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利用样本协方差矩阵特征值分解实现双通道SAR动目标检测被引量：2: 1; 作者田斌朱岱寅朱兆达《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2636-2641,共6页; 该文针对机载双通道SAR-GMTI系统及实测数据,提出一种新的地面慢动目标检测方法。该方法基于双通道样本协方差矩阵特征值分解,将杂波第2特征值和干涉相位联合统计特性的研究结果用于慢动目标检测,即根据给定的恒虚警概率确定一条联合分... 展开更多; 关键词动目标检测样本协方差矩阵特征值分解联合概率分布等高线; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于样本协方差矩阵最大特征值的低信噪比环境电网异常状态检测被引量：37: 2; 作者周忠强韩松《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期113-119,共7页; 为发展基于数据驱动的电网态势感知理论与方法,基于样本协方差矩阵的最大特征值(Maximum Eigenvalue of Sample Covariance Matrix, MESCM),提出了一种适用于低信噪比场景的电网异常状态检测方法。该方法源于随机矩阵理论,通过数据源矩... 展开更多; 关键词随机矩阵理论样本协方差矩阵最大特征值异常状态检测信噪比非完整信息; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机矩阵特征值比的频谱感知改进算法被引量：13: 3; 作者徐家品杨智《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期282-288,共7页; 针对认知无线电中现有频谱感知方法的不足,利用大维随机矩阵理论分析了随机矩阵的渐近谱特性,研究了接收信号样本协方差矩阵平均特征值的分布特性,提出两种基于随机矩阵特征值比的频谱感知改进算法.改进算法不需要知道主用户信号的先验... 展开更多; 关键词频谱感知随机矩阵理论样本协方差矩阵平均特征值特征值比; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Wishart矩阵特征值的频谱感知算法被引量：2: 4; 作者杨雪梅何希徐家品《电信科学》北大核心 2017年第9期69-75,共7页; 为了提高频谱感知性能,克服经典算法的缺点,提出了一种新的基于Wishart随机矩阵理论的协作频谱感知算法。根据多个认知用户接收信号样本协方差矩阵特征值的对数分布特性,利用样本协方差矩阵最大特征值与几何平均特征值的比值,得到简单... 展开更多; 关键词频谱感知 Wishart随机矩阵样本协方差矩阵几何平均特征值判决阈值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于最小特征值分布的频谱感知算法被引量：6: 5; 作者杨智徐家品《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期354-357,共4页; 现有的频谱感知算法中,能量检测容易实现,但检测性能依赖噪声功率。基于随机矩阵理论的频谱感知算法巧妙地规避了噪声不确定性对检测性能带来的影响,但大都采用的是最大特征值的近似分布规律,所得到阈值表达式的精度有待进一步提高。针... 展开更多; 关键词频谱感知随机矩阵理论阈值表达式样本协方差矩阵最小特征值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机矩阵理论与Spiked模型的电力系统态势感知方法研究被引量：3: 6; 作者叶新青刘梦爽 +1 位作者吕笃良徐一晨《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第5期89-98,共10页; 从数据驱动角度,结合随机矩阵理论(RMT)和Spiked模型,研究了电力系统异常状态感知方法和关键节点辨识方法.提出了基于样本协方差矩阵最大特征值(MESCM)的电力系统异常状态感知方法;在此基础上引入Spiked模型对其进行改进,实现了电力系... 展开更多; 关键词随机矩阵理论(RMT) 异常状态感知 Spiked模型样本协方差矩阵最大特征值(mescm) 熵理论; 在线阅读下载PDF 职称材料

适用于电网异常负荷动态判别的CNN阈值模型被引量：4: 7; 作者毛钧毅韩松李洪乾《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期308-313,共6页; 为提高在负荷波动性较大场景下对异常负荷判别的适应性,提出一种适用于电网异常负荷动态判别的卷积神经网络阈值模型。利用时序历史负荷数据训练卷积神经网络模型进行负荷预测,并根据预测负荷值计算电网未来的状态变量数据,通过该状态... 展开更多; 关键词卷积神经网络动态阈值负荷预测样本协方差矩阵最大特征值异常负荷动态判别; 在线阅读下载PDF 职称材料

互质层析SAR最少航过数量估计方法: 8; 作者于龙龙冯东 +1 位作者王建黄晓涛《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期618-636,共19页; 在层析SAR技术的实际应用中,航过数量通常受高昂成本等因素的限制。互质层析SAR技术通过稀疏分布航过位置、延长基线孔径长度,可以降低所需的航过数量。当采用子空间方法开展互质层析SAR重构处理时,为了获得可靠的层析图,研究最少航过... 展开更多; 关键词层析合成孔径雷达互质阵列最少航过数量样本协方差矩阵的特征值散射点数量估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名利用样本协方差矩阵特征值分解实现双通道SAR动目标检测被引量：2: 1; 作者田斌朱岱寅朱兆达; 机构南京航空航天大学信息科学与技术学院; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第11期2636-2641,共6页; 基金航空科学基金(20080152004) 教育部高校博士点基金(20070280531)资助课题; 文摘该文针对机载双通道SAR-GMTI系统及实测数据,提出一种新的地面慢动目标检测方法。该方法基于双通道样本协方差矩阵特征值分解,将杂波第2特征值和干涉相位联合统计特性的研究结果用于慢动目标检测,即根据给定的恒虚警概率确定一条联合分布的第2特征值—干涉相位等高线作为门限检测曲线,同时结合第2特征值、干涉相位门限预处理,实现地面慢动目标的精确检测。实测数据实验结果表明:该方法不但扩大了慢动目标的可检测速度范围,同时还降低了系统的虚警概率。; 关键词动目标检测样本协方差矩阵特征值分解联合概率分布等高线; Keywords Moving target detection Sample covariance matrix Eigen-decomposition Joint probability distribution Contour line; 分类号 TN957.51 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于样本协方差矩阵最大特征值的低信噪比环境电网异常状态检测被引量：37: 2; 作者周忠强韩松; 机构贵州大学电气工程学院; 出处《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期113-119,共7页; 基金国家自然科学基金项目资助(51567006) 贵州省普通高等高校科技拔尖人才支持计划资助(2018036) 贵州省科学技术基金(黔科合基础[2019]1100)~~; 文摘为发展基于数据驱动的电网态势感知理论与方法,基于样本协方差矩阵的最大特征值(Maximum Eigenvalue of Sample Covariance Matrix, MESCM),提出了一种适用于低信噪比场景的电网异常状态检测方法。该方法源于随机矩阵理论,通过数据源矩阵的构造,窗口数据矩阵及其标准矩阵的构建,进而形成其样本协方差矩阵。通过该矩阵的最大特征值计算与越限判别,实现电网态势感知与预警。借助PSS/E软件,案例分析在一个IEEE 39节点系统及一个南方电网规划系统展开,涉及负荷异常跃变及三相短路接地故障。与传统平均谱半径分析法的计算结果比较表明该方法具有抗噪性能高,计算耗时少的优点,同时对于非完整性信息有一定的鲁棒性。; 关键词随机矩阵理论样本协方差矩阵最大特征值异常状态检测信噪比非完整信息; Keywords random matrix theory sample covariance matrix maximum eigenvalue abnormal state detection signal-to-noise ratio incomplete information; 分类号 TM76 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机矩阵特征值比的频谱感知改进算法被引量：13: 3; 作者徐家品杨智; 机构四川大学电子信息学院; 出处《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期282-288,共7页; 文摘针对认知无线电中现有频谱感知方法的不足,利用大维随机矩阵理论分析了随机矩阵的渐近谱特性,研究了接收信号样本协方差矩阵平均特征值的分布特性,提出两种基于随机矩阵特征值比的频谱感知改进算法.改进算法不需要知道主用户信号的先验信息,也不需要知道背景噪声的功率,得到的判决阈值也具有十分简单的闭式表达式.仿真结果表明,在低样本点、低协作用户数、低信噪比和低虚警概率的条件下,改进算法也可以获得很好的感知性能.; 关键词频谱感知随机矩阵理论样本协方差矩阵平均特征值特征值比; Keywords spectrum sensing random matrix theory sample covariance matrix average eigenvalue eigenvalue ratio; 分类号 TN925 [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Wishart矩阵特征值的频谱感知算法被引量：2: 4; 作者杨雪梅何希徐家品; 机构四川大学锦江学院四川大学电子信息学院; 出处《电信科学》北大核心 2017年第9期69-75,共7页; 文摘为了提高频谱感知性能,克服经典算法的缺点,提出了一种新的基于Wishart随机矩阵理论的协作频谱感知算法。根据多个认知用户接收信号样本协方差矩阵特征值的对数分布特性,利用样本协方差矩阵最大特征值与几何平均特征值的比值,得到简单的判决阈值闭式表达式,实现频谱感知判决。该算法不需要知道主用户的任何先验信息,不受噪声不确定性的影响。仿真结果表明,所提算法在协作用户数少、信噪比低、采样点数极少的情况下,仍能获得较高的感知性能。该算法受虚警概率和极端值的影响较小,比同类算法有更好的检测性能。; 关键词频谱感知 Wishart随机矩阵样本协方差矩阵几何平均特征值判决阈值; Keywords spectrum sensing, Wishart random matrix, sample covariance matrix, geometric mean eigenvalue, thre- shold expression; 分类号 TN925 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于最小特征值分布的频谱感知算法被引量：6: 5; 作者杨智徐家品; 机构四川大学电子信息学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期354-357,共4页; 文摘现有的频谱感知算法中,能量检测容易实现,但检测性能依赖噪声功率。基于随机矩阵理论的频谱感知算法巧妙地规避了噪声不确定性对检测性能带来的影响,但大都采用的是最大特征值的近似分布规律,所得到阈值表达式的精度有待进一步提高。针对上述问题,通过利用随机矩阵理论的最新研究成果,提出一种基于接收信号样本协方差矩阵最小特征值分布的频谱感知算法。最小特征值的分布函数不基于渐近假设,更加符合实际的通信情境。推导所得的阈值表达式是虚警概率的函数,在小样本情况下,对它的有效性和优越性进行了分析与验证。根据单一变量原则,分别在低样本点、低协作用户数、低信噪比和低虚警概率条件下对提出算法与最大最小特征值算法的检测性能进行了仿真比较,检测概率最多可以提高0.2左右。结果表明,该算法能够显著改善系统的检测性能。; 关键词频谱感知随机矩阵理论阈值表达式样本协方差矩阵最小特征值; Keywords spectrum sensing random matrix theory threshold expression sample covariance matrix least eigenvalue; 分类号 TN92 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机矩阵理论与Spiked模型的电力系统态势感知方法研究被引量：3: 6; 作者叶新青刘梦爽吕笃良徐一晨; 机构浙江华云信息科技有限公司国家电网新疆电力有限公司; 出处《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第5期89-98,共10页; 基金国家电网公司科技研发项目(SGGSKY00FJJS2000201) 国网新疆电力有限公司电力科学研究院项目(新电发〔2019〕233号)。; 文摘从数据驱动角度,结合随机矩阵理论(RMT)和Spiked模型,研究了电力系统异常状态感知方法和关键节点辨识方法.提出了基于样本协方差矩阵最大特征值(MESCM)的电力系统异常状态感知方法;在此基础上引入Spiked模型对其进行改进,实现了电力系统异常状态的动态感知;以系统电压数据为原始数据,结合熵理论提取了数据有效信息,对电力系统网络的关键节点进行辨识.通过模拟分析和实际检测验证了该方法具有抗噪性能高、计算耗时少的优点,提高了电力系统异常状态感知模型的准确度和鲁棒性.该方法有效反映了电力系统异常状态的演化方向及其分布,可用于支持电力系统预防、检修和运维,辅助电力系统决策.; 关键词随机矩阵理论(RMT) 异常状态感知 Spiked模型样本协方差矩阵最大特征值(mescm) 熵理论; Keywords random matrix theory(RMT) abnormal state perception Spiked model maximum eigenvalue of the sample covariance matrix(mescm) entropy theory; 分类号 TM732 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名适用于电网异常负荷动态判别的CNN阈值模型被引量：4: 7; 作者毛钧毅韩松李洪乾; 机构贵州大学贵州大学电气工程学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期308-313,共6页; 基金国家自然科学基金(51567006) 贵州省普通高等学校科技拔尖人才支持计划(2018036) 贵州省科学技术基金(黔科合基础[2019]1100)。; 文摘为提高在负荷波动性较大场景下对异常负荷判别的适应性,提出一种适用于电网异常负荷动态判别的卷积神经网络阈值模型。利用时序历史负荷数据训练卷积神经网络模型进行负荷预测,并根据预测负荷值计算电网未来的状态变量数据,通过该状态变量数据源矩阵的构造,依次构建其窗口矩阵、标准矩阵以及样本协方差矩阵,进而设定基于样本协方差矩阵最大特征值的动态阈值,利用该阈值对当前时刻的最大特征值进行越限判定,实现对电网异常负荷的动态判别。借助Matlab R2014a和PST软件工具,在IEEE50机145母线标准系统中进行仿真测试,结果表明,与传统阈值模型相比,该阈值模型在动态电网中对MESCM指标的异常判定适应性更强、准确性更高。; 关键词卷积神经网络动态阈值负荷预测样本协方差矩阵最大特征值异常负荷动态判别; Keywords Convolutional Neural Network(CNN) dynamic threshold load forecasting sample covariance matrix maximum eigenvalue dynamic judgment of abnormal load; 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

题名互质层析SAR最少航过数量估计方法: 8; 作者于龙龙冯东王建黄晓涛; 机构国防科技大学电子科学学院; 出处《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期618-636,共19页; 基金国家自然科学基金(62101562)。; 文摘在层析SAR技术的实际应用中,航过数量通常受高昂成本等因素的限制。互质层析SAR技术通过稀疏分布航过位置、延长基线孔径长度,可以降低所需的航过数量。当采用子空间方法开展互质层析SAR重构处理时,为了获得可靠的层析图,研究最少航过数量估计问题。考虑到子空间方法的重构性能受多个参数的影响,因此航过数量的选择必须综合考虑所有相关参数对重构结果的影响。为此,通过样本特征值分析方式建立子空间方法的可靠性保证条件。根据这个可靠性保证条件,提出了一种估计最少航过数量的方法。与传统的最少航过数量估计方法相比,所提方法的优势在于:同时考虑所有的相关参数,且具有解析的数学描述式。最后,仿真实验证实由所提方法估算的航过数量确实接近最小,且能够保证重构结果可靠。; 关键词层析合成孔径雷达互质阵列最少航过数量样本协方差矩阵的特征值散射点数量估计; Keywords Tomographic Synthetic Aperture Radar(TomoSAR) Coprime array Minimum number of acquisitions Eigenvalues of the sample covariance matrix Scatterer detection; 分类号 TN957.52 [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	利用样本协方差矩阵特征值分解实现双通道SAR动目标检测	田斌朱岱寅朱兆达	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于样本协方差矩阵最大特征值的低信噪比环境电网异常状态检测	周忠强韩松	《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心	2019	37	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于随机矩阵特征值比的频谱感知改进算法	徐家品杨智	《电波科学学报》 EI CSCD 北大核心	2015	13	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于Wishart矩阵特征值的频谱感知算法	杨雪梅何希徐家品	《电信科学》北大核心	2017	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于最小特征值分布的频谱感知算法	杨智徐家品	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2015	6	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于随机矩阵理论与Spiked模型的电力系统态势感知方法研究	叶新青刘梦爽吕笃良徐一晨	《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS	2022	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	适用于电网异常负荷动态判别的CNN阈值模型	毛钧毅韩松李洪乾	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2020	4	在线阅读下载PDF 职称材料
8	互质层析SAR最少航过数量估计方法	于龙龙冯东王建黄晓涛	《雷达学报（中英文）》 EI CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料