液体火箭发动机基于模型的故障检测算法

针对泵压式供应系统液体火箭发动机的故障监控问题,建立了用于发动机故障检测的非线性动态数学模型,设计并实现了发动机系统的广义卡尔曼滤波器。利用新息序列的统计特性,进行了发动机故障新息检测算法的仿真研究,讨论了降低滤波器计算费用的方法以及置信度、自由度对检测算法性能的影响。本文的工作为进一步研究发动机故障在线实时检测算法奠定了重要基础。     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法

调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。     

基于粒子群优化的稀疏分解最优匹配原子搜索算法

信号的稀疏分解能得到信号的稀疏表示形式,便于进一步处理,但其计算非常复杂,是一个NP问题.粒子群优化是群体智能优化算法,算法简单,易于实现,且搜索效果好.把粒子群优化算法用于稀疏分解的最优匹配原子的搜索,能降低稀疏分解复杂度,同时减少稀疏分解的超完备字典对存储空间的占用,以提高用稀疏分解理论进行信号处理的计算效率,满足或接近实时性的要求.实验证明,此方法切实可行.     

MIMO-OFDM最优训练序列设计

推导得到了宽带 MIMO-OFDM 信道模型。在空间相关情况下推导了非盲信道估计的 Bayesian CRB及 Bayesian MMSE。利用 Bayesian CRB 准则对发送的训练序列进行了功率分配,而后利用一种线性规划的方法对带有保护带宽 MIMO-OFDM 训练符号进行子载波功率分配,并利用发端酉矩阵进行最优相位设计。     

基于改进整型遗传算法的稀疏矩形平面阵列优化

为了降低固定稀疏率、固定孔径的稀疏矩形阵列的峰值旁瓣电平,提出一种改进整型遗传算法。该算法在整型遗传算法的基础上,提出了等间隔采样的交叉策略、多点变异策略以及优良基因重组的策略。采取等间隔采样的基因交叉方式,可以有效发挥整型编码的优势,从而提高算法的运行效率;为了提高种群的多样性,防止算法陷入局部最优,采用了多点变异策略;采用优良基因重组技术,加快了算法的收敛速度。仿真结果表明,相比传统的二进制和实数编码,整型编码更为直接高效;与用于稀疏矩形阵列优化的相关算法相比,本文所提算法获得了更优的旁瓣电平,证实了算法的有效性和优越性。     

采用非对角1-D切片的码片速率盲估计北大核心

在通信侦察识别中,通信信号的码元速率估计是调制识别和信息解调的前提和基础。针对直接序列扩频信号的伪码码片速率估计问题,提出了一种利用联合循环高阶累积量非对角1-D切片特征参数,对直扩信号码片速率进行盲估计的改进算法。该算法将采样信号不同延时的非对角1-D切片进行联合处理,通过自相关、快速傅里叶变换、求模平方等方法,增强了谱线特征。仿真实验证明,改进算法较2-D切片算法简化了计算,并且在更低信噪比条件下,实现了对无先验信息直接序列扩频信号的码片速率盲估计。     

地理社交网络位置推荐

地理社交网络将地理位置信息融合进传统社交网络,将人们的现实生活和虚拟世界的生活连接在一起。作为地理社交网络的一个重要应用,位置推荐可以向人们推荐其可能感兴趣的位置,为人们的出行提供参考,极大地便利了人们的生活。在此背景下,论文研究了地理社交网络位置推荐的基本概念,分析了位置推荐常用的方法,描述了典型的数据集及推荐效果的评估方法,指出了位置推荐面临的主要问题,并展望了未来可能的研究方向,为相关领域的研究提供参考。     

异步非平稳干扰抑制方法

为解决单通道条件下异步非平稳干扰抑制问题,提出基于数据驱动的稀疏分量分析干扰抑制方法,旨在从接收到的混叠信号中恢复期望信号。该方法利用深度卷积神经网络对输入/输出端数据间的复杂映射关系的强大建模能力,实现了目标信号稀疏域的自适应选择、稀疏域中目标信号稀疏表示的自适应学习以及目标信号的自动恢复。与以往干扰抑制算法不同,所提方法在时域上完成了“端到端”的信号波形恢复,且对混叠观测无先验要求,相比现有方法更具普适性。仿真实验验证了所提干扰抑制方法在不同环境噪声和干扰信号强度及泛化测试条件下的有效性,对干扰的抑制性能显著优于现有算法。     

基于多群体改进萤火虫算法的装配序列规划

为了解决机械产品装配序列优化问题,提出了一种基于多群体改进萤火虫优化算法的装配序列规划方法。建立了装配序列规划的数学模型,针对萤火虫算法收敛效率低的不足,借鉴混合蛙跳算法族群划分思想对萤火虫算法进行了改进,引用局部搜索与全局信息交换机制提升了算法性能;根据装配序列规划问题离散型的特点,定义了新的离散编码方式和粒子更新策略。通过实例仿真结果表明,改进后的萤火虫优化算法简单有效、稳定性好、求解精度高,能够稳定快速地给出装配序列最优方案。