基于幅频谱估计系统时域响应的改进方法研究

为弥补常规最小相位法估计的不足,提出了一种向量拟合法与最小相位法相结合的由幅频谱估计时域响应的改进方法,并通过无限大平面材料和暗箱窗口法测试的仿真数据检验了该方法的可行性.与常规的最小相位估计法相比,该方法减小了因反复进行时频转换而产生的数值误差,受噪声影响小、重复性好.但是对于非最小相位系统,该方法的估计结果会有一定误差.改进的方法可以用来替代常规最小相位估计法.     

功能点估算方法研究及应用

功能点方法适用于软件项目早期的规模估算,核心思想是把软件系统按照组件进行分解,从而确定系统的功能点数量。对当前应用比较广泛的3种功能点方法即IFPUG功能点法、MarkⅡ功能点法和COSMIC功能点法进行了详细说明,并对这三种方法的计算过程、适用领域、用户范围等进行比较。通过具体的实例对功能点方法进行了分析比较,最后针对功能点方法的局限性提出了解决途径。     

基于三角核估计模型的运动目标快速检测方法

在资源受限情况下,针对视频监控系统的实时性要求,在摄像头静止场景下,通过三角核估计法并结合改进的帧差法实现运动目标检测.首先通过帧差法对场景中物体运动进行判断,并结合背景减法对于运动点进行预判,对已判为预运动点部分采用三角核估计模型对目标进行精确提取,在保证精度的情况下显著减少了运算量.同时引入一种快速有效的背景模型更新模式,使三角核估计法的样本数目大大减少,节约了硬件资源,提高了系统性能.     

卫星导航接收机载噪比估计方法研究

基于相干积分和非相干积分条件下的载噪比定义,详细论述了卫星导航接收机载噪比的理论计算方法,指出了在弱信号条件下可以通过增加非相干积分次数来提高信噪比。给出了直接估计法和宽窄带功率比值法2种不同的载噪比估计方法。在实际工程中比较了2种不同算法的估计误差,验证了对于弱信号宽窄带功率比值法具有更高的估计精度。     

两类估计瞬时频率方法的比较

信号的瞬时频率(IF)经常被用来分析非平稳信号，文中在分析高斯白噪声污染的线性调频信号(LFM)的基础上，研究了离散相位差分估计法，平滑相位差分估计法，Wigner-Vi1le估计法和平滑Wigner-Vi1le估计法，并给出了它们各自的优缺点。     

电子倍增CCD噪声参数的估计方法

为定量评价电子倍增CCD(EMCCD)图像噪声的大小,实现对EMCCD 图像噪声参数的准确估计,研究了EMCCD 的噪声分布模型及其参数估计方法。首先,讨论了EMCCD 图像的噪声来源及其统计特性,由此建立了适于EMCCD 的噪声分布模型。然后,提出了两种EMCCD 噪声参数估计方法矩估计法和高斯-牛顿法,采用Monte Carlo 仿真验证其性能。仿真结果表明,矩估计法和高斯-牛顿法的平均相对误差和相对标准偏差均为10-2 量级,估计精度较高,且高斯-牛顿法的估计精度要高于矩估计法。采集一系列无增益时积分时间为50 s的暗场图片和增益为50 的本底图片,利用矩估计法和高斯-牛顿法分别估计出EMCCD 的暗电流噪声、时钟感生电荷噪声和读出噪声,实验结果表明,估计值与EMCCD 指标值一致,证明矩估计法和高斯-牛顿法能有效估计噪声参数且具有较高的精度。     

雷达组网系统中评估探测精度的方法

针对雷达组网系统探测精度的考核问题,提出了一种评估雷达组网系统探测精度的方法.基于最大似然估计法、最小二乘估计法及加权最小二乘估计法,推导了衡量雷达组网系统探测精度的3种分析评估方法.通过性能对比,选择性能最优的最大似然估计评估法运用到某雷达群组网探测系统实际检飞考核试验中,获得了较好的评定结果.     

基于变分法的参数约束估计方法研究

提出一种基于变分法的参数约束估计方法,以获得渐进无偏的估计参数.通过分析包含待估参数的系统输入输出方程,构造变分法中的性能范函和约束方程,将传统的参数估计问题化为带约束条件的最小二乘估计问题;利用拉格朗日乘子法,分析参数估计方程,得到参数的最优估计.计算机仿真的结果表明,该优于传统的最小二乘估计法,获得的估计参数是渐进无偏的,获得的估计参数的辨识精度更高,该参数约束估计法在系统辨识和参数估计领域具有极其重要的实际应用价值.     

分数阶Fourier变换域中网络流量的自相似特性分析

通过分析网络流量数据在FrFT域的统计特性发现,实际网络流量在FrFT域满足自相似性,进一步地,针对网络流量在FrFT域的“时域”和“频域”展开,分别给出了基于改进的整体经验模态分解—去趋势波动分析（MEEMD-DFA）的Hurst指数估计法以及基于加权最小二乘回归（WLSR）的Hurst指数自适应估计法。实验结果表明,相比于现有估值算法,MEEMD-DFA法具有较高的估计精度,但计算复杂度高;而FrFT自适应估计法则具有更优的估计顽健性,且计算复杂度较低,可作为一种实时在线估计真实网络数据Hurst指数的方法。     

基于先验信噪比估计的语音增强方法

本文主要研究了噪声环境下频域语音增强问题。首先,总结了频域语音增强算法的主要特点;其次,分析了基于先验信噪比估计的最小均方误差和对数谱最小均方误差方法能够抑制噪声的主要原因;最后,根据"直接判决"的思想,提出了谱减法、最大似然估计法及维纳滤波法改进方法。实验结果表明,与传统的增强方法相比,所提出的方法能更好的抑制背景噪声和残留的"音乐噪声"。     

一种基于能量加权检测的UWB测距方法

针对无线传感器网络节点低成本、低运算能力的特点,该文为基于超宽带(UWB)的无线传感器网络提出了一种基于能量加权的到达时间(TOA)估计方法。这种方法由直达径(DP)能量窗加权检测和DP在能量窗内位置精确估计两部分组成。文中给出了DP能量块检测概率和估计结果的闭合表达式,通过理论和数值分析了积分长度,子能量块个数等系统参数对于TOA估计性能的影响。通过仿真结果进行了性能比较和误差分析,结果表明,该算法在保持能量检测方法低采样率特点的同时,在性能上相对传统算法有了较大提升。     

基于未确知数理论的装备全寿命费用定性估算方法

针对专家定性估算费用时的思维方式与特点,利用未确知数的方法对寿命周期各阶段的费用分别进行估算,然后利用区间数加法将其相加,在此基础上建立了装备全寿命费用定性估算模型。应用实例表明,它比直接利用区间数加法估算所得到的结果更合理、有效。     

Deterministic annealing for clustering, compression,classification, regression, and related optimization problems

The deterministic annealing approach to clustering and its extensions has demonstrated substantial performance improvement over standard supervised and unsupervised learning methods in a variety of important applications including compression, estimation, pattern recognition and classification, and statistical regression. The application-specific cost is minimized subject to a constraint on the randomness of the solution, which is gradually lowered. We emphasize the intuition gained from analogy to statistical physics. Alternatively the method is derived within rate-distortion theory, where the annealing process is equivalent to computation of Shannon's rate-distortion function, and the annealing temperature is inversely proportional to the slope of the curve. The basic algorithm is extended by incorporating structural constraints to allow optimization of numerous popular structures including vector quantizers, decision trees, multilayer perceptrons, radial basis functions, and mixtures of experts     

基于特征类比的改进功能点分析法

FPA是软件规模估计中的重要方法。提出了利用估计项目与历史项目之间类比度进行软件规模估计的一种改进FPA方法。方法中利用FPA中的14个系统特征构造一个系统特征向量。以向量间的2-范式距离的倒数作为项目之闻的类比度，并结合历史项目的相对误差实现对标准FPA估计值的修正。计算实例表明．改进后的方法比标准FPA法具有更低的估计误差。     

基于超宽带阵列与里程计的多机器人相对定位

精准的相对定位是实现多机器人协作与编队控制的关键。在弱全球定位系统(GPS)的室内环境中，视觉或激光雷达(LiDAR)通过特征匹配的方式确定机器人间相对位置，但在非视距环境下难以工作。针对这一问题，该文提出一种基于多超宽带(UWB)节点的移动机器人相对定位方法。首先，利用每个机器人携带的多个UWB节点构成UWB阵列，通过非线性优化实现移动机器人间相对姿态估计。为进一步提升估计精度，利用里程计对非线性优化结果进行约束，通过图优化算法对滑动窗口内的相对位姿与里程计进行优化，保证了算法的实时性。然而，图优化过程中难以确定相对位姿估计的误差，对定位结果影响较大。因此，利用粒子滤波融合里程计和滑动窗口优化后的相对位姿，进一步提升相对姿态估计的精度。实验结果表明，该方法在12×6 m的室内环境中，能够达到0.312 m的平均定位误差以及4.903°平均角度误差，且具有良好的实时性。     

一种高精度的Rife算法

针对无线数字通信中的载波频偏估计问题,提出一种改进的Rife算法。分析了在Rife算法中估计精度不高的原因,提出了改进方法。利用Rife算法得到频率粗估计,利用自相关函数法得到精估计的方法,只以一定复杂度的代价,提高了Rife算法的估计精度,同时保持了Rife算法估计范围广和复杂度低的优势。给出了改进算法的实现步骤,通过MATLAB仿真实验证明了算法的有效性。     

基于网格模型的运动估计技术

网格模型的运动估计和跟踪在基于模型的编码方法中占有重要的地位,在现有的网格运动估计技术中,六边形匹配(Hexagonal Matching)是一种有效的网格模型运动估计算法,它采用局部最优和迭代策略相结合的方法得到较好的全局运动估计结果.六边形匹配算法由块搜索和迭代六边形匹配两步组成,同所有的基于模型的运动估计技术一样,六边形匹配算法也存在运算量大的问题难于满足实时编码需要.本文对六边形匹配算法从三个方面进行改进:用四步搜索替代全搜索、快速的纹理映射技术和有效的节点排序减少迭代次数.改进后的算法在基本上保证原算法的运动估计效率的情况下,算法的复杂度有明显的降低,使得基于模型的编码技术向实用化前进了一步.     

Radon-Wigner变换改进算法在多目标分辨及参数估计中的应用

提出了一种改进的Radon—Wigner变换方法应用于多目标分辨与参数估计。文中首先分析了基于Radon—Wigner变换的参数估计原理,针对WVD平面上的优化搜索问题,提出了变尺度两级搜索算法,以相对较小的计算量,提高了参数估计的精度。对于多分量信号的分辨,应用频域信号分离技术,有效抑制了强信号对弱信号的影响。仿真结果表明：上述方法减小了算法的计算量,提高了多目标分辨性能。     

基于TOA和DOA联合估计的UWB定位方法

对于UWB定位系统而言,利用时间参数估计信号源的位置需要多个参考节点,这样增加了系统的开销。如果参考节点既能估计目标源的时间参数又能估计角度参数,理论上一个参考节点就可以确定目标源的位置。该文提出一种UWB系统TOA(到达时间)和DOA(到达角度)参数联合估计的定位方法,该方法使用矩阵束算法估计出时间参数和角度参数,进而得到目标的相对坐标。该方法通过单个接收机就可以确定目标的位置,减少了定位系统负担。仿真实验证实了该方法估计时延和角度精度较高,而且定位精度能够达到厘米级,是一种简单可行的UWB系统定位方法。