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非高斯噪声中水下目标辐射噪声的分布式检测融合方法

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系统工程与电子技术 2024年

作者：乔路赵金虎冯西安西北工业大学航海学院

能量检测器是分布式检测融合系统的重要检测器，但在非高斯噪声干扰环境中，由于很难求得该检测器输出端的噪声分布函数，给基于噪声统计信息的分布式传感器检测融合带来困难。针对这个问题，提出了一种非高斯噪声中水下目标辐射噪声的... 详细信息

能量检测器是分布式检测融合系统的重要检测器，但在非高斯噪声干扰环境中，由于很难求得该检测器输出端的噪声分布函数，给基于噪声统计信息的分布式传感器检测融合带来困难。针对这个问题，提出了一种非高斯噪声中水下目标辐射噪声的分布式检测融合方法。首先将水声环境中的非高斯噪声建模为Alpha稳定分布模型，而将目标辐射噪声建模为高斯信号；然后采用高斯函数检测器将非高斯噪声污染的目标辐射噪声转换为高斯噪声中的信号检测模型，并得到检测器输出与输入噪声分布的参数关系以及信号分布参数关系；最后，以高斯函数检测器输出抽样样本作为检测统计量，在奈曼-皮尔逊（Neyman-Person，N-P）准则下设计了分布式传感器检测融合系统的检测门限及检测融合规则，使得各传感器检测结果得到最优融合。计算机仿真结果验证了方法的正确性和有效性。

关键词：水声传感器非高斯噪声高斯信号分布式检测融合高斯函数检测器

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非高斯噪声下的VSLAM后端优化算法研究

非高斯噪声下的VSLAM后端优化算法研究

作者：王婷太原理工大学

学位级别：硕士

视觉同时定位与建图技术(Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM)是机器人实现自主定位和环境感知的有效手段,广泛应用于机器人、无人驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。VSLAM利用视觉传感器采集的图像信息实现对载体的位... 详细信息

视觉同时定位与建图技术(Visual Simultaneous Localization and Mapping,VSLAM)是机器人实现自主定位和环境感知的有效手段,广泛应用于机器人、无人驾驶、虚拟现实、增强现实等领域。VSLAM利用视觉传感器采集的图像信息实现对载体的位姿估计和地图构建,包括视觉前端模块和后端优化模块。受累计误差影响前端模块对载体位姿和地图估计结果会逐渐偏离真值,而后端优化是消除累积误差的关键环节。现有后端优化算法以高斯噪声为假设,采用极大似然估计实现对前端估计结果的优化,没有充分考虑实际系统中的非高斯噪声和异常值的影响,导致VSLAM实际运行时性能下降。鉴于此,本文从鲁棒核函数的角度着手解决非高斯噪声下的VSLAM后端优化问题。主要研究内容和创新点如下:(1)针对现有后端优化算法通常以高斯噪声为前提,在非高斯噪声场景中性能下降的问题,借鉴信息论学习(Information Theoretical Learning,ITL)理论和鲁棒核函数的研究进展,提出基于最大互相关熵准则(Maximum correntropy criterion,MCC)的后端优化方法。首先,该方法在非线性后端优化框架下,利用MCC可以获取高阶统计信息描述非高斯噪声分布的特性,将其用于构造非线性后端优化问题的目标函数。然后,采用列文伯格—马夸尔特(LM)算法迭代求解该后端优化问题。最后,将所提出的后端优化方法应用于ORB-SLAM2框架。在公开数据集上的实验结果表明,无论是室内场景还是室外场景,基于MCC的后端优化算法在非高斯噪声下具有更好的鲁棒性和更高的估计精度,提升了VSLAM算法在非高斯场景中的性能。(2)针对基于单一MCC的后端优化方法环境适应性不强,需要根据不同的应用环境修改核参数以获得满意性能的问题,提出了基于多凸组合最大互相关熵(MCMCC)的后端优化算法。该方法用凸组合方式,将不同核参数的最大互相关熵函数进行组合,以覆盖不同分布的高斯噪声、提高后端优化算法的环境适应性。该方法首先根据非线性后端优化问题的特点,利用MCMCC构造目标函数并采用LM方法迭代求解。然后,将所提出的后端优化算法应用于ORB-SLAM3框架,并从重投影误差分布的角度分析了后端优化问题的非高斯特性。最后通过实验的方式给出了MCMCC在不同场景下的建议参数。在公开数据集上的实验结果表明,在各类场景中,基于MCMCC的后端优化算法在大部分序列上优于基于Huber、GM、Cauchy的后端优化算法的性能。(3)为了进一步验证所提出的后端优化算法在实际场景中的性能,本文在Racebot机器人实验平台上运行用基于MCMCC的后端优化算法改进的ORB-SLAM3,进而分析算法的实时性和环境适应性。在室内、室外场景测试的测试结果表明,与改进前的ORB-SLAM3框架相比,用本文所提出的基于MCMCC的后端优化方法改进的ORBSLAM3在实时场景中的建图结果更加接近真实值,在拐弯等细节上,更加准确。本文基于信息论标准,特别地,基于MCC对VSLAM中的后端优化问题展开研究,从鲁棒核函数的角度出发提出了基于MCC和MCMCC的后端优化方法,以解决非高斯噪声和异常值存在下的后端优化问题。公开数据集上的实验结果表明,两种算法都提高了VSLAM的建图精度,且采用基于MCMCC的后端优化方法可以提高VSLAM的位姿估计精度和建图精度,具有较好的环境适应性。而基于Racebot实验平台的在真实环境中实验结果也验证了本文研究成果在实际应用中的性能。

关键词：视觉SLAM 后端优化非高斯噪声最大互相关熵多凸组合

非高斯噪声激励下非线性漂移Fokker-Planck方程的非稳态解及其应用

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工程数学学报 2020年第3期37卷 303-313页

作者：姚婷郭永峰樊顺厚魏芳天津工业大学数学科学学院天津300387

非高斯噪声广泛存在于各种非线性系统,对非高斯噪声所驱动系统的非稳态演化行为进行研究可以更为深入的了解其内在的演化机理.本文对非高斯噪声和高斯白噪声共同驱动的非线性动力学系统的非稳态演化问题进行研究.首先应用格林函数的?展... 详细信息

非高斯噪声广泛存在于各种非线性系统,对非高斯噪声所驱动系统的非稳态演化行为进行研究可以更为深入的了解其内在的演化机理.本文对非高斯噪声和高斯白噪声共同驱动的非线性动力学系统的非稳态演化问题进行研究.首先应用格林函数的?展开理论在初始区域对非线性动力学系统进行线性化,然后结合本征值和本征矢理论推导出了该系统Fokker-Planck方程的近似非稳态解的表达式,最后以Logistic系统模型为例分析了非高斯噪声强度,关联时间及非高斯噪声偏离参数对非稳态解以及一阶矩的影响.研究结果表明,用Logistic模型描述产品产量增长时,其非稳态解可更好地反映产品产量在不稳定点附近的演化行为.

关键词：非高斯噪声 Fokker-Planck方程非稳态解 Logistic模型

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非高斯噪声下智能车状态估计方法研究

非高斯噪声下智能车状态估计方法研究

作者：张国瑞重庆邮电大学

学位级别：硕士

由于科技的进步,汽车行业迎来了以智能制造为引领新一轮的工业转型升级,其中智能车是各国争相研究和发展的热点之一。智能车在城市高楼,地下停车场等复杂环境中行驶,智能车车载传感器往往会产生非高斯厚尾噪声。状态估计是智能车环境感... 详细信息

由于科技的进步,汽车行业迎来了以智能制造为引领新一轮的工业转型升级,其中智能车是各国争相研究和发展的热点之一。智能车在城市高楼,地下停车场等复杂环境中行驶,智能车车载传感器往往会产生非高斯厚尾噪声。状态估计是智能车环境感知的基础,包括对自身及周围目标的准确位置和速度等状态进行估计。目前大多数状态估计方法仅考虑高斯噪声且协方差已知,然而在实际交通环境中,噪声往往是未知非高斯的,并难以提前获取其协方差。因此研究非高斯噪声下的智能车状态估计方法具有较高的理论价值和实际意义。综上,本文针对上述问题做了如下工作:1.针对未知非高斯平稳噪声下智能车状态估计问题,提出一种基于变分贝叶斯的自适应卡尔曼滤波方法。首先提出一种高斯-混合伽马多层分布,刻画未知的非高斯厚尾过程与量测噪声。此分布可设置多个粗略先验信息,在变分贝叶斯统一优化框架下,实现对状态和未知参数的联合求解,并且可以从多个粗略先验信息实时提取合适的先验参数,从而提高估计精度。最后在仿真数据上证明了所提方法的准确性和鲁棒性,并且所提方法比现有的基于鲁棒Student’s t的Kalman滤波方法在智能车位置和速度的平均均方根误差上分别降低了22.03%和19.04%。2.针对未知非高斯非平稳噪声下智能车状态估计问题,提出一种具有未知非高斯非平稳厚尾过程与量测噪声的自适应鲁棒卡尔曼滤波方法。首先提出一种时变混合高斯分布,刻画未知且时变的非高斯厚尾过程与量测噪声。此分布由一个具有标准协方差的高概率高斯分布和具有自适应大协方差的低概率高斯分布混合而成,其中自适应大协方差通过标准协方差乘时变尺度参数表示。在变分贝叶斯统一优化框架下,实现对状态估计和未知参数的联合求解。最后在仿真和真实数据上验证所提方法的有效性及优越性,并且在真车定位实验中,比现有的基于鲁棒学生t的卡尔曼滤波方法在定位误差上降低了54.27%。总体来说,本文所提非高斯噪声下的智能车状态估计方法的精度优于现有经典的几种状态估计方法。此外,将所提方法应用于智能车定位领域,提高了智能车的定位精度,为今后智能车的状态估计研究提供一定的理论和实践参考。

关键词：非高斯噪声状态估计高斯-混合伽马多层分布时变混合高斯分布变分贝叶斯

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非高斯噪声的自适应主动控制方法研究

非高斯噪声的自适应主动控制方法研究

作者：闫明沈阳工业大学

学位级别：硕士

随着工业技术的不断进步,损害或妨碍听力、影响注意力的声音噪音已成为继水污染、大气污染之后的第三大污染。自适应主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)具有降噪效果好、易实现等优点,目前已成为解决噪声控制问题的首选。但是现有... 详细信息

随着工业技术的不断进步,损害或妨碍听力、影响注意力的声音噪音已成为继水污染、大气污染之后的第三大污染。自适应主动噪声控制(Active Noise Control,ANC)具有降噪效果好、易实现等优点,目前已成为解决噪声控制问题的首选。但是现有的ANC研究大多是针对于具有高斯分布的稳态噪声,而实际上,远程会议室电话等许多应用场景中广泛存在的能量高、随机性强、持续时间短的非高斯噪声使得常见的ANC系统难以取得有效的控制。本文以α稳态分布对非高斯噪声进行建模,基于熵理论对单通道的非高斯噪声主动控制算法进行了以下研究:首先,深入研究了α稳态分布的基础理论,分析了熵理论可以抑制非高斯噪声的原理及性质,并对现有基于熵理论的自适应主动噪声控制算法,包括基于最大相关熵的FxLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法、基于最大混合相关熵的FxLMS算法以及基于最大相关熵凸组合FxLMS算法进行了仿真分析;其次,在深入理解熵理论基础之上,考虑到相关熵是对两个随机变量相似度的测量,尽管不是原测量空间的相关运算,但是在核空间其仍是二阶统计量的概念,而符合α稳态分布产生的非高斯噪声仅存在低阶矩统计量,并不存在二阶统计量的概念,从而会破坏基于熵理论中二阶统计量的算法性能,使其出现发散现象。故本文通过借鉴p范数来修改熵理论的核函数,提出了改进的最大相关熵算法(Improved Maximum Correntropy Criterion Filtered-x Least Mean Square,IMCCFxLMS)和改进的最大混合相关熵算法(Improved Filtered-x Maximum Mixture Correntropy Criterion,IFxMMCC)来避免这一现象的发生,并推导了其权系数的更新公式。最后,本文对提出的IMCCFxLMS算法和IFxMMCC算法分别进行了收敛性和复杂度的理论分析,并对α稳态分布噪声和混合噪声两种噪声源进行了噪声控制的仿真实验。大量仿真结果表明,尽管本文的计算量比现存一些算法稍大,但是在收敛速度和稳态误差方面都取得了较好的效果。

关键词：主动噪声控制非高斯噪声自适应滤波算法相关熵 p范数

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非高斯噪声下通信干扰的智能认知方法研究

非高斯噪声下通信干扰的智能认知方法研究

作者：晋磊西安电子科技大学

学位级别：硕士

无线通信遭受着来自外界各种干扰的影响。为了提高通信系统的可靠性、安全性,需要对通信中的干扰进行深入研究。通过对通信干扰的深层感知及认知,为通信系统的抗干扰提供先验信息。另外,通信系统也常受到非高斯噪声的影响,因此本文开展... 详细信息

无线通信遭受着来自外界各种干扰的影响。为了提高通信系统的可靠性、安全性,需要对通信中的干扰进行深入研究。通过对通信干扰的深层感知及认知,为通信系统的抗干扰提供先验信息。另外,通信系统也常受到非高斯噪声的影响,因此本文开展非高斯噪声下通信干扰的认知方法研究,重点研究非高斯噪声环境下通信干扰的检测和通信干扰的参数估计,主要工作为:针对现有的通信干扰检测方法受到噪声影响检测性能不稳定的问题,提出了一种非高斯噪声环境下通信干扰信号检测方法。该方法首先使用一种基于定点搜索的快速myriad滤波算法对非高斯噪声进行抑制,然后基于长短时记忆网络的记忆性以及通信干扰信号时域幅度的规律性,训练长短时记忆网络,并通过网络输出预测值与信号幅度实际值之间的误差设计检验统计量,最后利用训练好的网络多次输入噪声得到检测门限,由此实现非高斯噪声下通信干扰信号的检测。仿真结果表明该方法明显降低了噪声对检测性能的影响。针对现有的带宽估计方法在低信噪比情况下估计效果差的问题,提出了基于金字塔池化网络的非高斯噪声环境下通信干扰信号的带宽估计方法。该方法首先利用加权myriad滤波抑制非高斯噪声,然后频谱扫描得到通信干扰信号的粗估计带宽,并划分频带得到带宽子区间,从而得到通信干扰信号频谱和带宽子区间的对应关系。将带宽估计问题转化成一个分类问题,通过金字塔池化网络实现对带宽的分类估计。该方法在广义干噪比为0d B时,对通信干扰的带宽子区间估计准确率达到100%。针对现有的中心频率估计方法在低信噪比情况下估计效果差的问题,提出了基于卷积神经网络的非高斯噪声下通信干扰信号的中心频率估计方法。该方法首先利用加权myriad滤波抑制非高斯噪声,然后对傅里叶变换值和每个变换值对应的点数值(点数位置)组合,得到输入深度卷积网络网络的特征矩阵,网络的输出是估计的中心频率所对应的点数位置,最后由此点数位置计算出所估计的中心频率。该方法在广义干噪比大于0d B时,对通信干扰信号的中心频率估计误差都低于0.5×10。针对现有的功率估计方法在低信噪比情况下估计效果差的问题,提出了基于深度残差网络的非高斯噪声下通信干扰信号的功率估计方法。该方法对加权myriad滤波抑制非高斯噪声后的信号计算协方差矩阵,并通过奇异值分解提取协方差矩阵中只含信号功率的部分,得到重构之后的矩阵作为深度残差网络的输入数据,网络的输出为估计的功率。仿真结果表明,该方法在低信噪比下比现有估计方法表现更好。

关键词：通信干扰干扰检测参数估计非高斯噪声深度学习

非高斯噪声环境下基于分布式网络的自适应滤波算法研究

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非高斯噪声环境下基于分布式网络的自适应滤波算法研究

作者：安娅琦西北师范大学

学位级别：硕士

随着信号处理技术的不断发展,基于无线传感器网络的分布式估计被广泛运用于农业,军事和工业生产等实际应用中。在分布式估计中,网络上的数据由各节点进行自处理后,与其相邻节点通过局部交互来对目标参数进行估计。如何提高估计的速度和... 详细信息

随着信号处理技术的不断发展,基于无线传感器网络的分布式估计被广泛运用于农业,军事和工业生产等实际应用中。在分布式估计中,网络上的数据由各节点进行自处理后,与其相邻节点通过局部交互来对目标参数进行估计。如何提高估计的速度和准确度,其本质就是对分布式自适应滤波算法的改进。由于分布式估计多应用于实际环境,而实际环境大多为非高斯噪声。因此,非高斯噪声环境下分布式自适应滤波算法的研究具有实际意义。本文在非高斯噪声环境下,对基于分布式网络的相应算法进行研究,以改进现有算法的不足,主要研究工作包括以下内容:(1)步长是影响自适应滤波算法性能的重要参数之一,针对传统的最小均方算法因固定步长影响其性能的问题,采用变步长策略对其进行改进。以反双曲正切函数为基础,对其函数式进行变换并引入参数进行调整,得到新的步长表达式。将其与几种较新的变步长算法在系统辨识应用中进行性能对比,并在正弦信号去噪以及自适应线性预测中对所提算法的适用性进行验证。最后,将所提变步长函数与相对比的几种变步长函数引入扩散式最小均方算法中,再进行性能对比。仿真结果表明,利用提出的变步长函数改进的扩散式最小均方算法具有较好的收敛性能和较强的鲁棒性。(2)为提高扩散式最大箕舌线算法在非高斯噪声环境下的性能,结合连续混合p范数和递归思想提出了两种不同的扩散式最大箕舌线算法。以上两种算法分别具有较快的收敛速度和较低的稳态误差,且基于同一种准则,因此可进一步对其进行凸组合,之后再使用瞬时转移结构来优化算法性能。在非高斯噪声环境下的分布式网络中进行实验仿真,结果表明,最终得到的算法性能较好且能够有效地克服因凸组合而产生的二次收敛问题,同时具有良好的跟踪性能。(3)为了解决传统的扩散式最小均方型算法在非高斯噪声环境下性能下降甚至发散的问题,提出了基于反双曲正弦函数的改进扩散式归一化最小均方算法。在非高斯噪声环境下进行对比实验,证明该算法性能得到了提升。之后在Alpha稳定分布构造的高斯噪声和非高斯噪声环境下的实验结果表明,该算法性能在两种噪声环境下保持较好,没有出现在非高斯噪声环境下性能下降的问题。

关键词：非高斯噪声分布式网络反双曲正切函数最大箕舌线准则归一化最小均方算法

非高斯噪声下电力线载波通信压缩感知信道估计方法

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环境技术 2023年第3期41卷 48-53页

作者：安致嫄李文萃董凯丽孟慧平权一展国网河南省电力公司信息通信公司济源459000

传统的基于压缩感知的电力线载波通信信道估计方法,多数在高斯噪声假设下对信道系数进行估计。实际过程中,电力线电磁环境复杂,噪声往往并不服从高斯分布。本文考虑非高斯环境下电力线载波通信信道估计问题,利用高斯混合密度对噪声统计... 详细信息

传统的基于压缩感知的电力线载波通信信道估计方法,多数在高斯噪声假设下对信道系数进行估计。实际过程中,电力线电磁环境复杂,噪声往往并不服从高斯分布。本文考虑非高斯环境下电力线载波通信信道估计问题,利用高斯混合密度对噪声统计特性进行描述,在此基础上,结合信道系数的稀疏特性对信道系数进行估计。利用数值仿真对本文所提算法的性能进行测试,结果表明,与传统信道估计算法相比,本文所提出的方法具有更好的信道估计性能。

关键词：电力线载波通信信道估计压缩感知非高斯噪声高斯混合密度

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非高斯噪声背景下无线电协作频谱感知方法

宁夏师范学院学报 2022年第1期43卷 38-43页

作者：朱兴伟安徽医学高等专科学校公共基础学院安徽合肥230601

为了提高无线电协作频谱感知能力,以非高斯噪声作为设计背景,结合现有资源的调度与分配方式,设计了一种无线电协作频谱感知方法.首先,分析主用户信号强度,融合无线电通信信道,构建非高斯噪声稳定分布的感知模型,利用能量检测法在线检测... 详细信息

为了提高无线电协作频谱感知能力,以非高斯噪声作为设计背景,结合现有资源的调度与分配方式,设计了一种无线电协作频谱感知方法.首先,分析主用户信号强度,融合无线电通信信道,构建非高斯噪声稳定分布的感知模型,利用能量检测法在线检测无线电协作频谱能量.其次,离散处理能量信号,设定虚警概率指标,由此得到无线电协作频谱感知门限.最后,利用低阶分数计算,融合处理感知结果,完成对无线电协作频谱的感知.通过实验证明,设计的感知方法能够根据中心极限定理理论进一步推导出感知信道在无衰落时的性能,证明设计方法能够有效降低背景噪音对感知结果造成的影响,进一步提高感知性能.

关键词：非高斯噪声无线电协作频谱感知方法感知模型