一种利用MAP估计的双目运动体视算法

本文提出一种融合运动和体视信息的运动与结构参数的鲁棒估计算法，算法首先通过计算瞬时ＦＯＥ，实现对每个像素处位移的ＭＡＰ估计，并计算关联的置信度；然后利用位移估计，从两图像序列之一计算相对深度，导出能用于匹配两体视图像序列的视差先验概率分布，使体视对的两帧图像匹配，确定３Ｄ景物深度，算法可方便地估计每个像素处的视差，不需对表面作平滑假设。     

合成孔径声纳姿态及运动估计--鲁棒Kalman估计算法

合成孔径声纳姿态及运动估计系统一般由惯性测量单元(IMU),差分DGPS,声多普勒计程仪DVL,深度传感器,磁罗经等多种测量传感器组成.通常情况下,惯性测量单元(IMU)必须与DVL或DGPS进行数据融合,才能获得更好的测量性能;同时,由于姿态及运动监测系统的传感器较多,系统受外界扰动影响比较严重,即观测野值比较严重.因此,将M-估计原理应用到Kalman滤波算法中,利用鲁棒Kalman滤波算法来处理合这类估计问题.计算机仿真结果表明,该方法将惯性测量单元(IMU)测量结果与差分DGPS或DVL测量结果进行数据融合,较好地解决了合成孔径声纳姿态、运动估计问题.     

一种基于小波分解及鲁棒估计的ICA算法及其在人脸识别中的应用

鲁棒主分量分析(RPCA)模型在选取幅度参数时,忽略了各变量独有的统计特性.为克服RPCA模型的这一不足,本文提出了通用鲁棒主分量分析(GRPCA)模型,采用M估计器(M-Estimator)为每个变量估计符合其自身统计特性的幅度参数,以提高模型的鲁棒性和通用性,并在此基础上提出了一种集成小波分解、鲁棒估计及独立分量分析的WR-ICA人脸识别算法.WR-ICA对人脸识别中的多种外部干扰(残缺人脸图像、化妆及遮挡等)都表现出很好的鲁棒性.理论分析和实验结果证实了WR-ICA的有效性,采用Cos距离作相似性度量时,WR-ICA的平均识别率达到99.44%.     

改进型PSO鲁棒定位算法

针对传统的定位算法在复杂环境下定位精度不高,对环境噪声鲁棒性差的问题,提出了一种基于改进型粒子群算法的鲁棒定位算法。考虑到标准粒子群算法中存在收敛速度慢和“早熟收敛”的问题,本文兼顾粒子群的多样性和收敛速度对粒子种群进行优化。首先采用分组定位方法来优化粒子群,然后利用标准的粒子群算法进行迭代定位。仿真结果表明,和传统算法相比,该算法收敛速度快,对初始种群数目要求少,且当观测值中存在NLOS误差时,定位精度高,鲁棒性强。      

一种三维刚体运动参数鲁棒估计的神经算法

该文提出一种基于特征点匹配的刚体运动参数估计方法。在运动估计线性算法的基础上,文中利用全最小二乘(TLS)方法来进行求解,并建立次分量提取神经元来获得该全最小二乘解。基于测量数据中出格点(Outlier)的存在,我们在神经元的权值学习规则中引入鲁棒估计思想。实验结果表明,该方法能有效地克服出格点产生的误差,准确地估计出刚体的三维运动参数,比较令人满意。     

采用小波变换的鲁棒隐形水印算法

本文提出了一种小波域透明图像水印算法,算法将一个二进制随机水印信号内嵌到一组按重要性选出的小波系数中,为了使透明水印具有较高的鲁棒性,内嵌过程将水印信号将为量化噪声嵌入小波零树编码的数字图像,实验获得了良好的结果。     

鲁棒四元数平方根容积卡尔曼滤波算法

针对姿态估计领域中,当系统观测噪声不完全服从于高斯分布或观测量中含有野值时,传统的四元数卡尔曼滤波算法会降阶,使滤波估计性能降低等问题,提出了一种鲁棒化的四元数平方根容积卡尔曼滤波算法。通过研究引入M估计的Huber鲁棒化滤波框架,对四元数平方根容积卡尔曼滤波算法的量测更新进行修正,增强滤波估计的鲁棒性。以SINS/GPS位置松组合为应用研究背景,在不同仿真环境下,对比验证所提出算法对于姿态、速度和位置估计效果,试验结果表明,所提出算法具有更好滤波鲁棒性和稳定性。     

一种随机相位估计简化EM算法

期望最大化（EM）算法在处理随机相位估计时是一个NP-完全问题,目前主要采用梯度算法来对其求解。但该方法存在计算量大、不易稳定且对相邻时刻估计结果依赖严重等问题。基于随机相位模型EM算法的因子图表示,提出了一种简化EM算法,其思想是只针对当前时刻进行独立的EM迭代计算,然后通过相邻相位偏转之间的关系对结果进行修正。仿真实验说明,该方法在减小计算量的同时,提高了算法性能。     

一种改进的迭代型鲁棒波束形成算法

为有效克服模型失配误差对自适应波束形成器的影响,该文提出了一种改进的迭代型鲁棒波束形成算法.该算法以导向矢量在期望信号来波方向区间宽度内、外的积分关系式构造新的终止条件,克服了迭代对角加载算法对终止条件参数鲁棒性不强的问题,从而进一步提高了波束形成器的输出信干噪比.仿真实验表明,提出的算法可以有效克服不同类型的模型失配误差带来的影响,能够处理较大范围的方向失配误差,且对算法中的来波方向区间宽度这一关键参数设置具有较强的鲁棒性.     

基于EM算法的G0分布参数最大似然估计

 G0分布是目前合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像数据建模的一个重要模型,建模能力强、实用性好,受到了广泛的关注.G0分布的应用离不开准确有效的参数估计,而由于G0分布表达式复杂,统计意义上最优的最大似然估计法一直没能用在G0分布上.本文首先给出了一种新的方式来推导得出G0分布,在此基础上,采用最大期望(Expectation Maximization,EM)算法为G0分布给出一种有效的最大似然参数估计方法.文中的方法与现有的G0分布参数估计方法通过实验进行了比较,实验结果充分证明了所提方法的有效性.     

脉冲噪声环境下基于相关熵的多径TDOA估计算法

为了实现脉冲噪声环境下不受相关法分辨极限限制的高分辨率多径到达时差(TDOA)估计,该文利用相关熵理论中的最大相关熵准则(MCC),结合将多维优化问题转化为多个1维优化问题的期望最大化方法,提出一种相关熵期望最大化(CEM)高分辨率多径TDOA估计算法。仿真实验结果表明该文所提出的算法在强脉冲噪声和低信噪比的环境下都具有很好的估计性能,并且算法中参数的选取不依赖于脉冲噪声的先验信息。     

一种基于SC-FDMA系统改进的LMMSE信道估计算法

对于LTE上行链路来说,寻求性能优良的信道估计算法是十分必要的。传统的最小平方(LS)和线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法存在许多不足。其中,在研究过程中会发现传统线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法具有计算复杂度大的问题。然而,通过借助于雅克比迭代算法解决线性方程的理念,能够对传统的LMMSE算法做进一步的改进。同时,理论分析和仿真结果表明:该算法在低信噪比下表现出良好的性能,它不仅降低了计算复杂度,而且估计结果更精确。     

一种新的OFDM采样频偏盲估计算法

针对OFDM技术对系统的时钟同步要求非常高的问题,提出了一种新的采样频偏盲估计算法,该算法可较好地解决估计精度和估计复杂度的折中问题。通过仿真结果表明,在高斯白噪声信道下,与同类算法相比,该算法不仅估计精度高,而且估计复杂度低,符合实际工程应用。     

基于EM算法的宽带信号DOA估计及盲分离

本文提出了一种基于EM算法的宽带信号DOA估计与盲分离方法.首先将宽带混合信号转换到频域,然后综合利用带宽内所有频点信息建立似然函数,在此基础上推导出宽带条件下的EM迭代式,从而实现宽带信号DOA及波形的联合估计.并且本文通过分析EM算法的收敛性,自适应的设定角度搜索空间,提高了算法的运算效率.与传统方法相比,本文方法运用的有效信息更多,因此,其在DOA估计精度及波形恢复性能方面都更有优势.仿真实验表明了该算法的有效性.     

一种快速DOA估计算法

MUSIC算法需要将天线阵列接收数据的协方差矩阵进行特征分解,并在全空域进行谱峰搜索。该算法具有很高的分辨力、估计精度及稳定性,但是运算量巨大,难以实时实现。通过对等距线阵特点及MUSIC算法的研究,提出了一种无需特征分解和在全空域进行谱峰搜索的快速算法,算法采取降维处理的方法快速估计信号子空间,然后根据基于阵列一次快拍的FFT算法粗略估计的局域信号空间进行谱峰搜索,从而有效降低了算法的计算量,理论分析和计算机仿真结果证明了该算法的有效性。     

一种基于EM算法的MIMO-OFDM系统信道估计技术

从提高多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统频谱利用率的目的出发,提出了一种改进型的基于EM（Expectation Maximization）算法的信道估计技术。仿真结果表明,改进后的算法可以显著提高频谱利用率,同时保持原算法的精度。     

电容层析成像图像重构的三阶混合算法

 针对电容层析成像图像重构Tikhonov正则参数的选取问题,提出利用Morozov偏差原理确定正则参数,使其选取与初始数据的观测误差相匹配,并提出三阶收敛算法与双参数模型相结合的混合算法,使其选取更加快速、合理.数值实验表明:三阶混合算法优于典型的Newton方法;正则参数的选取影响重构图像的精度和速度;对于各种设定流型,本文提出的混合算法重构图像速度更快,重建图像质量更高.     

一种DOA估计的快速子空间算法

MUSIC算法是一种属于特征结构的子空间超分辨方法，该算法性能优良，但需要估计协方差矩阵并对其进行特征分解，运算量大，很费计算时间。本文对波这方向估计问题进行了研究并提出了一种采取降维处理的快速子空间算法，该算法利用阵列协方差矩阵的一个子矩阵快速得到信号子空问，无需特征分解，且无需估计整个协方差矩阵，只需估计该子矩阵，故快速算法运算复杂度远低于MUSlC算法，而性能损失并不太大。理论分析和计算机仿真结果表明此方法是有效的。