稀疏自适应Volterra滤波的QRD-RLS算法

求解非线性问题时,非线性Volterra滤波的性能明显优于线性滤波;稀疏结构Voherra滤波器有效降低了Volterra滤波的工程应用复杂度;本文针对稀疏Volterra滤波,改进了基于QR分解的RLS算法,在更换滤波器抽头的时候保留了先前的数据信息,从而加速当前抽头的收敛,加快了滤波器核矢量的更新和替换.仿真结果表明改进的QRD-RKS算法具有快速自适应能力;一同验证了稀疏Volterra滤波的有效性.     

一种非线性自适应滤波的快速算法

本文提出一种自适应Volterra滤波的快速算法．Volterra滤波是非线性自适应滤波的常用而有效方法，但因其计算量大而在实际应用中有许多局限性．快速算法能显著降低计其复杂度．我们描述了快速算法的原理、理论结果及实现方法，分析比较了快速算法和现有算法的复杂度．文中给出了一个仿真实例。     

非线性网络Volterra级数表示的代数求解算法

本文基于非线性网络Volterra级数表示的辅助代数方法,提出了非线性网络n阶Volterra核和n阶非线性传递函数的代数编列算法。求取了非线性网络的规范形、三角形、对称形n阶Volterra核及相应的n阶非线性传递函数,同时也降低了非线性网络Volterra级数表示编列算法的复杂性。     

基于MWF的非线性Volterra滤波

结合Volterra滤波的多人单出(MISO)模型,本文将多级维纳滤波(MWF)应用于非线性Volterra滤波,提出三种实现结构及其降秩滤波算法.MWF将期望信号连续投影到正交的低维子空间,利用嵌套的一组标量维纳滤波器实现滤波,避免求解观测矢量的自相关矩阵及其逆;而基于MWF的降秩滤波算法不需要进行计算复杂的特征值分解.结合中继卫星信道的非线性均衡对算法进行仿真,仿真结果表明三种结构均可以很好地收敛;降秩算法在减小运算量的同时,性能接近全秩算法.     

基于自适应Volterra的高斯噪声图像滤波算法

针对高斯噪声图像滤波问题,提出一种可以保留细节的自适应Volterra-Volterra滤波方法。为了解决二阶Volterra滤波器核系数确定难、数量多等问题,提出了一种自适应建核结构及算法。通过图像处理实验,与其它滤波算法进行了细节度保留、均方差(MSE)和信噪比(SNR)等指标的比较,结果表明,本文方法优于进行对比的其它滤波方法。     

秩排序非线性滤波器的自适应优化算法

在图像处理中，秩排序非线性滤波器具有非常重要的作用。本文从加权顺序统计滤波器的自适应优化算法出发，导出了加权中值滤波器、秩选择滤波器和置换滤波器等几种重要的秩排序非线性滤波器的自适应优化设计算法，这些算法采用迭代计算实现，并可以在MAE、MSE和／Z准则下得到最优解。模拟实验表明，这些算法具有非常好的收敛效果，并可以很好地用于类似图像的非平稳信号的处理。     

非线性Volterra系统的总体全解耦自适应滤波

研究输入、输出观测数据均受噪声干扰时的非线性Volterra系统的全解耦自适应滤波问题.基于总体最小二乘技术和Volterra滤波器的伪线性组合结构,运用约束优化问题的分析方法研究Volterra滤波过程,从而建立了一种总体全解耦自适应滤波算法.并建立了分析该算法收敛性能的参数反馈调整模型,分析表明,该算法可使各阶Volterra核稳定地收敛到真值.仿真实验的结果表明,当输入、输出观测数据均受噪声干扰时,总体全解耦自适应滤波算法的鲁棒抗噪性能和滤波精度均优于全解耦LMS自适应滤波算法.     

一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器

本文研究了Volterra自适应滤波器解耦问题,提出了一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器.按照Volterra滤波器的伪线性组合结构,采用RLS滤波原理和约束优化理论,导出了满足最小累计平方误差指标的具有分块对角形输入相关矩阵的全解耦Volterra标准方程,据此设计了一种全解耦的RLS自适应Volterra滤波器,给出了滤波器权向量自适应修正的一套公式.仿真结果验证了本文方法的有效性.     

测量前三阶Volterra核的QMMP算法

本文讨论频率域测量非线性系统Volterra核的快速准确算法。应用Volterra泛函级数和离散傅里叶变换理论于非线性系统,本文给出非线性系统在离散频率域的模型。应用该模型并适当地选取输入正弦信号的频率,可以同时多点地测量非线性系统的前三阶核。     

一种三阶Volterra自适应滤波算法

采用更高阶Volterra滤波器更好地逼近非线性系统时,Volterra自适应滤波算法的计算复杂度呈幂级数增加。针对此问题,本文提出了一种在α稳定分布噪声背景下基于离散余弦变换(DCT)的三阶Volterra滤波算法。首先将Volterra滤波器的三次项权系数矩阵分解成一组二次项权系数矩阵;然后利用正交变换,将二次项权系数矩阵变换成对角矩阵,从而大大减少了权系数个数,有效降低了算法的计算复杂度;最后将Volterra自适应滤波器输出表示成线性滤波器输出形式,并由此得到权系数自适应调整算法。系统辨识的仿真结果表明,本算法在α稳定分布噪声背景下具有优越的性能。     

解无约束非线性全局优化的一种新进化算法及其收敛性

进化算法是解复杂非线性规划问题的一种新型有效方法,但现有方法的计算量通常较大.为减小计算量,提高算法的效率,本文利用均匀设计来构造新的高效进化算法,新的进化算法本身具有类似于传统优化技术中的局部搜索功能,因此它能非常有效地搜索解空间,保持种群的多样性,减小计算量.文中还证明了新算法的全局收敛性.最后的模拟结果表明,新算法计算量小且收敛速度快.     

一种基于人工蜂群的高维非线性优化算法

针对传统优化算法在求解高维非线性优化问题时,存在收敛速率慢和求解精度不高等问题.提出一种改进的人工蜂群优化算法.正交试验设计算法被用于初始化蜂群和侦察蜂探索新蜜源.采蜜蜂利用高斯分布估计优化算法在蜜源附近搜索,跟随蜂采用自适应差分算法进行搜索.最后,通过4个标准的高维Benchmark函数测试表明,本文算法在收敛速度、求解精度和稳定性方面有一定优势.     

一种新型非线性边缘检测算法

提出一种新型的非线性边缘检测技术。首先利用标准的Sobel梯度算子对图像的边缘点进行初选，然后用双同心圆窗口算子在候选边缘点集中寻找真正的边缘。通过与其它成熟的边缘检测技术进行比较。结果显示：该算法获得的边缘图像质量优于传统的Sobel算法；检测出的边缘与Canny和LoG算法可比，计算量却比二者有明显降低。     

解决约束优化问题的一种聚类遗传算法

本文设计了一种基于聚类分析的遗传算法,首先将种群中的点按照某种特性分成不同的几类,然后分别找出每类及整个种群中较优个体.设计了一种变异算子使得其余个体向较优个体迁移,该变异算子在较优点附近具有很强的局部搜索能力.该方法能有效的处理约束.仿真计算的结果表明该算法能极大地提高计算稳定性和精度.     

非线性多目标概率优化问题的自适应采样免疫优化算法

针对噪声环境下非线性多目标概率优化问题,提出问题求解的自适应采样免疫优化算法.在算法设计中,基于克隆选择原理,设计小种群的算法进化框架;提出目标值估计法自适应确定个体的样本大小并估算其目标值;借助传统快速非支配排序法,种群被分割成多级非支配子群协同进化;设计动态交叉分布指数的模拟二进制交叉加强各子群之间的信息交流;设计...     

一个有效处理高价选择谓词的查询优化算法

文中讨论了对象关系数据库查询优化中所面临的新问题之一,即如何对查询中所包含的高价选择谓词进行优化.在经典的关系优化方法中,选择操作的代价较低,对选择操作均采用下推的方式,即让选择操作靠近选择关系,以图缩小参加后续连接运算的关系的规模(元组数).但在对象关系数据库中,由于选择操作本身就十分费时,因此,选择操作下推的前提条件已不成立,需要对此进行专门研究.在介绍了已有解决方法并分析其主要弊端后,文中提出了一个新的查询优化算法Predicate_-Rolling_-Up.     

超宽带SAR子孔径NCS实时成像算法

本文提出了一种适用于超宽带SAR实时成像的子孔径非线性CS(Nonlinear Chirp Scaling)算法,该算法利用方位向信号分量的时间和频率的锁定关系,在时域中互不重叠地划分子孔径,大大降低了系统存储量和运算量的需求,并采用时域加权方法将非重叠子孔径划分造成的假目标抑制到-31dB;此外,将MD自聚焦技术融入子孔径结构中,实现对大孔径复杂运动误差的有效补偿。仿真数据和实际数据验证了该算法的有效性。