基于EMD的单通道信源数估计方法

为了获取单通道接收信号的信源数目,针对普通信源数估计方法不能直接用于单通道接收信号的问题,提出了基于经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的信源数估计方法。将单通道信号通过EMD处理,得到多个固有模态函数(intrinsic-mode function, IMF),据此构造数据协方差矩阵。对所构造的协方差矩阵进行特征值分解,采用基于信息论的AIC和MDL准则估计信源数。为进一步提高算法估计性能,引入对角加载技术对矩阵特征值进行平滑处理。仿真实验结果表面,本文提出的方法能够适用于单通道信源数估计,对角加载技术能够显著提高算法检测性能。     

双目视觉中基于对偶四元数的三维运动估计

针对现有的三维运动估计算法在精度、效率和稳定性等综合性能上的不足,提出了一种结合双目视觉三维重建和利用对偶四元数表达运动参数的新算法。该算法以双目视觉系统为基础,采用SIFT算法进行图像特征点的提取和匹配;根据匹配关系进行三维特征点重建,以获取三维场景中运动目标的结构参数;利用对偶四元数可同时表示刚体的旋转和平移运动的特点,实现目标对象运动参数的表达和求解。通过实验将提出的算法与现有算法(包括奇异值分解法、正交分解法和单位四元数分解法)进行比较,结果表明,该算法具有更加简洁的表达形式,在保持传统算法精度和稳定性优势的基础上提高了计算效率,具有更优的综合性能。     

我国公民权利意识的抽样调查方案设计

为全面、准确地了解我国公民的权利意识现状,本文将调查总体划分为两个子总体:大学生子总体和居民家庭子总体,设计了一套分层多阶段系统pps调查方案,给出确定各阶段样本量的原则和方法,讨论了调查中出现无回答问题的补救措施,给出了主要估计量及其精度的估计,针对调查中复杂样本的方差估计,本文提出使用刀切法进行估计。     

多维矢量矩阵变换域的运动矢量估计

为了实现对视频中运动目标的运动矢量估计,建立了多维矢量矩阵变换域运动估计系统,在变换域对运动视频中运动目标形成的多维能量集中平面进行研究。首先,介绍了多维矢量矩阵理论、变换理论以及运动目标在变换域形成能量集中平面的理论推导;然后,采用平面拟合的方法,求取运动矢量的大小;最后,分析对比了几种方法的效果和迭代速度。实验结果表明:多维矢量矩阵变换域的运动平面拟合方法估计的运动矢量精度达到10^-2 pixel,提供了一种变换域运动矢量估计的高精度方法。     

P-CS不确定性量化模型与其性能数据驱动更新方法

在实际工程中, 广泛存在大量的不确定性信息, 直接或间接影响着工程结构形式设计、结构性能评估与预测以及在役结构损伤识别等工作的开展与决策. 这些多源不确定性信息往往需要用多种不同的不确定性量化模型加以描述; 与此同时, 不确定性变量在使用过程中可能随时间变化且难以直接测量, 需要间接根据性能测试信息在使用工程中更新不确定性量化模型. 为兼顾上述两个问题, 本文基于等概率变换原则提出了一种P-CS (probability-convex set) 不确定性量化模型, 该模型将不确定性变量用概率随机变量与非概率凸集变量组合表征, 可统一表达概率模型、非概率模型以及非精确概率模型, 实现多源、多类型不确定性的统一量化. 本文进一步基于贝叶斯理论提出了一种针对该P-CS不确定性量化模型的性能数据驱动更新方法. 该更新方法根据性能测试数据信息更新P-CS不确定性量化模型参数取值的信度分布, 从而根据后验信度分布计算得出当前P-CS不确定性量化模型参数集合. 通过数值算例详述了P-CS不确定性量化模型的构建方法与其概率、非概率特性, 并验证了性能数据驱动更新P-CS模型方法的适用性.      

基于变分贝叶斯优化的近邻采样 PF-SLAM 算法

针对移动机器人同时定位与地图构建（SLAM）中观测噪声随时间变化及粒子滤波(PF)中粒子多样性易丧失问题,提出基于变分贝叶斯优化的近邻采样PF-SLAM算法。采用高斯混合模型对时变的观测噪声建模,使用变分贝叶斯方法,迭代估算出混合模型中的未知参数;同时根据粒子权重将粒子划分为保留粒子和调整粒子,通过两种粒子间的近邻位置分布关系优化调整粒子位置,在处理时变观测噪声同时,解决粒子多样性丧失问题,使得优化的粒子集更好地表示机器人位置概率分布。实验表明,改进算法与传统PF-SLAM算法相比,定位与建图误差降低76%,较期望最大化算法下的定位与建图误差降低了54%,进一步验证了所提算法的可行性与有效性,为移动机器人同时定位与建图提供一定参考。     

时变偏微分方程的贝叶斯稀疏识别方法

在数据驱动的建模中,通过测量或模拟得到时空数据,我们发现基于拉普拉斯先验的贝叶斯稀疏识别方法能有效地恢复时变偏微分方程的稀疏系数.本文将贝叶斯稀疏识别方法运用于各种时变偏微分方程模型(KdV方程、Burgers方程、Kuramoto-Sivashinsky方程、反应-扩散方程、非线性薛定谔方程和纳维-斯托克斯方程)的方...     

自适应H.264可变块编码模式选择算法

为了减少H.264/AVC帧间编码模式选择的计算复杂度,利用编码模式之间的相关性以及视频序列时空域的相关性,提出了有选择性的小块搜索技术和有选择性的帧内编码模式搜索技术。模拟结果表明,该算法在保持率失真性能的前提下可以大幅度减少模式选择的计算复杂度,有利于H.264的实时应用。     

基于贝叶斯网络的船舶港口国监督检查滞留风险研究

针对港口国监督(Port State Control, PSC)检查的复杂性和不确定性, 基于贝叶斯网络理论构建船舶PSC检查滞留风险分析模型. 以东京备忘录(Tokyo MOU)中2014~2017年船舶PSC检查样本数据为基础, 运用R语言bnlearn包进行贝叶斯网络的结构及参数学习. 同时分别执行贝叶斯网络的正向、逆向推理, 定量表示各风险因素与滞留结果之间的相互作用关系, 找出导致船舶滞留的高风险因素, 实现不确定环境下船舶PSC检查滞留风险的全面动态分析. 实证表明, 模型具有较高的精确度, 可为检查人员的滞留决策及航运公司的安全风险管理提供有效依据.     

基于显示连通贝叶斯网络的机场塔台地震易损性分析

将基于性能的多维易损性分析方法,结合显示连通贝叶斯网络,应用于机场塔台的多维易损性分析。考虑地震激励的不确定性,通过非线性时程分析获得结构响应数据;将塔台结构分为三个层次,每个层次按包含的层数分为相应的子层次。根据功能特性确定子层次的评价指标和极限状态,建立服从多元对数正态分布的概率地震需求模型;考虑各种极限状态之间的相关性,建立极限状态方程,确定失效域,通过蒙特卡洛法求得构件的超越概率;建立塔台结构的显示连通贝叶斯网络模型,利用层次分析法获得中间节点的条件概率表,利用MATLAB进行贝叶斯网络的推理计算,实现从单一层次的易损性到整体易损性的推理。