一种SVM多类分类算法用于抗噪语音识别

为提高机器学习的推广能力,解决语音识别系统在噪声环境中识别率变差等问题,采用改进的MFCC语音特征参数,用支持向量机(SVM)作为语音识别系统的识别网络,对SVM多类分类问题采用"一对一"分类算法,实现了一个汉语孤立词非特定人中等词汇量的抗噪语音识别系统。实验结果表明,SVM线性核函数和多项式核函数具有较好分类结果;当工作在不同信噪比情况下,SVM语音识别系统有较高的识别率,训练时间也能大为缩减,具有较的好鲁棒性。     

一种改进的粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化现象而导致滤波精度低的问题,研究了容积粒子滤波算法,利用最新提出的容积卡尔曼滤波算法,在粒子滤波观测更新过程中计算分布函数的均值和方差,得到能够更准确的表示概率密度函数真实分布的重要性密度函数.仿真结果表明,较之于标准粒子滤波和无迹卡尔曼滤波算法,容积粒子滤波算法滤波精确度更高,是一种理想的非线性滤波估计策略.     

一种基于马氏距离的支持向量快速提取算法

针对用支持向量机解决分类问题，提出了一种采用样本到某一类的马氏距离来提取可能为支持向量的数据的方法，同时阐明了如何解决在输入空间和特征空问中求马氏距离所遇到的问题．利用特征值、特征矢量及伪逆运算的并行计算方法，建立了一种提取支持向量的快速算法．用该方法对训练数据进行预处理后，可以加快支持向量机的训练速度．实验结果也表明了该方法的有效性．     

一种改进的LOG遥感数字图像边缘提取算法

边缘提取，是遥感图像处理的基本工作之一，LOG算法是一种较常用的边缘提取方法，但缺点也很明显．通过去除光照强度影响、寻找空间常数σ最佳取值范围以及插值计算精确边缘等方法对LOG算法进行改进，使得边缘提取更加精确和有效。     

改进型UKF滤波算法的卫星姿态估计

针对矢量观测的三轴稳定卫星的姿态估计问题,提出了一种改进的UKF（unscented Kalman filter）滤波算法．它通过引入简化球形分布Sigma点UT变换（SSUT）,使得Sigma点的数量减少,从而在与UKF算法估计精度相当的情况下,计算量大大减少．同时,该算法依据姿态四元数与修正罗德里格参数之间的变换关系以及Sigma点的本质属性,保证了在姿态估计过程中四元数满足归一化约束,并且给出了过程噪声方差阵的选取方法．与扩展卡尔曼滤波（EKF）相比,无需计算Jacobian矩阵且具有更高的估计精度,并且对初始姿态误差更具有较好的鲁棒性．数值仿真表明该方法能很好地改善滤波效果,提高了估计精度,同时减小了计算量。     

一种改进的多伯努利多目标跟踪算法

针对粒子势均衡多目标多伯努利滤波的粒子实现形式所需粒子数多、粒子退化严重的问题,将均方根容积卡尔曼滤波与粒子势均衡多目标多伯努利滤波相结合,提出均方根容积卡尔曼粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法．该算法利用均方根容积卡尔曼滤波构建重要性密度函数,再对其进行采样获得预测粒子状态,从而提高粒子的准确性,减轻粒子退化．与基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波相比,该算法更稳定,且算法性能不受目标状态维数的限制．仿真实验表明,所提算法与粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法和基于无迹卡尔曼的粒子势均衡多目标多伯努利滤波算法相比,其跟踪精度更高．     

一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法

针对常规中值滤波在图像去噪过程中会将原图像的有用信息同时滤除的问题,提出了一种基于加权均值滤波噪声点检测的中值滤波算法.该算法通过含噪图像与其经加权均值滤波的图像作差对图像中的噪声点进行判别,从而针对噪声点进行滤波,能在保持图像原始信息的前提下有效地将图像中的噪声滤除.实验结果表明,与常规中值滤波算法相比,该方法既具有较好的去噪特性,也具有较强的细节保护能力.     

一种基于对偶Regev加密的门限公钥加密方案

针对Regev方案不能有效地抵抗密钥恢复攻击的问题,提出一种基于Gentry-Peikert-Vaikuntanathan（GPV）方案的门限公钥加密方案.方案主要由分布式密钥生成协议和有效非交互的解密协议构成,融合了Shamir秘密共享算法和拉格朗日算法,使之能够抵抗静态和被动敌手收买的攻击.通过理论分析证明了所提方案的正确性.在通用可组合的框架下,验证了所提方案的安全性.     

一种认知无线电中自适应感知门限设置方法

频谱感知技术是认知无线电(CR)的关键技术,频谱检测的可靠度和精度决定了是否会影响主用户的正常通信及认知用户能否有效利用频谱.在频谱检测的众多方法中,能量检测法是一种常用的方法,但能量检测器的门限很容易受到噪声功率变化的影响,影响主用户的正常通信.笔者提出一种自适应背景噪声的门限设置方法,通过引入门限评价指数作为衡量频谱感知效率和频谱资源利用率的度量指标,使得认知用户在不同的应用环境中能自适应地设置频谱感知门限,达到更充分利用频谱资源和更有效传送信号的目的.仿真证明,该方法确定的门限能够随着噪声条件的改变而改变,显著提高了能量感知方案的性能.     

组合导航的集中式容错卡尔曼滤波算法

针对多源信息组合导航系统中集中卡尔曼滤波器存在的斜坡噪声抑制难题,本文提出一种容错卡尔曼滤波算法。该算法在传统极大似然抗差估计的基础上,进一步考虑量测信息的先验概率分布,设计量测信息在线质量评价函数,当量测信息含有阶跃噪声、冲击噪声、及斜坡噪声时实现对量测信息的质量评价,并依据质量评价信息构造量测噪声权函数与自适应因子,通过调节量测信息权重,抑制包括斜坡噪声在内的量测粗差对滤波精度及可靠性的影响,实现容错滤波。将该算法应用于多传感器组合导航系统中进行仿真实验验证,仿真结果证明:本文提出的容错卡尔曼滤波算法可以有效抑制量测信息中的阶跃噪声、冲击噪声、及斜坡噪声,滤波器的可靠性和精度得到了有效提升。     

基于改进无迹Kalman滤波的小波网络算法及其应用

无迹Kalman滤波（UKF）是无迹变换（UT）和标准Kalman滤波的结合,对非线性系统具有出色的估计性能,使用UKF估计小波网络参数,速度快,精度高,无需求导计算Jacobian矩阵,但其计算量偏大.基于此,本文考虑引入一种改进的UKF来估计小波网络的参数,以提高训练效率.该改进UKF在Kalman滤波体系内应用了一种基于最小偏度单形Sigma点采样策略的UT,它继承了UKF的优点,并显著提升了计算效率.仿真结果表明,相对于EKF,采用改进UKF算法训练小波网络,速度更快,精度更高;计算精度与UKF相当,但计算效率较之更高.     

基于改进连续-离散无迹卡尔曼滤波的水下航行器故障诊断

针对连续非线性系统的参数估计问题,提出了改进的连续-离散无迹卡尔曼滤波算法。该算法结合系统状态和参数的估计均值和协方差阵,通过构建控制系统的无迹状态矩阵,并对无迹状态函数积分获得预测无迹状态阵,再经过均值解算和估计更新,获得参数的估计值。然后,针对水下航行器连续非线性控制系统的故障诊断问题,将水下航行器执行机构的故障,以比例系数和附加参数的形式表达在控制系统的状态空间方程中,通过采用改进的连续-离散无迹卡尔曼滤波算法,估计故障数据,实现执行机构的故障诊断。最后,在水下航行器回坞仿真实验中,采用该算法有效估计出执行机构故障,验证了算法的可行性和有效性。     

平方根UKF神经网络及其在预测中的应用

提出一种利用平方根无轨迹卡尔曼滤波(SR-UKF)进行神经网络权值估计的算法,该算法可以克服BP算法存在的学习速率缓慢、计算量大、容易使学习陷入局部极小等缺点.以Mackey-Grass混沌时间序列作为神经网络输入,运用SR-UKF算法、UKF算法、BP算法仿真神经网络.结果表明,SR-UKF算法较之BP算法具有更快的训练速度和更高的预测精度,且可以避免网络学习陷入局部极小,而相对于UKF算法又具有计算量小且能保证状态方差半正定的特点.     

离散LTI系统的Kalman滤波的自适应算法

运用现代时间序列分析方法 ,提出了一类线性时不变离散随机系统的自适应稳态 Kalman滤波算法 ,该算法应用白噪声估值器理论对 ARMA新息模型进行在线辨识 ,可进行简单的自适应滤波处理 ,仿真例子说明了算法的有效性。     

基于UKF的海底集矿车组合导航研究

针对扩展卡尔曼滤波(EKF)在海底集矿车组合导航系统应用时存在着计算复杂、线性化误差大等问题,基于附加打滑参数的履带车运动学模型,将无色卡尔曼滤波(UKF)用于集矿车长基线声学导航(LBL)与推算导航(DR)的组合导航系统中.考虑到测量数据时延,组合导航系统融合LBL与DR信息,得到海底集矿车位置估计.研究结果表明:采用EKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.14,0.32,0.48m,北向定位精度为0.13,0.28,0.44m;采用UKF方法,测量数据时延0,0.5,2s时,东向定位精度为0.10,0.26,0.37m,北向定位精度为0.09,0.24,0.34m.测量数据时延越短,EKF,UKF的位置估计效果都会越好.但与EKF方法相比,UKF方法能够明显减少组合导航系统的线性化误差,提高海底集矿车导航系统的精度与稳定性.     

自适应卡尔曼滤波的新算法

本文提出了自适应卡尔曼滤波的一种新算法,对Sage-Husa及Myers-Tapley的滤波器作出了改进,计算机模拟结果表明新滤波器有较好的性能.     

一种适用于机动目标跟踪的改进卡尔曼滤波算法

针对卡尔曼滤波跟踪强机动目标时性能下降的问题,提出了一种适用于机动目标跟踪的改进卡尔曼滤波算法.该算法在卡尔曼滤波算法的基础上,根据当前量测目标航向与前一目标航向之间的航向角度差,判断机动强弱并计算出加权函数值,然后用加权函数值根据量测数据依次修正机动目标加速度预测值和目标预测状态,最终改进目标的状态估计.仿真结果表明,目标强机动时该算法具有较高的跟踪精度.     

具有模型误差时卡尔曼滤波的一个定理

本文针对系统模型参数存在误差时,讨论卡尔曼滤波器的滤波收敛性问题,文中给出一些切实可行的判别收敛性的条件.     

GPS/INS动态卡尔曼滤波优化算法

GPS/INS组合导航系统动态定位数据的随机误差消除的重要方法是卡尔曼滤波,但运用扩展卡尔曼滤波器进行动态定位滤波时,需要对系统模型和观测模型以及误差模型进行准确建模,特别是载体状态机动时滤波器跟踪能力不强。提出一种GPS/INS组合导航动态卡尔曼滤波的优化算法,引入遗忘因子限制卡尔曼滤波器的记忆长度,充分利用现时的测量数据,改善滤波器的动态性能,并进行计算机仿真实验。仿真结果表明,遗忘因子增加,滤波器的跟踪能力增强,使滤波器达最佳性能。该优化算法比普通的扩展卡尔曼滤波算法的动态跟踪性能好,从而可显著提高导航系统定位精度。