失情况下(70%~80%),补全的效果更加稳定。 相似文献
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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. 相似文献
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