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一种在线时间序列预测的核自适应滤波器向量处理器被引量：3: 1; 作者庞业勇王少军 +1 位作者彭宇彭喜元《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期53-62,共10页; 针对信息物理融合系统中的在线时间序列预测问题,该文选择计算复杂度低且具有自适应特点的核自适应滤波器(Kernel Adaptive Filter,KAF)方法与FPGA计算系统相结合,提出一种基于FPGA的KAF向量处理器解决思路。通过多路并行、多级流水线... 展开更多; 关键词核自适应滤波器现场可编程逻辑门阵列向量处理器微码; 在线阅读下载PDF 职称材料

混沌时间序列的核自适应滤波预测算法: 2; 作者刘强王世元 +1 位作者黄雪微王代丽《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期24-30,共7页; 在实际环境中,混沌时间序列常包含大量的噪声和异常值。由于这些干扰因素,基于二阶相似性度量的核自适应滤波器在混沌时间序列预测中的预测性能显著下降。基于上述问题,提出了一种鲁棒混沌时间序列的核自适应滤波预测算法。所提算法基... 展开更多; 关键词混沌时间序列预测核自适应滤波广义对数核损失函数 Nyström映射递归更新; 在线阅读下载PDF 职称材料

空间自适应卷积核滤波红外弱小目标检测被引量：3: 3; 作者凌强黄树彩 +1 位作者吴潇唐意东《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第1期39-43,共5页; 为了减少复杂红外图像中平滑背景边缘的影响,将具有各向异性特性的PM扩散模型应用到红外弱小目标检测,提出了空间自适应卷积核滤波检测算法,并对扩散系数进行了优化。针对模型中扩散参数难以确定的问题,提出了一种利用Sobel边缘检测算... 展开更多; 关键词弱小目标检测空间自适应卷积核滤波红外图像 PM模型扩散参数估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

多传感信息融合定位方法在导弹截获中的应用: 4; 作者韩秀枫曾浩《指挥与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期122-126,共5页; 针对传统的雷达截获波束指向方法仅适用于匀速行进中作战的问题,为解决变速非直线行进中作战的截获需求,提出采用核自适应滤波算法将激光雷达和惯导融合定位的方法。所提方法与传统采用惯导速度补偿方法相比,具有定位精度高、鲁棒性好... 展开更多; 关键词导弹截获融合定位激光雷达核自适应滤波; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多元KELM的发动机状态在线预测模型: 5; 作者戴金玲许爱强 +1 位作者于超吴阳勇《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2277-2286,共10页; 针对当前飞机发动机状态预测过程中,不考虑相关变量状态变化,仅根据单变量历史时间序列对飞机发动机状态预测的问题,提出一种基于多元核极限学习机(KELM)的发动机状态在线预测模型。首先,通过多变量时间序列的相空间重构,将变量间的时... 展开更多; 关键词核极限学习机多变量时间序列核自适应滤波相空间重构稀疏化; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种在线时间序列预测的核自适应滤波器向量处理器被引量：3: 1; 作者庞业勇王少军彭宇彭喜元; 机构哈尔滨工业大学自动化测试与控制研究所; 出处《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期53-62,共10页; 基金国家自然科学基金(61571160/F011305) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(HIT.NSRIF.201615)~~; 文摘针对信息物理融合系统中的在线时间序列预测问题,该文选择计算复杂度低且具有自适应特点的核自适应滤波器(Kernel Adaptive Filter,KAF)方法与FPGA计算系统相结合,提出一种基于FPGA的KAF向量处理器解决思路。通过多路并行、多级流水线技术提高了处理器的计算速度,降低了功耗和计算延迟,并采用微码编程提高了设计的通用性和可扩展性。该文基于该向量处理器实现了经典的KAF方法,实验表明,在满足计算精度要求的前提下,该向量处理器与CPU相比,最高可获得22倍计算速度提升,功耗降为1/139,计算延迟降为1/26。; 关键词核自适应滤波器现场可编程逻辑门阵列向量处理器微码; Keywords Kernel Adaptive Filter（KAF） Filed-Programmable Gate Arrays（FPGA） Vector processor Microcode; 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

题名混沌时间序列的核自适应滤波预测算法: 2; 作者刘强王世元黄雪微王代丽; 机构西南大学电子信息工程学院; 出处《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期24-30,共7页; 基金国家自然科学基金资助项目(62071391) 重庆市自然科学基金资助项目(cstc2020jcyj-msxmX0234) 中央高校基本科研业务费(2020jd001)。; 文摘在实际环境中,混沌时间序列常包含大量的噪声和异常值。由于这些干扰因素,基于二阶相似性度量的核自适应滤波器在混沌时间序列预测中的预测性能显著下降。基于上述问题,提出了一种鲁棒混沌时间序列的核自适应滤波预测算法。所提算法基于广义对数核损失函数的非线性相似性度量,有效地提高了核自适应滤波器在脉冲噪声环境中的鲁棒性,与此同时,该算法采用自适应K-Means采样的稀疏Nyström非线性映射方法,预先固定了算法的网络尺寸,从而降低核自适应滤波算法的计算复杂度。在所提算法中,使用递归更新方式,使算法具备较快的收敛速度。最后对滤波算法进行Mackey-Glass混沌时间序列的预测仿真。仿真结果表明:作为一种新的鲁棒KMeans采样的Nyström递归最小广义对数核损失预测方法,与稀疏化核自适应滤波算法相比,该算法在脉冲噪声中具备更好的鲁棒性;与其他典型鲁棒核自适应滤波预测算法相比,该算法具备更快的收敛速度和更高的滤波精度。; 关键词混沌时间序列预测核自适应滤波广义对数核损失函数 Nyström映射递归更新; Keywords prediction of chaotic time series kernel adaptive filtering generalized logarithmic kernel loss Nyström mapping recursive update; 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

题名空间自适应卷积核滤波红外弱小目标检测被引量：3: 3; 作者凌强黄树彩吴潇唐意东; 机构空军工程大学防空反导学院; 出处《红外技术》 CSCD 北大核心 2015年第1期39-43,共5页; 文摘为了减少复杂红外图像中平滑背景边缘的影响,将具有各向异性特性的PM扩散模型应用到红外弱小目标检测,提出了空间自适应卷积核滤波检测算法,并对扩散系数进行了优化。针对模型中扩散参数难以确定的问题,提出了一种利用Sobel边缘检测算子估计扩散参数的方法。滤波后采用信噪比(SNR,Signal Noise Ratio)和接受机工作特性(ROC,Receiver Operating Characteristic)曲线进行性能评价,实验结果表明,与PM扩散模型滤波和中值滤波相比,该算法有效抑制了边缘,大大提高了信噪比,提高了检测概率,降低了虚警概率,具有更好的性能。; 关键词弱小目标检测空间自适应卷积核滤波红外图像 PM模型扩散参数估计; Keywords dim target detection, space-adaptive convolution kernel filtering, infrared image, PM Model, diffusion parameter estimation; 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

题名多传感信息融合定位方法在导弹截获中的应用: 4; 作者韩秀枫曾浩; 机构江南机电设计研究所; 出处《指挥与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期122-126,共5页; 文摘针对传统的雷达截获波束指向方法仅适用于匀速行进中作战的问题,为解决变速非直线行进中作战的截获需求,提出采用核自适应滤波算法将激光雷达和惯导融合定位的方法。所提方法与传统采用惯导速度补偿方法相比,具有定位精度高、鲁棒性好等特点,可提高波束指向精度,缩短截获时间,提高武器系统作战效率,对复杂场景下雷达行进中截获导弹具有一定的研究价值。; 关键词导弹截获融合定位激光雷达核自适应滤波; Keywords missile interception fusion positioning lidar kernel adaptive filtering; 分类号 TJ76 [兵器科学与技术—武器系统与运用工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多元KELM的发动机状态在线预测模型: 5; 作者戴金玲许爱强于超吴阳勇; 机构海军航空大学中国人民解放军; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第11期2277-2286,共10页; 文摘针对当前飞机发动机状态预测过程中,不考虑相关变量状态变化,仅根据单变量历史时间序列对飞机发动机状态预测的问题,提出一种基于多元核极限学习机(KELM)的发动机状态在线预测模型。首先,通过多变量时间序列的相空间重构,将变量间的时间相关性转化为空间相关性;其次,通过研究KELM与核递归最小二乘法(KRLS)之间的关系,将KRLS扩展到在线稀疏KELM框架中;最后,使用近似线性依赖对样本进行稀疏化来控制网络结构的增长,最终实现多变量非平稳序列的在线预测。某型教练机的发动机飞行参数预测结果表明:满足在线预测要求的条件下,与KB-IELM、NOS-KELM、FF-OSKELM相比,模型KRLSELM将平均预测精度提高了90.61%、58.14%和25.77%,将预测稳定性提高了99.61%、75.03%和28.59%,具有更高的预测精度和稳定性;并且各方法均在多变量输入条件下获得最优的预测效果,验证了考虑多变量状态因素对单变量的在线预测具有重要意义。; 关键词核极限学习机多变量时间序列核自适应滤波相空间重构稀疏化; Keywords Kernel Extreme Learning Machine(KELM) multivariable time series kernel adaptive filtering phase space reconstruction sparseness; 分类号 V243 [航空宇航科学与技术—飞行器设计] TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 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	一种在线时间序列预测的核自适应滤波器向量处理器	庞业勇王少军彭宇彭喜元	《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	混沌时间序列的核自适应滤波预测算法	刘强王世元黄雪微王代丽	《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	空间自适应卷积核滤波红外弱小目标检测	凌强黄树彩吴潇唐意东	《红外技术》 CSCD 北大核心	2015	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	多传感信息融合定位方法在导弹截获中的应用	韩秀枫曾浩	《指挥与控制学报》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于多元KELM的发动机状态在线预测模型	戴金玲许爱强于超吴阳勇	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2021	0	在线阅读下载PDF 职称材料