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等价条件闭合差最小范数分量的GNSS坐标时间序列噪声估计

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武汉大学学报（信息科学版） 2023年第8期48卷 1331-1339页

作者：鲁铁定徐华卿贺小星卢立果周世健东华理工大学测绘工程学院江西南昌330013 江西理工大学土木与测绘工程学院江西赣州341000 南昌航空大学江西南昌330063

为了精确高效地求解全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标时间序列噪声分量,结合等价条件平差模型以及最小范数二次无偏估计法,提出等价条件闭合差最小范数分量估计方法。首先,采用等价条件闭合差构造二次型... 详细信息

为了精确高效地求解全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)坐标时间序列噪声分量,结合等价条件平差模型以及最小范数二次无偏估计法,提出等价条件闭合差最小范数分量估计方法。首先,采用等价条件闭合差构造二次型方差估计公式,结合不变性、无偏性、最小范数准则等条件,导出基于等价条件闭合差的方差-协方差分量最小范数估计公式;然后,采用最小二乘方差分量估计(least-squares variance component estimation,LS-VCE)法、最小范数二次无偏估计法(minimum norm quadratic unbiased estimate,MINQUE)验证所提方法的正确性及有效性。通过模拟时间序列和北美GNSS站坐标时间序列的噪声估计结果发现,所提方法与LS-VCE法和MINQUE法的估计效果一致,但计算时间相较于LS-VCE法减少了70%以上。

关键词：等价条件平差模型闭合差最小范数分量 GNSS坐标时间序列噪声估计

基于噪声水平估计的低剂量螺旋CT投影数据恢复

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南方医科大学学报 2022年第6期42卷 849-859页

作者：和法伟王永波陶熙朱曼曼洪梓璇边兆英马建华南方医科大学生物医学工程学院广东广州510515 琶洲实验室广东广州510330

目的构建任意低剂量水平下螺旋CT投影数据恢复模型。方法首先,利用噪声估计模块估计任意低剂量水平的投影数据噪声方差图;然后利用估计出的噪声方差图指导投影数据进行恢复,即投影数据恢复模块;最后,采用滤波反投影算法进行图像重建。其... 详细信息

目的构建任意低剂量水平下螺旋CT投影数据恢复模型。方法首先,利用噪声估计模块估计任意低剂量水平的投影数据噪声方差图;然后利用估计出的噪声方差图指导投影数据进行恢复,即投影数据恢复模块;最后,采用滤波反投影算法进行图像重建。其中,噪声估计和投影数据恢复模块采用三维小波残差密集群网络结构,并利用非对称损失和全变分正则化进行约束。为验证方法的有效性,利用不同恢复模型分别对1/10、1/15常规剂量CT图像进行恢复,并与现有CT图像恢复网络IRLNet、REDCNN、MWResNet进行对比实验。结果在定量指标对比方面,本文提出的螺旋CT投影数据恢复方法相比于其他图像域恢复方法,结构相似性提升5.79%~17.46%(P噪声和伪影,重建得到组织结构完整、高分辨率的CT图像。

关键词：投影数据恢复低剂量螺旋CT成像深度学习噪声估计

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联合空-谱信息的高光谱图像噪声估计

数据采集与处理 2023年第1期38卷 186-192页

作者：张耹铭黄丹飞刘智颖钟艾琦长春理工大学光电工程学院长春130022

在纹理丰富的高光谱图像中获得精确的噪声估计,是噪声估计任务中的难点。本文基于高光谱图像的空间规律性和光谱相关性,提出一种基于超像素分割的光谱去相关法。同质区域划分是许多噪声估计方法的关键步骤,精确的同质区域划分能有效提... 详细信息

在纹理丰富的高光谱图像中获得精确的噪声估计,是噪声估计任务中的难点。本文基于高光谱图像的空间规律性和光谱相关性,提出一种基于超像素分割的光谱去相关法。同质区域划分是许多噪声估计方法的关键步骤,精确的同质区域划分能有效提高噪声估计精度。为此,将简单线性迭代聚类算法(Simple linear iterative clustering algorithm,SLIC)与光谱-空间相似性结合,划分高光谱图像为局部结构相似的图像块,以保持同质特征;为了提高光谱间的区分能力,将光谱信息散度和光谱角联合作为光谱距离;结合多元线性回归在同质区域内去除光谱相关性,在获得的残差图上估计噪声水平。对不同地物复杂程度的模拟图像,添加不同程度的噪声,通过与多种方法比较,验证了本文方法的有效性和稳定性。最后,本文方法成功应用于Urban数据的噪声水平估计,准确识别出受噪声严重污染的波段。

关键词：高光谱图像噪声估计同质区域划分超像素分割多元线性回归

OFDM系统中一种基于NE-MCRNNet的信道估计方案

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光电子·激光 2024年

作者：袁建国左智航喻怡然苏杰重庆邮电大学光电工程学院

针对现有基于深度学习的OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)系统信道估计算法存在信噪比不匹配时估计性能不足和信道特征提取不充分的问题，提出了一种基于噪声估计与多尺度信道重建神经网络(noise estimation and multi... 详细信息

针对现有基于深度学习的OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)系统信道估计算法存在信噪比不匹配时估计性能不足和信道特征提取不充分的问题，提出了一种基于噪声估计与多尺度信道重建神经网络(noise estimation and multiscale channel reconstruction neural network， NE-MCRNNet)的信道估计方案。首先，设计噪声估计网络(noise estimation network， NENet)，对当前传输环境进行信噪比估计，然后，构建多尺度信道重建网络(multiscale channel reconstruction network， MCRNet)并根据估计得到的信噪比值进行网络选取，对导频处的信道矩阵采用多尺度特征提取进行信道重建，增强了信道不同尺度信息的提取能力，最后利用残差结构专注学习高频差异完成信道估计。仿真结果表明：该信道估计方案可以获得比传统信道估计更好的估计结果，并且可以更好地适应信噪比不匹配的情况。因而该信道估计方案能较好地满足OFDM系统信道估计的要求。

关键词：信道估计正交频分复用系统噪声估计多尺度神经网络

自适应窗长改进Sage-Husa卡尔曼滤波的结构响应重构

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计算力学学报 2024年

作者：路金涛彭珍瑞兰州交通大学机电工程学院

针对固定窗口估计噪声方差的卡尔曼滤波方法在结构响应重构时窗口长度由经验选取导致重构精度降低的问题，提出了一种自适应窗长改进Sage-Husa卡尔曼滤波(Improved Sage-Husa Kalman filter， ISHKF)算法的结构响应重构方法。首先，对... 详细信息

针对固定窗口估计噪声方差的卡尔曼滤波方法在结构响应重构时窗口长度由经验选取导致重构精度降低的问题，提出了一种自适应窗长改进Sage-Husa卡尔曼滤波(Improved Sage-Husa Kalman filter， ISHKF)算法的结构响应重构方法。首先，对卡尔曼滤波先验误差协方差矩阵应用UD分解以保证其正定性，根据测量先验误差自适应调整窗口长度，再应用Sage-Husa时变噪声估计器，实现测量噪声和系统噪声的同步调节。然后，根据已知的部分加速度响应，结合模态叠加法重构加速度、速度和位移响应。最后通过某动车组齿轮箱的C型支架、二维桁架结构数值仿真和简支梁试验来验证方法的可行性。结果表明所提方法可实现自适应窗长未知噪声方差估计下的结构响应重构，与移动窗卡尔曼滤波方法相比，重构精度更高。

关键词： Sage-Husa卡尔曼滤波结构响应重构噪声估计 UD分解

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极限距离噪声估计与过滤方法

计算机科学 2023年第6期50卷 151-158页

作者：姜高霞秦佩王文剑山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室(山西大学) 太原030006

近年来,机器学习不断取得显著性进展并被成功应用于诸多领域,然而很多学习模型或算法高度依赖数据的标签质量。实际应用中大量数据集普遍存在复杂的标签噪声,因此机器学习在低质数据建模和标签噪声处理方面面临严峻挑战。文中针对回归... 详细信息

近年来,机器学习不断取得显著性进展并被成功应用于诸多领域,然而很多学习模型或算法高度依赖数据的标签质量。实际应用中大量数据集普遍存在复杂的标签噪声,因此机器学习在低质数据建模和标签噪声处理方面面临严峻挑战。文中针对回归中的数值型标签噪声,从理论分析和仿真实验的角度研究了标签估计区间与噪声的关联性,提出了一种极限距离噪声估计方法。在最优样本选择框架下,基于此噪声估计方法提出了一种极限距离噪声过滤(Limit Distance Noise Filtering, LDNF)算法。实验结果表明,所提噪声估计方法与真实标签噪声具有更高的相关性和更低的估计偏差。在标准数据集和真实年龄估计数据集上证实了所提过滤算法可以在不同噪声环境下有效识别标签噪声并减小模型的测试误差,其表现优于最新的其他过滤算法。

关键词：数值型标签噪声回归噪声估计极限距离噪声过滤

基于噪声估计和相邻信道选择的宽带压缩频谱感知算法

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无线电工程 2022年第9期52卷 1546-1552页

作者：刘春玲范传良张瑾大连大学信息工程学院辽宁大连116622

针对迭代压缩滤波算法的停止准则对不同强度噪声适应能力差以及迭代次数高的问题,提出了一种基于噪声估计的相邻信道迭代压缩滤波(Iterative Compression Filtering for Adjacent Channels Based on Noise Estimation,ICFAC-NE)算法。... 详细信息

针对迭代压缩滤波算法的停止准则对不同强度噪声适应能力差以及迭代次数高的问题,提出了一种基于噪声估计的相邻信道迭代压缩滤波(Iterative Compression Filtering for Adjacent Channels Based on Noise Estimation,ICFAC-NE)算法。根据信号占用相邻信道的频谱特性,计算出相邻信道的相关系数,根据相关系数判断相邻信道的占用情况,使用正交投影矩阵消除已检测信道分量,并基于噪声估计改善停止准则。理论推导和仿真结果表明,算法在未知噪声强度和稀疏度的情况下具有更优的噪声适应能力和更少的迭代次数,提高了检测成功率。

关键词：相邻信道频谱感知压缩感知噪声估计正交投影

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噪声估计

噪声估计

作者：牛红艳吉林大学

学位级别：硕士

本文主要是在空间域内对图像中含有的高斯白噪声(Gaussian White Noise)进行估计。借鉴相似块匹配原理和基于块的奇异值分解的噪声估计算法,我们采用线匹配(Linematch)的方法对含噪图像进行噪声估计。算法的中心思想是：对无噪图像添加... 详细信息

本文主要是在空间域内对图像中含有的高斯白噪声(Gaussian White Noise)进行估计。借鉴相似块匹配原理和基于块的奇异值分解的噪声估计算法,我们采用线匹配(Linematch)的方法对含噪图像进行噪声估计。算法的中心思想是：对无噪图像添加高斯白噪声,在含有高斯白噪声的图像中搜索相似线,对找到的相似线组成相似线矩阵,对相似线矩阵进行奇异值(sVD)分解,然后对奇异值用BP神经网络学习方法进行学习,最后对未知噪声的图像搜索相似线,组成相似线矩阵,对相似线矩阵进行奇异值分解,利用上述的学习结果进行仿真,得到噪声估计值。噪声估计算法中,主要有以下几个难点：第一要保证算法的稳定性;第二是如何最大限度地避开图像信息对图像噪声的影响;第三是算法的通用性。

关键词：噪声估计相似线神经网络稳定性高斯白噪声线匹配

基于改进噪声估计的MMSE-LSA语音增强算法

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计算机应用与软件 2022年第11期39卷 141-147页

作者：冯谦余勤雒瑞森黄天淏四川大学电气工程学院四川成都610041 桂林电子科技大学自动化学院广西桂林541004

为解决在非平稳环境下,对数谱最小均方误差估计(MMSE-LSA)算法噪声估计误差较大、语音增强性能受限的问题,提出一种基于改进噪声估计的MMSE-LSA语音增强算法。利用对数能量与谱熵来构建新的语音特征参数能熵比,通过建立能熵比与语音存... 详细信息

为解决在非平稳环境下,对数谱最小均方误差估计(MMSE-LSA)算法噪声估计误差较大、语音增强性能受限的问题,提出一种基于改进噪声估计的MMSE-LSA语音增强算法。利用对数能量与谱熵来构建新的语音特征参数能熵比,通过建立能熵比与语音存在概率的正比关系模型,得到语音存在概率估计,再利用平滑后的语音存在概率来更新噪声估计;加入地板阈值来约束MMSE-LSA的谱增益函数,缓解谱增益欠估计引起的语音失真。多种噪声仿真和真实广播信号实验结果表明,算法能较好地跟踪噪声变化,减少语音失真和噪声残留,提高语音信噪比和可懂度。

关键词：非平稳语音噪声估计能熵比语音增强谱增益约束