一种新的多信号卷积混合信号盲分离算法

对于含噪声情况下多个源信号卷积混合盲分离,由于混合矩阵比较复杂,分 离算法会出现迭代次数增加、收敛速度变慢等问题。在对多信号卷积混合进行合理简 化的基础上,提出一种以四阶累积量为独立准则的多信号卷积混合的新的时域盲源分离算法 。由于采用高阶累积量为独立准则,该算法对高斯噪声具有良好的抑制作用,改善了信噪比 。 其次,算法也建立了步长因子的选取与二次残差之间的非线性函数关系,使得算法既获得了 较 快的收敛速度,也得到较高的分离精度。仿真数据表明提出的算法对于多个源信号卷积 混合具有良好的分离效果。     

基于细菌群体趋药性的有序盲信号分离算法

提出了一种基于细菌趋药性的细菌群优化算法。将探测判断策略和优势细菌随机扰动策略引入细菌群体的进化过程,解决了细菌个体在进化后期处于随机摄动状态而难以定位于全局最优位置的问题。通过使用测试函数对算法性能进行测试以及同其他算法的比较表明,所提出的算法在收敛速度和求解质量方面均有很好的性能。进一步将细菌群优化算法应用于解决盲信号分离问题,实现了对源信号的逐一有序盲分离。仿真实验表明,基于细菌群优化算法的盲信号分离算法具有很好的分离效果,可以将源信号按照其规范四阶累积量绝对值的降序进行有效分离。     

基于粒子群优化聚类的高光谱图像异常目标检测

高光谱图像的高维特性增加了图像的信息量,但 是同时也带来了“维数灾难”问题 。在高光谱图像异常目标检测 过程中,如何更好降低维数,去除波段冗余性和最大程度抑制背景干扰成为亟需要解决的 问题。针对此,本文提出了基于粒子群 优化(PSO)聚类的高光谱图像异常目标检测算法。算法首先利用粒子群方法对传统的k-均 值聚类进行优化,在不改变高光谱图像 波段特征的基础上用新的聚类方法对图像进行了波段子集类划分,使得具有相似特性的波段 归为一类;然后,通过主成分分析(PCA)变换使 得聚类后的图像数据中含有的异常目标变得突出,同时抑制背景干扰;最后,提取各子集主 成分中含有最大四阶累积量值的波 段,构成最优波段子集,并与核RX算法结合进行异常检测。利用真实的AVIRIS高光谱图像对 算法进行仿真,结果表明,算法检测精度高,虚警率低。     

Genetic algorithm-based improved DOA estimation using fourth-order cumulants

Genetic algorithm (GA)-based direction of arrival (DOA) estimation is proposed using fourth-order cumulants (FOC) and ESPRIT principle which results in Multiple Invariance Cumulant ESPRIT algorithm. In the existing FOC ESPRIT formulations, only one invariance is utilised to estimate DOAs. The unused multiple invariances (MIs) must be exploited simultaneously in order to improve the estimation accuracy. In this paper, a fitness function based on a carefully designed cumulant matrix is developed which incorporates MIs present in the sensor array. Better DOA estimation can be achieved by minimising this fitness function. Moreover, the effectiveness of Newton’s method as well as GA for this optimisation problem has been illustrated. Simulation results show that the proposed algorithm provides improved estimation accuracy compared to existing algorithms, especially in the case of low SNR, less number of snapshots, closely spaced sources and high signal and noise correlation. Moreover, it is observed that the optimisation using Newton’s method is more likely to converge to false local optima resulting in erroneous results. However, GA-based optimisation has been found attractive due to its global optimisation capability.     

一类二维半线性椭圆边值问题的四阶紧有限差分格式

对一类二维半线性椭圆边值问题,建立了适用于各向异性网格的四阶紧有限差分格式。用上、下解的方法讨论了有限差分解的存在唯一性,通过离散L-oo范数估计,证明了方法的收敛性和四阶精度。     

4阶收敛的史蒂芬森型迭代格式

针对非线性方程求根问题,提出了一种4阶收敛的史蒂芬森型方法.在迭代过程中新方法不需要计算任何导数,仅仅需要计算3个函数值,就可达到4阶收敛.该方法的计算效率为1.587.依据Kung与Traub提出的假设,即若一个迭代法在迭代过程中需要计算n个函数值,则该方法能达到最优收敛阶为2n-1.可知当n=3时,新方法是最优的.数值试验进一步证明了该方法的收敛性.     

一类求解非线性方程的最优的4阶收敛的迭代法

本文利用权函数方法给出了一类求解非线性方程单根的最优4阶收敛的迭代法。该方法每步迭代需要计算两个函数值和一个一阶导数值,因此该方法的效率指数为1.587。最后通过数值试验与其它方法进行了比较,显示了该方法的优越性。     

基于时域波束信号高阶谱的目标检测技术

为解决常规时域波束形成技术抗噪声能力弱、对弱目标检测能力差的问题,利用高斯噪声的高阶累积量(三阶及三阶以上)为零、非高斯信号的高阶累积量不为零这一性质,对常规时域波束形成后输出的波束信号进行后置处理。首先,对常规时域波束形成后输出的各预成波束信号,分别求其四阶累积量切片谱值;然后,再对各四阶累积量切片谱值分别进行能量累加,得到空间谱图;最后,通过对空间谱在时间上的累积,得到方位历程图。用仿真和海试数据对算法进行了验证:在低信噪比情况下,常规算法不能有效检测到弱目标时,经后置处理后可以有效检测到弱目标。结果表明,与常规时域波束形成算法相比,波束形成后再进行切片谱后置处理的算法增强了对噪声的抑制能力,提高了对弱目标的检测能力。     

一类四阶两点边值问题N个正解的存在性

应用单调迭代方法,研究四阶两点边值问题多个正解的存在性,不仅给出了此类问题N个正解存在的充分条件,而且还得到了可将其精确解逼近到误差任意小的近似解的迭代公式。     

一类四阶m点边值问题的正解

利用Krasnoselskii不动点定理与不动点指数理论,研究了一类四阶m点边值问题正解的存在情况,在适当的条件下,证明了该类边值问题至少存在一个正解或两个正解.