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Blind radar signal separation algorithm based on third-order degree of cyclostationarity criteria
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作者 FAN Xiangyu LIU Bin +2 位作者 DONG Danna CHEN You WANG Yuancheng 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 CSCD 2024年第6期1441-1453,共13页
Separation and recognition of radar signals is the key function of modern radar reconnaissance,which is of great sig-nificance for electronic countermeasures and anti-countermea-sures.In order to improve the ability o... Separation and recognition of radar signals is the key function of modern radar reconnaissance,which is of great sig-nificance for electronic countermeasures and anti-countermea-sures.In order to improve the ability of separating mixed signals in complex electromagnetic environment,a blind source separa-tion algorithm based on degree of cyclostationarity(DCS)crite-rion is constructed in this paper.Firstly,the DCS criterion is con-structed by using the cyclic spectrum theory.Then the algo-rithm flow of blind source separation is designed based on DCS criterion.At the same time,Givens matrix is constructed to make the blind source separation algorithm suitable for multiple sig-nals with different cyclostationary frequencies.The feasibility of this method is further proved.The theoretical and simulation results show that the algorithm can effectively separate and re-cognize common multi-radar signals. 展开更多
关键词 blind signal separation cyclostationary frequency Givens matrix degree of cyclostationarity(DCS)blind source separation algorithm
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A quasi-physical algorithm for solving the linear separation problem in n-dimensional space 被引量:1
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作者 HUANG Jia yuan (College of Computer Science, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430074, China) 《Journal of Central South University of Technology》 EI 2001年第4期272-277,共6页
A quasi physical algorithm was proposed for solving the linear separation problem of point set in n dimensional space.The original idea of the quasi physical algorithm is to find an equivalent physical world for the p... A quasi physical algorithm was proposed for solving the linear separation problem of point set in n dimensional space.The original idea of the quasi physical algorithm is to find an equivalent physical world for the primitive mathematical problem and to observe the vivid images of the motion of matter in it so as to be inspired to obtain an algorithm for solving the mathematical problem. In this work, the electrostatics with two kinds of matter is found to be the equivalent physical world. As a result,the proposed algorithm is evidently more efficient and robust than the famous LMS algorithm and ETL algorithm. The efficiency of the quasi physical algorithm is about 10-50 times of the LMS algorithm’s for representative instances. A typical Boolean valued instance shows that it is hard for ETL algorithm but very easy for the quasi physical algorithm.In this instance, point set A and B is {000, 010, 011, 111} and {001,100}, respectively. 展开更多
关键词 linear separation PROBLEM NEURAL network algorithm quasi-physical method ELECTROSTATICS
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Algorithm for source recovery in underdetermined blind source separation based on plane pursuit 被引量:1
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作者 FU Weihong WEI Juan +1 位作者 LIU Naian CHEN Jiehu 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第2期223-228,共6页
In order to achieve accurate recovery signals under the underdetermined circumstance in a comparatively short time,an algorithm based on plane pursuit(PP) is proposed. The proposed algorithm selects the atoms accordin... In order to achieve accurate recovery signals under the underdetermined circumstance in a comparatively short time,an algorithm based on plane pursuit(PP) is proposed. The proposed algorithm selects the atoms according to the correlation between received signals and hyper planes, which are composed by column vectors of the mixing matrix, and uses these atoms to recover source signals. Simulation results demonstrate that the PP algorithm has low complexity and higher accuracy as compared with basic pursuit(BP), orthogonal matching pursuit(OMP), and adaptive sparsity matching pursuit(ASMP) algorithms. 展开更多
关键词 underdetermined blind source separation(UBSS) source recovery greedy algorithm plane pursuit
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基于GA-BP神经网络的烟叶打叶风分工艺参数优化
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作者 田斌强 付龙 +5 位作者 唐剑宁 刘辉 夏凡 黄沙 刘莉艳 郭筠 《河南农业大学学报》 北大核心 2025年第3期508-515,共8页
【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构... 【目的】获得烤烟烟叶在打叶风分中的最佳工艺参数,进一步优化叶片结构。【方法】选取打叶复烤工艺中的前5级打叶转速和第7、第8风机频率共7个因素,每个因素设3个水平开展正交试验,以正交试验结果确定较优的工艺参数组合为数据样本集构建GA-BP神经网络模型,并结合NSGA-Ⅱ的方法对工艺参数进一步优化。【结果】正交试验确定较高的大中片率最佳工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为493、471、620、798、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、45 Hz,较低的碎片率和叶中含梗率的最优工艺参数为:第1至5级打叶转速分别为503、489、621、792、792 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为50、46 Hz。经GA-BP神经网络模型优化后为第1至5级打叶转速分别为485、474、620、796、794 r·min^(-1),第7、第8级风机频率分别为49、46 Hz,在此条件下,大中片率提升了1.52个百分点,叶中含梗率、碎片率分别降低了0.09和0.08个百分点。【结论】在正交试验的基础上,通过GA-BP神经网络模型优化多工艺参数,叶片结构更为合理,可为提升烟叶叶片加工质量提供参考。 展开更多
关键词 叶片结构 BP神经网络 遗传算法 打叶风分 参数优化
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基于K-PSO和StOMP的往复压缩机激振信号盲源分离
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作者 王金东 马智超 +2 位作者 赵海洋 李彦阳 张宇 《机床与液压》 北大核心 2025年第3期228-234,共7页
在当前信号的盲源分离中,传统“两步法”易陷入局部最优解,并且其准确率会随采集信号数的增加或稀疏性的降低而大幅下降。针对上述问题,提出一种结合K均值-粒子群(K-PSO)和分段正交匹配追踪(StOMP)的稀疏分量分析方法。对采集信号执行K... 在当前信号的盲源分离中,传统“两步法”易陷入局部最优解,并且其准确率会随采集信号数的增加或稀疏性的降低而大幅下降。针对上述问题,提出一种结合K均值-粒子群(K-PSO)和分段正交匹配追踪(StOMP)的稀疏分量分析方法。对采集信号执行K均值聚类算法,将产生的结果反馈至PSO聚类中估计混合矩阵。在获得混合矩阵后,将其源信号矩阵转化成列数为1的向量,再通过分段正交匹配追踪算法重构源信号。将实测的往复压缩机正常信号和3种单一故障信号混合成2种复合故障信号,并对复合故障信号进行试验验证。结果表明:在计算时间方面,相较模糊C均值聚类(0.335 s)和K均值聚类(0.299 s),尽管K-PSO聚类方法牺牲了一部分效率(1.561 s),但在总体角度偏差和归一化均方根误差方面表现更优,具有更好的估计精度;相较最短路径法(0.123 s),StOMP算法同样牺牲效率(2.031 s),却获得更佳的相关系数和均方根误差,表现更好的分离重构能力。这说明,该方法在盲源分离中具有可行性和实际应用价值。 展开更多
关键词 往复压缩机 欠定盲源分离 K均值聚类 粒子群算法 分段正交匹配追踪
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基于改进YOLOv4-Tiny的交通标志图像识别算法研究
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作者 孙海明 付世超 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第5期164-170,190,共8页
为实现无人驾驶汽车对交通标志的精准识别,提出基于改进YOLOv4-Tiny的交通标志图像识别算法YOLO-slim。在原算法中加入卷积注意力网络并在特征金字塔网络中引入浅层特征,提高算法对不同层间特征信息的利用率。使用深度可分离卷积替换标... 为实现无人驾驶汽车对交通标志的精准识别,提出基于改进YOLOv4-Tiny的交通标志图像识别算法YOLO-slim。在原算法中加入卷积注意力网络并在特征金字塔网络中引入浅层特征,提高算法对不同层间特征信息的利用率。使用深度可分离卷积替换标准卷积减少网络参数量压缩模型权重文件。在模型训练中使用Focus loss损失函数平衡难易样本。实验结果表明,YOLO-slim的平均准确率为94.41%,权重文件为4.49 MB,检测速度为8.0 ms。改进后的算法准确率更高、权重文件更小,更适合部署在车载计算单元上。 展开更多
关键词 交通标志 算法 注意力机制 深度可分离卷积
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基于遗传算法的气体分馏流程脱丙烷单元参数优化 被引量:1
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作者 丁诗竣 王彦娟 +3 位作者 李勃呈 白金 张健 董宏光 《石油炼制与化工》 北大核心 2025年第3期142-147,共6页
以某处理能力为160 kt/a的气体分馏工艺流程中的脱丙烷单元为研究对象,利用Python的接口功能实现了Aspen Plus稳态模型和遗传算法的耦合,进而完成了对脱丙烷单元操作参数的优化。在符合产品纯度要求的条件下,用高、低压双塔脱丙烷工艺... 以某处理能力为160 kt/a的气体分馏工艺流程中的脱丙烷单元为研究对象,利用Python的接口功能实现了Aspen Plus稳态模型和遗传算法的耦合,进而完成了对脱丙烷单元操作参数的优化。在符合产品纯度要求的条件下,用高、低压双塔脱丙烷工艺替代原流程单塔脱丙烷工艺,并将高、低压脱丙烷塔的运行成本作为目标函数,将流程中的高、低压双塔的塔底热流流量(高压脱丙烷塔的热水消耗量和低压脱丙烷塔的蒸汽消耗量)作为决策变量,对高、低压脱丙烷单元的操作参数进行优化。结果表明:在高、低压双塔塔板数分别为68和80、进料塔板编号分别为19和36、回流比分别为3.0和4.6时,该气体分馏装置的高压脱丙烷塔热水负荷降低36%,低压脱丙烷塔蒸汽负荷降低19%,装置运行成本从554万元a降至335万元a。 展开更多
关键词 气体分馏 脱丙烷塔 稳态模拟 遗传算法 ASPEN Plus模拟
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用户需求驱动的5G基站选址方法 被引量:1
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作者 黄文辉 王笳辉 +1 位作者 周丽萍 岳昆 《计算机研究与发展》 北大核心 2025年第3期672-681,共10页
随着5G网络的不断发展和相关应用的快速普及,用户设备数量及潜在需求急剧增加.然而,5G信号的高频特性导致其传播损耗较大,为实现5G网络对用户设备更好的覆盖,需要以低成本、高效率为目标对已建5G基站站址进行优化或指导新建基站选址.现... 随着5G网络的不断发展和相关应用的快速普及,用户设备数量及潜在需求急剧增加.然而,5G信号的高频特性导致其传播损耗较大,为实现5G网络对用户设备更好的覆盖,需要以低成本、高效率为目标对已建5G基站站址进行优化或指导新建基站选址.现有选址方法大多采用启发式算法进行站址优化,当候选5G基站站址数量增加时,算法的收敛时间会呈指数级上升,为站址优化带来了诸多挑战.因此,从用户的通信需求出发,提出了一种用户需求驱动的5G基站选址方法.利用规划区域网格化方法来降低基站所覆盖用户需求点的计算时间复杂度,提出基站间分离度的概念并使用基站所覆盖的需求点数对其进行度量,进而给出满足子模性的目标函数,利用贪心算法得到基站最优选址方案.实验结果表明,用户需求驱动的选址方法在各项评价指标上均优于其他对比算法,在相同的基站规划区域内,能用最少的基站数量达到最大覆盖率. 展开更多
关键词 5G基站站址 站址选择 用户需求 分离度 子模性 贪心算法
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机器学习加速多孔吸附剂筛选发现的研究进展
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作者 杨证禄 杨立峰 +4 位作者 路晓飞 锁显 张安运 崔希利 邢华斌 《化工进展》 北大核心 2025年第8期4288-4301,共14页
吸附剂研究是吸附分离研究的核心,加速新型吸附分离技术发展的关键在于多孔吸附剂的筛选。金属有机框架等新型多孔材料在吸附分离领域受到了广泛关注,近年其数量呈爆炸式增长,但这也给吸附剂筛选带来了压力。机器学习引领了多孔材料在... 吸附剂研究是吸附分离研究的核心,加速新型吸附分离技术发展的关键在于多孔吸附剂的筛选。金属有机框架等新型多孔材料在吸附分离领域受到了广泛关注,近年其数量呈爆炸式增长,但这也给吸附剂筛选带来了压力。机器学习引领了多孔材料在发现、设计和应用上的创新突破,正推动多孔吸附剂研究进入数据驱动的全新范式。本文介绍了近年来机器学习在多孔吸附剂领域的研究现状,通过关键案例研究梳理了多孔材料数据库、吸附性能预测及其他相关机器学习任务上的进展,分析了在多孔材料机器学习中模型输入的原理和特点。最后总结出标准化数据库、促进知识迁移、弥合实验与模拟数据的差异及可解释模型是未来多孔吸附剂机器学习研究的发展方向。本文为使用机器学习开发新型多孔吸附剂的研究者提供了简明的资源。 展开更多
关键词 吸附剂 多孔材料 机器学习 数据驱动 预测 分离 算法
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飞行器多体分离数值模拟方法及应用
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作者 李欢 崔鹏程 +8 位作者 贾洪印 唐静 张健 龚小权 吴晓军 章超 张培红 周乃春 张耀冰 《力学进展》 北大核心 2025年第3期497-540,共44页
机载投放分离、航天器串联/并联级间分离、整流罩分离和子母弹抛撒等飞行器多体分离问题在当前航空航天领域普遍存在,安全可控的多体分离是飞行器执行航空航天任务的重要前提.近年来,随着飞行任务的多样化和飞行边界的扩展,飞行器面临... 机载投放分离、航天器串联/并联级间分离、整流罩分离和子母弹抛撒等飞行器多体分离问题在当前航空航天领域普遍存在,安全可控的多体分离是飞行器执行航空航天任务的重要前提.近年来,随着飞行任务的多样化和飞行边界的扩展,飞行器面临更加复杂的多体分离场景,多体分离方案设计更加精细化,对多体分离数值模拟的精细度提出了更高的要求.近年来,针对极具复杂性和挑战性的多体分离问题,计算流体力学在复杂场景精细化模拟方面取得了巨大的进步.本文针对飞行器多体分离数值模拟方法及应用的最新研究进展进行了回顾与展望.首先总结了飞行器多体分离精细化数值模拟方法,主要包括耦合网格动态优化技术、耦合分离涡模拟方法以及高精度时间推进耦合算法.其次总结了复杂约束/流场/控制下的飞行器多体分离耦合模拟方法及其应用,介绍典型复杂场景飞行器多体分离动态干扰复杂机理认识.最后指出了飞行器多体分离数值模拟存在的问题及未来发展方向. 展开更多
关键词 多体分离 网格动态优化 时间推进算法 约束和控制 动态气动干扰
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基于优化CNN-BiLSTM神经网络的间歇精馏过程建模
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作者 郭旭 贾继宁 姚克俭 《化工学报》 北大核心 2025年第9期4613-4629,共17页
间歇式精馏因其操作灵活性和适应性广泛应用于精细化工、制药及食品加工等行业,然而其非稳态特性和显著变化的操作条件使得传统静态模型难以精确描述系统动态行为,最终导致物质在塔内的分离效果不佳。为此本研究以乙醇-水二元混合物体... 间歇式精馏因其操作灵活性和适应性广泛应用于精细化工、制药及食品加工等行业,然而其非稳态特性和显著变化的操作条件使得传统静态模型难以精确描述系统动态行为,最终导致物质在塔内的分离效果不佳。为此本研究以乙醇-水二元混合物体系间歇精馏塔馏出液和塔釜乙醇质量分数数据为研究对象,提出了一种基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)和双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)复合的预测软测量模型(CNN-BiLSTM),并通过改进的雪消融优化器(improved snow ablation optimizer,ISAO)优化模型超参数,旨在使其能够替代在线测量仪对间歇精馏控制起到辅助作用。实验结果表明,在馏出液和塔釜乙醇质量分数预测中,经过ISAO优化后的CNN-BiLSTM神经网络在测试集上的均方根误差和平均绝对误差相较于初始模型降幅至少为82.27%,其动态预测性能显著提升。 展开更多
关键词 间歇式 二元混合物 分离 神经网络 超参数优化 优化算法
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基于嵌入式神经网络数据预测的多体分离安全评估平台
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作者 吴岸平 林敬周 +2 位作者 王岩 邹东阳 解福田 《空气动力学学报》 北大核心 2025年第3期42-50,I0001,共10页
针对高速飞行器头罩分离等高动态多体分离问题,开展气动特性智能预测与分离轨迹仿真模拟研究,为分离系统设计、分离窗口选择、分离方案优化与评估提供技术支撑。选取典型状态点进行数值模拟计算和网格测力风洞试验,建立气动数据库。采... 针对高速飞行器头罩分离等高动态多体分离问题,开展气动特性智能预测与分离轨迹仿真模拟研究,为分离系统设计、分离窗口选择、分离方案优化与评估提供技术支撑。选取典型状态点进行数值模拟计算和网格测力风洞试验,建立气动数据库。采用融合高、低保真度数据的嵌入式神经网络进行学习训练,并结合遗传算法对神经网络结构进行优化,得到的气动力系数预测结果相较网格测力试验结果误差小于5%。在此基础上,采用四阶龙格-库塔法求解飞行器六自由度运动方程,建立了基于神经网络训练结果的分离轨迹仿真模拟方法。通过在不同初始分离条件下开展蒙特卡罗分析和灵敏度分析,评估了影响分离安全的主要因素。研究结果表明,与风洞CTS模拟轨迹结果相比,平台分离轨迹预测可靠,成本代价较低,可快速提升轨迹模拟能力,为分离方案设计提供有力支撑。 展开更多
关键词 多体分离 轨迹预测 安全评估平台 嵌入式神经网络 遗传算法
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基于Transformer的逐通道点云分析网络
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作者 冯凯浩 陶志勇 +2 位作者 李衡 李铭朗 林森 《电子测量与仪器学报》 北大核心 2025年第2期49-59,共11页
三维点云能够充分描述目标对象的几何信息,在自动驾驶、医学影像和机器人等领域有着广泛的应用前景。然而,现有方法在处理不同通道间的特征时缺乏差异化,同时对低级空间坐标和高级语义特征采用统一的编码策略,进而导致点云特征提取不全... 三维点云能够充分描述目标对象的几何信息,在自动驾驶、医学影像和机器人等领域有着广泛的应用前景。然而,现有方法在处理不同通道间的特征时缺乏差异化,同时对低级空间坐标和高级语义特征采用统一的编码策略,进而导致点云特征提取不全面。因此,提出了基于Transformer的逐通道点云分析网络。首先,为了克服传统图卷积在混合通道中难以区分有效信息的挑战,设计了一种深度可分离边缘卷积,可以在逐通道特征提取时保留局部几何信息的同时,显著提升通道间的区分能力。其次,针对Transformer在低级空间坐标和高级语义特征中采用统一编码方式,导致信息提取不足的问题,提出了两种特征编码策略,自适应位置编码和空间上下文编码,分别用于探索低级空间中的隐式几何结构和高级空间中的复杂上下文关系。最后,提出了一种有效的融合策略,可以形成更具区分性的特征表示。为了充分证明所提出模型的有效性,在公开数据集ModelNet40和ScanObjectNN上进行点云分类实验,总体分类精度分别达到93.7%和83.2%,在公开数据集ShapeNet Part上,整体部件分割的平均交并比达到86.0%。因而,研究方法在分类和分割任务中均具有先进的性能。 展开更多
关键词 点云分类 分割 深度可分离卷积 Transfomer 融合算法 ModelNet40
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基于两阶段特征选择的电力系统暂态功角与电压一体化稳定性评估方法
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作者 徐艳春 张婧宇 +2 位作者 张涛 席磊 MI Lu 《智慧电力》 北大核心 2025年第4期11-19,共9页
随着电力系统暂态功角与电压稳定性问题耦合加剧,针对高维冗余特征的一体化评估需求凸显。提出了两阶段特征选择方法。首先通过类可分离性评分和皮尔逊相关系数筛选关键特征,消除分类低效与冗余;进而采用二进制竞争搜索算法优化特征子集... 随着电力系统暂态功角与电压稳定性问题耦合加剧,针对高维冗余特征的一体化评估需求凸显。提出了两阶段特征选择方法。首先通过类可分离性评分和皮尔逊相关系数筛选关键特征,消除分类低效与冗余;进而采用二进制竞争搜索算法优化特征子集,结合多任务卷积门控循环网络构建评估模型。算例验证表明,该方法在降低特征维度的同时显著提升了暂态稳定评估效果。 展开更多
关键词 特征选择 暂态功角稳定 暂态电压稳定 类可分离性 竞争搜索算法 卷积门控循环单元
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基于相对速度的单通道机载聚束SAR动目标干扰抑制算法
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作者 申文杰 王佩悦 +5 位作者 王彦平 林赟 李洋 白泽朝 蒋雯 赵新亚 《雷达科学与技术》 北大核心 2025年第5期551-562,共12页
机载聚束合成孔径雷达(Spotlight SAR)是一种SAR的高分辨成像模式。其基本原理是通过对固定区域进行连续观测来实现分米级的高分辨率成像。这种高分辨成像在军事和民用领域中有着极其重要的应用,尤其是在目标判读、解译和识别等方面具... 机载聚束合成孔径雷达(Spotlight SAR)是一种SAR的高分辨成像模式。其基本原理是通过对固定区域进行连续观测来实现分米级的高分辨率成像。这种高分辨成像在军事和民用领域中有着极其重要的应用,尤其是在目标判读、解译和识别等方面具有显著优势。然而,随着分辨率的提升,在长时间观测过程中,观测区域内的动目标会产生较长、形态较复杂的散焦和偏移信号。这些信号覆盖在城市建筑物等重要对象上时,会显著降低图像的解释和目标识别的效果。针对上述问题,本文提出了两种动目标干扰抑制方法,第一种方法是通过将相对速度与距离多普勒算法(Range Doppler Algorithm,RDA)相结合,通过迭代调整相对速度参数,使得散焦的动目标能够重新聚焦。在每次迭代中,通过最大幅度指标来检验和判断动目标的重聚焦效果。重聚焦完成后,利用掩膜分离出重聚焦的动目标,再通过逆回波操作恢复出原始的动目标回波信号。最后,通过将原始回波信号减去恢复的动目标回波,即可得到静止场景的回波信号,进而利用距离多普勒算法实现静止场景成像。第二种方法是基于图像序列的动目标干扰抑制方法。该方法通过分割子孔径获得图像序列,在子孔径图像序列中检测并生成掩膜去除散焦动目标信号,进而将处理的图像序列复数据累加生成高分辨静止场景图像。本文采用半物理合成数据进行实验,并通过相关性和相干性运算进行评估,实验结果表明,第一种方法能够有效分离动目标与静止场景回波且效果优于第二种方法。 展开更多
关键词 相对速度 距离多普勒算法 动目标聚焦 回波分离
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基于张量分解的加速欠定盲源分离算法
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作者 李志一 李雄飞 +3 位作者 姚如贵 郑世杰 谢熠 左晓亚 《信号处理》 北大核心 2025年第3期515-523,共9页
盲源分离(Blind Source Separation,BSS)可以在源信号和混合模型未知情况下,仅依据源信号的统计特性便可从观测信号中恢复源信号,凭借着该技术优势BSS现已成为信号处理领域的关键技术,在无线通信、生物医学、机械工业等领域得到了广泛... 盲源分离(Blind Source Separation,BSS)可以在源信号和混合模型未知情况下,仅依据源信号的统计特性便可从观测信号中恢复源信号,凭借着该技术优势BSS现已成为信号处理领域的关键技术,在无线通信、生物医学、机械工业等领域得到了广泛的应用。欠定盲源分离技术(观测信号数目小于源信号数目)作为盲源分离中的一个重要分支,更加符合现实应用场景。传统的欠定盲源分离技术利用观测信号的稀疏性进行聚类求解,然而,在复杂的通信环境中,信号的稀疏性极易受到噪声的干扰导致信号稀疏性被破坏,难以在低信噪比情况下实现欠定盲源分离,极大地限制了该类算法的应用范围。为了解决上述问题,本文提出了一种基于张量分解的加速欠定盲源分离算法。该算法首先,以观测信号在不同时延处的三阶累积量作为统计信息构造四阶张量,并利用高阶奇异值分解(High Order SVD,HOSVD)对四阶张量进行压缩以降低张量维度,在充分描述信号特征的同时降低了计算复杂度。随后,将混合矩阵估计问题转为张量分解问题。最后,利用增强平面搜索(Enhanced Plane Search,EPS)算法将搜索空间分解为多个平面,在每个平面上进行搜索,在搜索过程中对搜索空间进行增强以加快交替最小二乘法(Alternating Least Squares,ALS)收敛速度,同时避免了收敛陷入“瓶颈”状态。实验结果表明,该算法在信噪比为25 dB时,估计3×4混合矩阵的相对误差为-22.41 dB,相比于现有的算法估计混合矩阵性能更好,且收敛速度更快。 展开更多
关键词 欠定盲源分离 三阶累积量 高阶奇异值分解 增强平面搜索算法
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一种基于线性注意力机制的动力电池低复杂度SOH估计方法
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作者 杨世超 赵理 《电源技术》 北大核心 2025年第10期2088-2100,共13页
当前,通过增加模型复杂度来提高电池健康状态(SOH)估计预测精度的技术路线往往会造成较大的计算量,不利于在轻量化的嵌入式设备上使用。针对该问题,提出了一种高效、高精度的SOH估计方法。该方法引入自适应权重多头线性自注意力机制,在... 当前,通过增加模型复杂度来提高电池健康状态(SOH)估计预测精度的技术路线往往会造成较大的计算量,不利于在轻量化的嵌入式设备上使用。针对该问题,提出了一种高效、高精度的SOH估计方法。该方法引入自适应权重多头线性自注意力机制,在降低计算开销的同时,对电池退化过程中的长短期依赖关系进行有效建模;结合深度可分离卷积,实现轻量级的多尺度特征提取;同时利用白鹭群优化算法对模型超参数进行优化,从而进一步提升预测精度与模型鲁棒性。实验结果表明,该方法在多个公开电池数据集上均实现了优异的SOH估计性能,而且相比卷积神经网络(CNN)-Transforme、Transformer,训练时间分别降低了27.30%、10.29%,存储空间分别降低了21.59%、21.80%,具有良好的工程应用前景。 展开更多
关键词 锂电池 健康状态 自适应注意力 深度可分离卷积 白鹭群优化算法
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基于改进独立成分分析的雨声信号盲源分离研究
18
作者 曾豫宁 行鸿彦 《仪器仪表学报》 北大核心 2025年第5期135-145,共11页
针对传统基于负熵等目标函数的快速独立成分分析法(FASTICA)在雨声信号盲源分离中产生的幅度扩大,分离性能较差等问题,提出了一种改进的独立成分分析(ICA)方法。不再采用传统基于负熵、峰度等复杂目标函数,选择基于最大化信号的非高斯性... 针对传统基于负熵等目标函数的快速独立成分分析法(FASTICA)在雨声信号盲源分离中产生的幅度扩大,分离性能较差等问题,提出了一种改进的独立成分分析(ICA)方法。不再采用传统基于负熵、峰度等复杂目标函数,选择基于最大化信号的非高斯性,通过双曲余弦函数与对数函数的组合进行非线性变换,同时以源信号与分离信号的均值差平方重新构建目标函数,同时为了提高算法的运行、收敛速度以及寻优能力,引入粒子群算法(PSO)替代传统梯度下降法,利用其快速全局搜索能力对目标函数进行寻优,有效规避ICA在迭代过程中易陷入局部最优的问题,获取最佳解混矩阵后进行雨声混合信号的分离,提取较纯净的雨声信号。实验结果表明,改进后的ICA能够满足盲源分离需求,分离指标(PI)达到了10-2级别。为了进一步验证所提算法的有效性与稳定性,在不同雨声类型与环境噪声混合场景下分别进行了盲源分离实验,结果显示所提改进ICA算法在不同环境噪声背景下的混合信号中均能有效分离并恢复出源雨声信号。此外,将改进目标函数的ICA与基于负熵的FASTICA算法进行对比,所提算法不仅能够有效解决FASTICA算法产生的幅度扩大问题,并且收敛速度更快,均方误差(MSE)降低了两个数量级,不同雨声类型下的信号失真比(SDR)均提升了近20 dB。 展开更多
关键词 雨声信号 盲源分离 独立成分分析 粒子群算法 非线性变换
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基于GWO-VMD的毫米波雷达心率检测
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作者 黄龙 付君雅 +2 位作者 袁成林 吕骞 高军峰 《电子科技大学学报》 北大核心 2025年第4期634-640,共7页
为实现非接触式高精度的生命体征测量方法,提出了一种优化变分模态分解(VMD)的心跳信号分离与重构方法。通过对雷达的中频信号进行目标识别、相位提取、相位差分、相位平滑等一系列信号预处理,根据心跳的频率设计带通滤波器,并利用灰狼... 为实现非接触式高精度的生命体征测量方法,提出了一种优化变分模态分解(VMD)的心跳信号分离与重构方法。通过对雷达的中频信号进行目标识别、相位提取、相位差分、相位平滑等一系列信号预处理,根据心跳的频率设计带通滤波器,并利用灰狼优化算法(GWO)和模糊熵(FE)函数优化了VMD的参数,最后利用线性调频Z变换对心率分量进行频谱细化得到实际心率。与心电监护设备和多种算法进行对比来验证该算法的优越性。经过334组实验,该方法的均方根误差为2.59,平均绝对百分比误差为2.65%,表明该方法在准确性和实时性上均表现优异。 展开更多
关键词 毫米波雷达 生命体征 变分模态分解 信号分解与重构 灰狼优化算法
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改进YOLOX-S的智慧港口目标检测算法
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作者 江鉴 袁志群 +2 位作者 高秀晶 何鸿正 谷子硕 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期2045-2053,共9页
针对单目摄像头在港口场景下面临目标检测算法识别不稳定的问题,提出一种改进YOLOX-S目标检测算法。引入大核注意力机制改进主干提取网络的特征输出与BottleNeck模块,提高算法特征提取的能力;引入中心点余弦距离损失改进目标框损失函数... 针对单目摄像头在港口场景下面临目标检测算法识别不稳定的问题,提出一种改进YOLOX-S目标检测算法。引入大核注意力机制改进主干提取网络的特征输出与BottleNeck模块,提高算法特征提取的能力;引入中心点余弦距离损失改进目标框损失函数,解决训练损失虽收敛但目标框仍抖动的问题;引入深度可分离卷积模块优化检测头模块,提高检测精度同时减少模型大小;实车录制智慧港口不同场景20 906张图片进行实验,其结果表明,改进算法与YOLOX-S相比,mAP@0.5:0.95提高5.1%,模型权重大小降低8.8%,TensorRT部署检测帧率为25.0 FPS。改进方法与实验结果可为智慧港口场景下的视觉感知算法开发提供参考。 展开更多
关键词 智慧港口 自动驾驶 目标检测 YOLOX-S算法 大核注意力机制 ACE-IOU损失 深度可分离卷积
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