基于U变换的空间站交会调相非线性协方差分析方法

针对空间站交会调相过程中的长时间偏差传播问题,提出一种基于U变换的协方差分析方法 UTCAM。在给出空间站交会轨道调相策略和轨道机动参数计算方法后,对UTCAM的原理和流程进行了介绍,通过和STK以及Monte-Carlo的对比验证表明,UTCAM与该两种分析方法的协方差相对误差均在1.2%以内,且计算耗时仅为Monte-Carlo的1/460,可快速准确地实现非线性系统的均值和协方差预报。最后基于UTCAM对长达20天的空间站交会调相的偏差传播进行了分析,并采用Monte-Carlo仿真对其分析结果进行了验证,验证了该方法的有效性。     

基于双树复小波变换的信号去噪算法

为了提高接收信号的质量,在一定程度上消除噪声对信号的影响,提出了一种基于双树复小波变换的信号降噪方法。通过双树结构消除了因间隔采样而丢失的有用信息,对每一层的高频分量的实部和虚部分别计算阈值,依据各自的阈值进行滤波处理。实验结果表明:该方法与离散小波变换消噪方法相比具有平移不变性,处理后的波形较平滑,能够较好地保留信号细节信息,而且其去噪性能也优于离散小波变换。     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法．水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量．图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度．实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性．     

基于非负矩阵分解的电磁超声系统优化研究

针对孤立脉冲群电磁超声系统信号特征容易被噪声淹没的问题,提出基于改进的非负矩阵分解（INMF）优选特征的支持向量机（SVM）方法．首先,用3种不同的方法提取高维特征;其次,用NMF方法实现特征降维,并保证降维结果的唯一性,避免对特征的直接选择;最后,应用支持向量机方法对降维特征进行分类．对孤立脉冲群电磁超声系统采集的4种信号特征进行提取、选择和分类,实验结果表明：INMF方法能有效提取微弱信号的特征,减少运算量,提高电磁超声系统特征采集的准确率．     

EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用

在轴承故障诊断中,为降低噪声对小波变换的干扰,提出了先用经验模态分解、再用小波变换对信号进行分析的综合处理法.在用经验模态分解方法的自适应性对信号进行分解的基础上,选用峭度值优选贡献率高的固有模态函数重构信号,计算其自相关函数,然后进行小波变换,得到分解后细节信号的级联谱,对效果最好的分量进行Hilbert解调.该方法解决了噪声对弱故障信号干扰导致诊断效果不明显的问题,提高了小波变换的故障识别率和效率.轴承滚动体点蚀故障试验结果表明:该方法能有效提取轴承滚动体故障特征,与传统包络解调相比具有更好的效果.     

基于依赖矩阵的Web服务组合故障诊断

为了保证指挥信息系统在动态环境下能够提供持续可靠的组合服务,提出一种利用依赖矩阵对Web服务组合故障原因进行诊断的模型,对依赖矩阵的建立进行了详细说明。然后,基于构造的依赖矩阵,提出改进的贪心算法对失效情况进行探测,并设计了基于二分查找的故障定位算法。实验模拟表明,提出的模型能够利用少量探测就能监测整个服务组合流程的运行情况,并定位找到错误源。     

基于APSK信号周期性相差的载波频偏估计算法

随着卫星通信业务的发展,卫星高阶调制技术逐渐得到广泛的应用,然而高阶调制信号受载波频差的影响比较严重。基于高阶幅度相位调制(APSK)的信号特点,讨论了载波频偏对信号产生的影响,并根据频偏带来的相位偏差的周期性,采用了周期统计和快速傅里叶变换算法,从而获得噪声下的频偏估计值,并进行了仿真和性能分析。研究和仿真表明,该方法估计精度较高,简单易行,且不受载波初始相偏的影响。     

基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法研究

为了在语音转换过程中充分提取语音的个人特征信息,同时考虑到语音的稀疏性,文章提出了一种基于稀疏卷积非负矩阵分解的语音转换方法。卷积非负矩阵分解得到的时频基可以承载语音信号中的个人特征信息及语音帧之间的相关性,而稀疏卷积非负矩阵分解得到的过完备时频基更能体现语音的细节,可以较好地保存语音中的个人特征信息。利用这一特点,通过稀疏卷积非负矩阵分解从训练数据中提取源说话人和目标说话人相匹配的过完备时频基,然后通过时频基的替换实现语音转换。相对于传统方法,该方法能够更好地保存语音个人特征信息和语音帧间相关性,从而可以进一步提高转换语音的质量和相似度。实验仿真及主、客观评价结果表明,与基于高斯混合模型、卷积非负矩阵分解的语音转换方法相比,该方法具有更好的转换语音质量和转换相似度。     

基于模糊的联合概率数据关联简化算法

为解决联合概率数据关联(JPDA)实时性差的问题,提出了基于模糊的联合概率数据关联简化算法。首先结合模糊理论、概率数据关联(PDA)算法,构建模糊矩阵,并根据隶属度大小建立新的确认矩阵,然后采用JPDA算法计算关联概率。仿真结果表明算法简单有效,与JPDA算法相比,在跟踪性能相当的前提下,算法的实时性能得到了较大提升。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。