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基于半随机滤波-期望最大化算法的剩余寿命在线预测被引量：11: 2015年; 剩余寿命(RL)预测是设备预测维护的关键环节。准确在线预测能够为维护策略的实时安排提供更加精确的技术支持,有效避免失效的发生。工程实际中,反映设备退化过程的性能指标往往不能直接监测,为解决隐含退化过程的剩余寿命在线预测问题,提出一种基于半随机滤波-期望最大化(EM)算法的预测方法。首先以剩余寿命为隐含状态,构建状态空间模型描述直接监测数据与设备剩余寿命间的随机关系。为实现单个设备剩余寿命的在线预测,依据到当前时刻为止的监测数据,采用扩展卡尔曼滤波(EKF)与期望最大化算法相互协作的方法实时估计与更新模型未知参数和剩余寿命分布。最后,将该方法用于惯性测量组合(IMU)剩余寿命在线预测问题,实验结果表明该方法能够提高预测的准确性并减少预测的不确定性。; 冯磊王宏力司小胜杨晓君王标标; 关键词：剩余寿命期望最大化扩展卡尔曼滤波

基于最大相关熵准则的2维主成分分析被引量：1: 2015年; 目的本文针对基于最小均方差准则的主成分分析算法(如2DPCA-L_2(two-dimensional PCA with L_2-norm)算法和2DPCA-L_1(two-dimensional PCA with L_1-norm)算法)对外点敏感、识别率低的问题,结合信息论中的最大相关熵准则,提出了一种基于最大相关熵准则的2DPCA(2DPCA-MCC)。方法 2DPCA-MCC算法采用最大相关熵表示目标函数通过半二次优化技术解决相关熵问题,降低了外点在目标函数评价中的贡献,从而提高了算法的鲁棒性和识别精度。结果通过对比2DPCA4VlCC算法和2DPCA-L_2、2DPCA-L_1在ORL人脸数据库上的识别效果,表明了2DPCA-MCC算法的识别率比2维主成分分析算法的识别率最低提高了近10%,最高提高了近30%。结论提出了一种基于最大相关熵的2DPCA算法,通过半二次优化技术解决非线性优化问题,实验结果表明,本算法能够较好地解决外点问题显著提高识别精度,适用于解决人脸识别中的外点问题。; 赵丽美贾维敏王标标于强; 关键词：主成分分析鲁棒性外点

基于和声搜索的稀布线阵旁瓣电平优化被引量：1: 2013年; 采用和声搜索算法研究了带约束条件的稀布线阵峰值旁瓣优化问题。探讨了稀布阵综合中的天线口径、阵元数目以及峰值旁瓣的关系,并拟合了三者的数学模型。仿真结果表明,与现有优化算法相比,改进的和声搜索算法具有更快的收敛速度;在峰值旁瓣优化中,不同阵元数目可获得最佳的天线口径;而在固定天线口径条件下,少量的阵元可获得更佳的峰值旁瓣。天线口径、阵元数目以及峰值旁瓣的相互关系可为稀布线阵的优化设计提供参考和借鉴。; 张峰干井亚鹊王标标周淑华肖磊; 关键词：稀布阵和声搜索算法旁瓣电平优化布阵

基于同时扰动随机逼近的“动中通”步进跟踪算法被引量：1: 2013年; 为了提高动中通系统的跟踪性能,在对动中通系统特性分析的基础上,借鉴参数优化的思想和方法提出了一种基于同时扰动随机逼近的步进跟踪算法,算法的核心思想是利用高效的同时扰动技术对跟踪的梯度进行估计,而且算法仅利用带噪声的信号强度的测量值对梯度进行估计。该算法能够同时驱动天线波束在方位面和俯仰面以接收信号的最陡上升方向即梯度方向跟踪目标卫星。计算机模拟分析结果表明该算法不仅是有效的,而且具有较强的鲁棒性。; 郝路瑶王标标; 关键词：动中通步进跟踪

基于Matlab读取标准RINEX格式的GPS星历数据被引量：5: 2010年; 目前普遍采用接收机自主交换格式RINEX标准文件进行星历数据的处理。在RINEX标准数据的格式的基础上,提出了运用Matlab的矩阵优势对RINEX文件进行读取的方法,并给出具体实现方案。该方法使得GPS星历数据读取更为简易,也使利用这些数据进行的工程应用研究工作更为方便。; 张妮王标标; 关键词：RINEX MATLAB 矩阵

几种鲁棒自适应波束形成算法的对比被引量：1: 2014年; 自适应波束形成器可以根据接收信号自适应地调整权矢量,增强期望信号,并有效抑制干扰。在实际环境中,由于波达角估计、阵列校准等误差因素的存在,导致传统自适应波束形成算法性能严重下降,因此,如何提高自适应波束形成算法的鲁棒性是一个重要的研究问题。本文对鲁棒自适应波束形成算法进行研究,对算法进行仿真、分析和比较,总结出各算法的性能优缺点,最后对鲁棒自适应波束形成算法的发展趋势提出自己的几点见解及展望。; 吴仁斌贾维敏姚敏立金伟王标标; 关键词：阵列信号处理自适应波束形成鲁棒性空域滤波

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王标标