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模型驱动深度学习增强的马尔可夫链蒙特卡罗MIMO检测器:设计、仿真与原型验证: 1; 作者曹益枭周星宇 +3 位作者张静梁乐李勇金石《电子学报》北大核心 2025年第4期1142-1152,共11页; 多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统规模日益增长,导致接收机信号检测计算复杂度急剧上升,传统检测算法难以在误码性能和复杂度之间取得良好平衡.基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的检测算... 展开更多; 关键词 MIMO检测马尔可夫链蒙特卡罗模型驱动深度学习原型验证平台; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用一种新的马尔可夫模型进行癌症医学图像分割被引量：3: 2; 作者张燕宁黄伟华侯建军《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心 2003年第5期42-45,共4页; 将数据驱动的蒙特卡罗型马尔可夫链(DDMCMC)这一新的马尔可夫模型运用于分割癌症医学图像.这一图像分割过程为:先将需要处理的空间分割成3层;创建平稳的马尔可夫链;采用数据驱动的方法运算得到启发式的信息;运用适合的数学原理来选取图... 展开更多; 关键词图像处理图像分割数据驱动的蒙特卡罗型马尔可夫链 DDMCMC 癌症图像; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于模型的叠前数据多参数非线性反演被引量：9: 3; 作者王辉张玉芬《岩性油气藏》 CSCD 2008年第2期108-113,共6页; 该文提出了一种基于模型的叠前数据多参数反演方法。通过测井资料建立井旁处地层模型,其模型参数包括每层的层位信息及纵波速度、横波速度与密度。以Gassmann流体置换理论为指导,区分模型中的渗透性地层与非渗透性地层,并根据研究区实... 展开更多; 关键词贝叶斯理论叠前数据 Gassmann流体置换理论马尔可夫链蒙特卡罗后验概率密度; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于MCMC方法和油色谱数据的变压器动态故障率模型被引量：20: 4; 作者韩赛赛刘宝柱艾欣《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第15期1-8,共8页; 对变压器进行合理的运行可靠性评估是其状态检修的基础。首先分析变压器油中气体含量和产气速率、故障时间分布参数对变压器运行可靠性的影响,建立动态故障率模型。然后,针对油浸式变压器故障时间具有的固有随机性,采用马尔可夫链蒙特... 展开更多; 关键词油浸式变压器马尔可夫链蒙特卡罗方法油色谱数据故障时间分布参数动态故障率; 在线阅读下载PDF 职称材料

MCMC粒子滤波的GPS定位数据处理算法被引量：10: 5; 作者王尔申蔡明庞涛《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第2期213-218,共6页; 针对基于传统粒子滤波的GPS(Global positioning system)定位数据处理方法存在粒子退化的问题,研究了基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carol,MCMC)粒子滤波的GPS定位数据处理算法,引入典型的MCMC方法——Metropolis Hastings... 展开更多; 关键词全球定位系统粒子滤波马尔可夫链蒙特卡罗方法数据处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用非规则标识点过程的LiDAR点云数据目标提取被引量：6: 6; 作者赵泉华张洪云李玉《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1201-1210,共10页; 针对LiDAR点云数据目标投影几何的非规则性,提出非规则标识点过程的LiDAR点云数据目标提取方法。首先,在投影平面上定义随机点过程,利用其随机点定位该平面上的目标投影,对每一随机点生成一组节点集以建模该目标投影几何,作为目标标识;... 展开更多; 关键词标识点过程 LiDAR点云数据贝叶斯定理最大后验概率可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

并行高斯粒子滤波被动多目标跟踪新算法被引量：6: 7; 作者张俊根姬红兵蔡绍晓《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期117-122,共6页; 针对多目标跟踪的数据关联及多目标状态空间尺寸随目标数增多而增长的问题,提出了一种跟踪新算法,假定各目标的状态与过去的观测相互独立,可以多路并行处理,采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法计算目标与观测的关联概率,利用高斯粒子滤波... 展开更多; 关键词多目标跟踪数据关联高斯粒子滤波马尔可夫链蒙特卡罗; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模型驱动深度学习增强的马尔可夫链蒙特卡罗MIMO检测器:设计、仿真与原型验证: 1; 作者曹益枭周星宇张静梁乐李勇金石; 机构东南大学信息科学与工程学院先进通信网全国重点实验室中国电科网络通信研究院; 出处《电子学报》北大核心 2025年第4期1142-1152,共11页; 基金国家自然科学基金(No.62261160576,No.62301154,No.623B2019,No.62231019) 先进通信网全国重点实验室基金课题(No.SCX23641X011)。; 文摘多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统规模日益增长,导致接收机信号检测计算复杂度急剧上升,传统检测算法难以在误码性能和复杂度之间取得良好平衡.基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov Chain Monte Carlo,MCMC)的检测算法能以多项式量级的复杂度实现近最优的检测性能,然而该方法在低采样数下性能损失严重.因此,本文引入了基于模型驱动的深度学习技术,将MCMC迭代过程展开为级联网络结构,向网络中引入可训练参数,通过深度学习方法优化参数设置.根据复杂度分析与仿真验证,所提方案在编码场景下的误码性能优于原始算法约1 dB,同时计算复杂度显著低于原始算法.为验证模型驱动深度学习方案在实际传输中的性能,搭建2×2 MIMO智能通信原型验证平台,并进行端到端空口传输测试.测试结果表明,模型驱动深度学习增强的MCMC检测算法可以更低的计算复杂度实现误码性能优势,从而证实了所提方案在实际传输环境中的有效性和鲁棒性.; 关键词 MIMO检测马尔可夫链蒙特卡罗模型驱动深度学习原型验证平台; Keywords MIMO detection Markov chain Monte Carlo model-driven deep learning prototyping platform; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用一种新的马尔可夫模型进行癌症医学图像分割被引量：3: 2; 作者张燕宁黄伟华侯建军; 机构北京交通大学电子信息工程学院; 出处《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心 2003年第5期42-45,共4页; 文摘将数据驱动的蒙特卡罗型马尔可夫链(DDMCMC)这一新的马尔可夫模型运用于分割癌症医学图像.这一图像分割过程为:先将需要处理的空间分割成3层;创建平稳的马尔可夫链;采用数据驱动的方法运算得到启发式的信息;运用适合的数学原理来选取图像粒子.通过对比可知采用DDMCMC方法比采用其它算法在癌症医学图像分割方面更具有优点.; 关键词图像处理图像分割数据驱动的蒙特卡罗型马尔可夫链 DDMCMC 癌症图像; Keywords image processing image segmentation data driven Markov chain Monte Carlo(DDMCMC) carcinoma image; 分类号 TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模型的叠前数据多参数非线性反演被引量：9: 3; 作者王辉张玉芬; 机构中国地质大学(武汉)地球物理与空间信息学院; 出处《岩性油气藏》 CSCD 2008年第2期108-113,共6页; 文摘该文提出了一种基于模型的叠前数据多参数反演方法。通过测井资料建立井旁处地层模型,其模型参数包括每层的层位信息及纵波速度、横波速度与密度。以Gassmann流体置换理论为指导,区分模型中的渗透性地层与非渗透性地层,并根据研究区实际特点建立模型中每一地层相应的岩石物理回归关系及各层模型参数的先验函数。在贝叶斯原理的基础上,通过Zoeppritz方程简化公式及褶积模型建立反演参数的后验概率模型。用Marmousi2模型来检验所提出的反演算法,结果表明该方法不仅可以获得较准确的反演结果,还可以获得各参数对指示油气与否的敏感性及反演结果的多解性信息,从而降低最终决策的风险。; 关键词贝叶斯理论叠前数据 Gassmann流体置换理论马尔可夫链蒙特卡罗后验概率密度; Keywords Bayes theory prestaek data Gassmann fluid substitution theou Markov Chain Monte Carlo posterior probability density; 分类号 P631.4 [天文地球—地质矿产勘探]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于MCMC方法和油色谱数据的变压器动态故障率模型被引量：20: 4; 作者韩赛赛刘宝柱艾欣; 机构华北电力大学电气与电子工程学院; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第15期1-8,共8页; 基金国家重点研发计划项目资助(2016YFB0900500)~~; 文摘对变压器进行合理的运行可靠性评估是其状态检修的基础。首先分析变压器油中气体含量和产气速率、故障时间分布参数对变压器运行可靠性的影响,建立动态故障率模型。然后,针对油浸式变压器故障时间具有的固有随机性,采用马尔可夫链蒙特卡罗方法对变压器故障周期进行场景模拟,并利用统计方法求解变压器的历史故障率作为训练数据,以求解模型相关参数,有效避免解析法直接求解的困难。最后,对变压器短期和中长期的故障率进行预测,并与传统模型进行对比。结果表明,考虑故障时间分布参数对变压器运行可靠性的影响,能够有效提高模型的预测精度。; 关键词油浸式变压器马尔可夫链蒙特卡罗方法油色谱数据故障时间分布参数动态故障率; Keywords oil-immersed transformer Markov Chain Monte Carlo method oil chromatographic monitoring data failure time distribution parameters dynamic failure rate; 分类号 TM407 [电气工程—电器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名MCMC粒子滤波的GPS定位数据处理算法被引量：10: 5; 作者王尔申蔡明庞涛; 机构沈阳航空航天大学电子信息工程学院; 出处《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2013年第2期213-218,共6页; 基金国家自然科学基金(61101161)资助项目航空科学基金(2011ZC54010)资助项目辽宁省博士启动基金(20101081)资助项目; 文摘针对基于传统粒子滤波的GPS(Global positioning system)定位数据处理方法存在粒子退化的问题,研究了基于马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carol,MCMC)粒子滤波的GPS定位数据处理算法,引入典型的MCMC方法——Metropolis Hastings(M-H)抽样算法。利用观测伪距非高斯误差分布,建立重要密度函数,将MCMC粒子滤波与建立的GPS系统非线性状态空间模型结合。实测数据实验结果表明,MCMC粒子滤波可有效抑制粒子退化,解决了GPS定位数据滤波这一非线性非高斯问题,避免了噪声的高斯假设和非线性部分的线性化误差,与基于传统粒子滤波的GPS定位数据处理方法相比,该方法降低了定位数据经纬度和速度估计误差,获得了更高的定位精度,并能够在GPS信号质量较差情况下,对GPS定位数据有效滤波,保证载体在此期间内保持较高的位置精度。; 关键词全球定位系统粒子滤波马尔可夫链蒙特卡罗方法数据处理; Keywords GPS particle filtering Markov chain Monte Carlo （MCMC） method data pro-cessing; 分类号 V241.6 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] TN967.1 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用非规则标识点过程的LiDAR点云数据目标提取被引量：6: 6; 作者赵泉华张洪云李玉; 机构辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究院; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1201-1210,共10页; 基金国家自然科学基金青年基金资助项目(No.41301479) 国家自然科学基金面上项目(No.41271435) 辽宁省自然科学基金资助项目(No.2015020190); 文摘针对LiDAR点云数据目标投影几何的非规则性,提出非规则标识点过程的LiDAR点云数据目标提取方法。首先,在投影平面上定义随机点过程,利用其随机点定位该平面上的目标投影,对每一随机点生成一组节点集以建模该目标投影几何,作为目标标识;假设地物目标高程值服从独立同一高斯分布,从而得到LiDAR点云数据高程测度模型;在贝叶斯理论架构下建立目标几何提取模型,并结合可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗(Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo,RJMCMC)算法模拟后验分布以及估计各参数;最后根据最大后验概率准则,求解最优目标提取模型。采用提出方法对LiDAR点云数据进行目标提取,根据实验结果可以看出,算法得到的检测精度均达到80%以上,最高精度为99.43%,得到了较好的检测结果。本文将传统的规则标识点过程拓展到非规则标识点过程,可以有效拟合任意形状目标几何。定性和定量的实验结果表明了该方法的可行性、有效性和准确性。; 关键词标识点过程 LiDAR点云数据贝叶斯定理最大后验概率可逆跳变马尔可夫链蒙特卡罗算法; Keywords Marked Point Process （MPP） LiDAR point cloud data Bayesian inference Maximum A Posteriori （MAP） Reversible Jump Markov Chain Monte Carlo （RJMCMC）; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名并行高斯粒子滤波被动多目标跟踪新算法被引量：6: 7; 作者张俊根姬红兵蔡绍晓; 机构西安电子科技大学电子工程学院; 出处《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期117-122,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(6871074); 文摘针对多目标跟踪的数据关联及多目标状态空间尺寸随目标数增多而增长的问题,提出了一种跟踪新算法,假定各目标的状态与过去的观测相互独立,可以多路并行处理,采用马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法计算目标与观测的关联概率,利用高斯粒子滤波(GPF)独立估计单个目标的状态,采用拟蒙特卡罗(QMC)方法近似各目标的预测及更新分布.将该算法应用于被动多传感器多目标跟踪,仿真结果表明,所提算法比联合概率数据关联滤波器(JPDAF)、马尔可夫链蒙特卡罗数据关联滤波(MCMCDAF)及蒙特卡罗联合概率数据关联滤波(MC-JPDAF)具有更好的跟踪性能.; 关键词多目标跟踪数据关联高斯粒子滤波马尔可夫链蒙特卡罗; Keywords multi-target tracking data association Gaussian particle filter Markov chain Monte Carlo; 分类号 TN953 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	模型驱动深度学习增强的马尔可夫链蒙特卡罗MIMO检测器:设计、仿真与原型验证	曹益枭周星宇张静梁乐李勇金石	《电子学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	采用一种新的马尔可夫模型进行癌症医学图像分割	张燕宁黄伟华侯建军	《北方交通大学学报》 CSCD 北大核心	2003	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于模型的叠前数据多参数非线性反演	王辉张玉芬	《岩性油气藏》 CSCD	2008	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于MCMC方法和油色谱数据的变压器动态故障率模型	韩赛赛刘宝柱艾欣	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2019	20	在线阅读下载PDF 职称材料
5	MCMC粒子滤波的GPS定位数据处理算法	王尔申蔡明庞涛	《数据采集与处理》 CSCD 北大核心	2013	10	在线阅读下载PDF 职称材料
6	采用非规则标识点过程的LiDAR点云数据目标提取	赵泉华张洪云李玉	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料
7	并行高斯粒子滤波被动多目标跟踪新算法	张俊根姬红兵蔡绍晓	《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	6	在线阅读下载PDF 职称材料