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基于二次采样的贝叶斯波束成形

浙江大学学报（工学版） 2009年第5期43卷 812-816页

作者：顾宇杰史治国李钰陈抗生浙江大学信息与电子工程学系浙江杭州310027 华东理工大学通信与电子工程系上海200237

当期望信号的波达方向存在不确定时,自适应波束成形器会遭受严重的性能衰减.提出了一种基于二次采样的贝叶斯波束成形算法,根据阵列接收数据计算出一组候选波达方向的后验概率,并根据此后验概率的分布来判断是否需要进行二次采样.对各... 详细信息

当期望信号的波达方向存在不确定时,自适应波束成形器会遭受严重的性能衰减.提出了一种基于二次采样的贝叶斯波束成形算法,根据阵列接收数据计算出一组候选波达方向的后验概率,并根据此后验概率的分布来判断是否需要进行二次采样.对各候选波达方向上的波束成形权值矢量线性加权,得到基于二次采样的贝叶斯波束成形器,权系数是它们各自的后验概率值.仿真结果表明,当实际的波达方向在候选波达方向集合所覆盖的范围之外时,与典型的贝叶斯波束成形算法相比,该算法在性能上有着明显的优势.

关键词：波达方向不确定波束成形贝叶斯方法二次采样

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一种二次采样的强化学习方法

西安工业大学学报 2021年第3期41卷 345-351页

作者：周江卫关亚兵白万民刘白林西安工业大学新型网络与检测控制国家地方联合工程实验室西安710021 西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021

为了提高强化学习算法训练过程中信息价值高样本的回放频率,缩短算法训练时间,本文提出一种二次采样方法。对经验池中随机采集批量样本进行分层,将每层中样本的TD_error分布采样,用二次采样得到的样本训练深度Q网络,并将二次采样方法采... 详细信息

为了提高强化学习算法训练过程中信息价值高样本的回放频率,缩短算法训练时间,本文提出一种二次采样方法。对经验池中随机采集批量样本进行分层,将每层中样本的TD_error分布采样,用二次采样得到的样本训练深度Q网络,并将二次采样方法采用在DQN算法中,利用OpenAI Gym平台上测试其效果,分析算法参数对学习性能的影响。实验结果表明:相较于DQN算法,该方法能提高更有信息价值样本以及表现优秀样本的被选概率,提高Agent的学习速度,减少Agent与环境的交互次数,改善Agent的学习效果。

关键词：深度强化学习经验回放机制二次采样深度Q网络

范家屯镇和主城区封闭管理小区完成二次采样 002

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长春日报

作者：陈丽雅

本报讯（记者陈丽雅）22日，记者在省政府新闻办公室召开的第三场疫情防控工作新闻发布会上获悉，1月10日以来，我市累计采样469.65万人，已出结果344.16万人，均为阴性。截至22日15时，我市累计报告确诊病例47例，其中绿园区6例、二道... 详细信息

本报讯（记者陈丽雅）22日，记者在省政府新闻办公室召开的第三场疫情防控工作新闻发布会上获悉，1月10日以来，我市累计采样469.65万人，已出结果344.16万人，均为阴性。截至22日15时，我市累计报告确诊病例47例，其中绿园区6例、二道区4例、公主岭市37例；累计报告无症?

关键词：封闭管理范家屯镇二道区二次采样主城区

来源： cnki报纸评论

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cnki报纸

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利用二次采样技术进行扫频测量非线性抑制

微波学报 2003年第4期19卷 92-95页

作者：景永奇何国瑜许鼎北京航空航天大学电子信息工程学院北京100083

基于溅散板型抛物面天线产生的已知参考信号 ,介绍了一种通过对FM/CW近程雷达回波中频信号进行二次采样抑制VCO扫频非线性的技术。给出了天线设计特点以及这种方法的基本原理和注意事项。此外 ,在暗室内进行的模拟实验表明 ,这种方法设... 详细信息

基于溅散板型抛物面天线产生的已知参考信号 ,介绍了一种通过对FM/CW近程雷达回波中频信号进行二次采样抑制VCO扫频非线性的技术。给出了天线设计特点以及这种方法的基本原理和注意事项。此外 ,在暗室内进行的模拟实验表明 ,这种方法设计合理 ,可行有效。

关键词：二次采样溅散板型抛物面天线扫频非线性 VCO 近程雷达

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超声检测中二次采样的研究

无损检测 2004年第4期26卷 177-179页

作者：香勇施克仁清华大学机械工程系北京100084

对超声检测中常遇到的变采样问题进行讨论,提出了一套二次采样算法,有效解决了该问题,举例说明了超声信号二次采样前后时频域特性的变化,并总结了该算法的优缺点。

关键词：超声检测二次采样频率特性无损检测信号处理

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一种自适应粒子滤波的零速修正方法

西北工业大学学报 2020年第2期38卷 427-433页

作者：郭宇扬徐向波姬淼鑫北京林业大学工学院北京100083

针对卡尔曼滤波方法处理非线性非高斯模型滤波精度低,以及标准粒子滤波中粒子退化严重的问题,提出一种自适应粒子滤波的零速修正方法。将自适应阈值与粒子滤波结合,从而提高重采样的效率;重采样过程中引入退化系数判断粒子退化程度,对... 详细信息

针对卡尔曼滤波方法处理非线性非高斯模型滤波精度低,以及标准粒子滤波中粒子退化严重的问题,提出一种自适应粒子滤波的零速修正方法。将自适应阈值与粒子滤波结合,从而提高重采样的效率;重采样过程中引入退化系数判断粒子退化程度,对粒子进行二次采样,保证了粒子的多样性。为了验证所提算法的有效性和可行性,搭建了以惯性测量单元IMU(inertial measurement unit)为核心的硬件平台,利用IMU采集的数据建立系统的状态空间模型,并进行实验。结果表明,与卡尔曼滤波方法和经典粒子滤波方法相比,自适应粒子滤波方法在零速区间的定位精度分别提高了40.6%和19.4%。自适应粒子滤波APF(adaptive particle filter)能更好地修正导航误差,提高行人轨迹精度。

关键词：卡尔曼滤波自适应阈值二次采样粒子滤波实验零速修正算法

基于自适应随机共振理论强噪声背景下的弱语音信号检测

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生物医学工程学杂志 2016年第2期33卷 357-361页

作者：卢欢欢王辅忠张慧春天津工业大学理学院天津300387

传统语音信号检测方法是将噪声作为干扰信号来线性滤除,而在强噪声背景下,这些方法在去除噪声的同时也丢失了部分原始语音信号。随机共振能够利用噪声能量放大弱信号而抑制噪声,基于此原理,提出一种基于自适应随机共振提取弱语音信号的... 详细信息

传统语音信号检测方法是将噪声作为干扰信号来线性滤除,而在强噪声背景下,这些方法在去除噪声的同时也丢失了部分原始语音信号。随机共振能够利用噪声能量放大弱信号而抑制噪声,基于此原理,提出一种基于自适应随机共振提取弱语音信号的方法,并与二次采样相结合,实现强噪声背景下弱语音信号的检测。该方法通过评价系统输出信号的信噪比,自适应调节系统参数a、b,从而最优地检测出弱语音信号。实验仿真分析表明,强噪声背景下,输出信号的信噪比由初始信噪比-7dB提高到0.86dB,信噪比增益为7.86dB。该方法明显提高了输出语音信号的信噪比,为弱语音信号的检测提供了新的思路。

关键词：自适应随机共振语音检测二次采样弱信号检测

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基于PSO和MSR的微弱信号检测方法研究

机电工程 2022年第3期39卷 362-367页

作者：郑煜陕西工业职业技术学院机械工程学院陕西咸阳712000

针对强噪声环境下,旋转机械系统的微弱信号难以得到准确检测的问题,提出了一种基于自适应权重粒子群算法(APSO)和自适应多稳态随机共振(SMSR)相结合的微弱信号检测方法。首先,使用自适应多稳态随机共振作为基本检测方法,并在数值求解输... 详细信息

针对强噪声环境下,旋转机械系统的微弱信号难以得到准确检测的问题,提出了一种基于自适应权重粒子群算法(APSO)和自适应多稳态随机共振(SMSR)相结合的微弱信号检测方法。首先,使用自适应多稳态随机共振作为基本检测方法,并在数值求解输出信号时,引入了二次采样法(TS),解决了随机共振对高频信号适应能力差的问题;然后,以输出信噪比作为适应度函数,使用粒子群算法(PSO)优化了多稳态系统结构参数;采用全局最优点距离的方案,对惯性权重进行了自适应调整,将粒子群算法改善为自适应权重粒子群算法;最后,设置了混有高强度高斯噪声的正弦小信号仿真试验,在此基础上,使用该方法完成了对机械系统微弱故障诊断实验。研究结果表明:该方法可以准确地突显出161.1 Hz故障频率成分,同时能够得到描述实际机械系统运转状态的倍频成分,具有准确的微弱信号检测能力。

关键词：旋转机械系统故障诊断微弱信号检测多稳态随机共振粒子群优化二次采样

基于粒子群优化算法的BPSK信号随机共振研究

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海军工程大学学报 2021年第2期33卷 71-77页

作者：田万平向亚丽颜冰王琪海军工程大学舰船综合试验训练基地武汉430033 海军工程大学兵器工程学院武汉430033 海军潜艇学院山东青岛266000

鉴于二进制相位调制信号的调制频率较高以及在强噪声背景下的误码率较高,提出了一种二次采样与频率变换结合的随机共振方法来降低采样频率和输出误码率。为了实现随机共振系统参数的同步优化,将粒子群优化算法引入随机共振中,修正了经... 详细信息

鉴于二进制相位调制信号的调制频率较高以及在强噪声背景下的误码率较高,提出了一种二次采样与频率变换结合的随机共振方法来降低采样频率和输出误码率。为了实现随机共振系统参数的同步优化,将粒子群优化算法引入随机共振中,修正了经典随机共振应用于实际通信系统中信噪比的定义,并分析了非线性随机共振系统的输出响应。在强噪声背景下,对BPSK信号的传统接收方案和所提方法的误码率进行仿真对比分析,结果证实所提方法能有效地降低传输误码率。

关键词：二进制相位调制信号随机共振二次采样粒子群优化算法