改进Laplace先验下的复数域多任务贝叶斯压缩感知方法

为了将现有的实数域贝叶斯压缩感知方法推广至复数域,利用改进Laplace先验假设,提出了一种复数域多任务贝叶斯压缩感知(complex multitask Bayesian compressive sensing using modified Laplace priors, CMBCS-MLP)方法,消除了测量噪声方差的影响,并推导了一种基于递归操作的快速算法。数值仿真表明：针对复数域稀疏信号重构问题,相比于现有方法,所提CMBCS-MLP方法具有更好的精确性和鲁棒性。     

基于滑窗自适应的故障估计与补偿及其在组合导航系统中的应用

针对以往方法对缓变故障存在较大的故障检测延时,从而降低导航系统可靠性的问题,实时的故障估计及补偿十分必要。将故障动力学建模为随机过程,提出了一种基于不准确状态和测量噪声协方差矩阵自适应学习的滑动窗口变分自适应卡尔曼滤波器。它由前向卡尔曼滤波、后向卡尔曼平滑和噪声协方差矩阵的在线估计组成。通过对滑动窗口状态向量的平滑后验分布进行逼近,利用变分贝叶斯方法将噪声协方差矩阵的后验分布解析更新为逆Wishart分布,避免了不动点迭代,获得了良好的计算效率。最后,基于捷联惯导/卫星(SINS/GPS)组合导航系统,进行了导航系统的故障估计及补偿的仿真验证。仿真结果表明,在不需要了解量测噪声和故障系数矩阵的情况下,该方法能够较好地估计出目标故障信号,然后利用估计出来的故障值对导航系统进行补偿,极大地提高了SINS/GPS组合导航系统的实时估计精度与可靠性。     

基于贝叶斯理论的自学习模糊综合评判研究

在目前多专家故障诊断系统采用的模糊综合评判方法基础上,根据某特定故障的理论诊断结果及实际检测、维修结果,利用贝叶斯理论,对特定故障下各专家的初始权重集进行实时更新,实现了模糊综合评判的自学习,提高了诊断的准确性.最后给出了方法在"康明斯柴油机故障诊断专家系统"中的应用实例,验证了方法的有效性.     

军事通信领域上下文本体建模及不确定性推理

为支持军事通信业务的智能化,研究了军事通信业务上下文信息的表示和推理,提出了一种表示业务上下文信息的语法结构、语义以及上下文元信息的本体建模方法。并利用贝叶斯网络理论,提出了一种支持不确定性推理的业务上下文认知模型的构建方法,最后通过案例分析验证了模型和结论的合理性。     

基于维纳过程金属化膜电容器的剩余寿命预测

金属化膜电容器是惯性约束聚变激光装置能源系统最重要的元器件,对个体电容器的剩余寿命进行有效的预测对整个装置的可靠性水平有着重要的影响.为有效地预测个体电容器的剩余寿命,提出了融合单个电容器性能退化数据与先验性能退化数据信息的预测方法.采用Wiener过程对其性能退化过程进行建模,并根据先验退化数据信息构造参数的先验分布...     

基于多重特征量的地磁场匹配导航

目前基于相关性度量匹配的地磁场导航算法一般仅取地磁场的某一个特征量作为匹配量,易落入匹配目标的局部极小值,导致定位结果不理想.提出选用多个地磁场特征量,采用贝叶斯方法,以多目标最优问题求解地磁场的匹配定位.实验结果表明,相比现有的地磁定位算法,提出的方法更易获得全局最优解,因而能够提高匹配概率和匹配精度.     

基于贝叶斯决策的图像检索相关反馈方法研究

为了有效解决基于内容图像检索中“语义鸿沟”问题,利用贝叶斯决策理论估计图像检索中相关图像集与不相关图像集合的分类面,通过移动查询点的策略,指导新一轮的查询,将查询点移向好的范例点而远离坏的范例点。试验证明该方法是一种有效的基于统计分析的反馈方法。     

价值有限的＂价值观外交＂

在和平与发展成为人类崇高事业的今天,依然企图靠殖民以及用刺刀和铁蹄制造“共荣”,已如痴人说梦。但是日本当局者似乎还没有从“大东亚共荣圈”的情结中解脱出来,为对付蒸蒸日上的中国,形成对中国的“势力均衡”,他们从约瑟夫·奈那里舶来了“软权力”,开始克服以往那种过于依赖物质性权力来界定国家权力的倾向,悟出“价值观外交”或许更具“道德”话语权和柔性渗透力。     

基于贝叶斯原理的放大转发中继联合信道估计

在贝叶斯原理的框架下,依据放大转发中继联合信道等价于两段瑞利信道相叠加的特征,将其概率密度分布这一先验知识与接收端的训练序列相结合,得到了最小均方和最大后验两种估计方法。由于两种方法的准确贝叶斯CRB难以求解获得闭合表达式,从最大熵原理出发,结合复高斯分布性质,推导了MLE准则下的CRB相对应的近似贝叶斯CRB,以衡量不同方法的估计精度。仿真结果表明相比于原有的MLE方法,最大后验估计方法在低信噪比下性能改善明显。     

一种贝叶斯聚焦宽带多波束超分辨测向算法

当同时到达多个信号时,宽带多波束系统无法正确测向,为了解决此问题,针对宽带光控阵列多波束系统,通过构造稳健的贝叶斯聚焦矩阵,提出了一种宽带多波束相干超分辨测向方法。首先将多波束输出变换到频域,然后利用贝叶斯聚焦矩阵将数据变换到聚焦频率上,最后利用窄带的超分辨算法进行估计。贝叶斯聚焦矩阵对方向预估计误差不敏感,聚焦误差小,具有较强的稳健性。算法能有效分辨同时到达多波束系统的多个相干信号,仿真实验验证了此算法的有效性和正确性。