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一种基于快速稀疏 贝叶斯 的高效OTFS稀疏 信道估计方法 本发明涉及信道估计技术领域,公开了一种基于快速稀疏 贝叶斯 的高效OTFS稀疏 信道估计方法,包括以下步骤:步骤S1:在时延多普勒域中形成2D数据块,并将时延多普勒域进行划分;步骤S2:获取时延多普勒域的接收信号;步骤S3:构... 张晓旭 兰雪萍 范平志 史凤文 马征 郝莉一种基于酉变换和稀疏 贝叶斯 的OTFS稀疏 信道估计方法 本发明涉及信道估计技术领域,公开了一种基于酉变换和稀疏 贝叶斯 的OTFS稀疏 信道估计方法,包括以下步骤:步骤S1:在时延多普勒域中形成2D数据块,并将时延多普勒域进行划分;步骤S2:获取时延多普勒域的接收信号;步骤S3:构... 张晓旭 兰雪萍 邱文铎 卿婉郡 郝莉 马征一种块状稀疏 贝叶斯 多时隙数据检测方法 本发明公开了一种块状稀疏 贝叶斯 多时隙数据检测方法,其主要步骤是:步骤S1:通过矩阵vec运算,将MMV模型表示为分块的SMV模型;步骤S2:假定发射信号满足零均值的高斯先验,方差由变量γ和C决定,并得到发射信号的先验分布... 张晓旭 何熠 杨博然 郝莉一种基于稀疏 贝叶斯 学习基线校正的光谱属性预测方法 本发明公开了基于稀疏 贝叶斯 学习基线校正的光谱属性预测方法,首先采集样本的实测光谱数据和属性数据,并对样本光谱数据进行数据清洗,构建原始光谱分析数据集。然后基于原始光谱分析数据集构建样本光谱数据稀疏 分层模型,并对样本光谱数... 杜文莉 赵云蒙 杨明磊 钱锋基于非均匀稀疏 贝叶斯 学习的近场源定位 2025年 近场源的阵列流型包含角度和距离参数,两者相互耦合,难以分离。现有方法一般采用近似解耦模型,分步估计出角度和距离参数。然而,在近似解耦过程中,不可避免地引入了系统模型误差,导致定位性能严重下降。为了应对上述挑战,提出了一种基于非均匀网格的稀疏 表示近场源定位方法,将复杂的近场源定位问题直接建模成一个较低维度的稀疏 信号恢复问题,并利用稀疏 贝叶斯 学习(Sparse Bayesian learning, SBL)方法实现对稀疏 信号的自适应恢复,从而避免引入近似误差,显著提高了参数估计的准确性。所提方法中的非均匀网格仅含有较少的网格点,极大降低了计算复杂度;各网格点之间的角度和距离均不相同,有效克服了字典矩阵中相邻基之间相关性高的缺陷;额外引入网格优化技术,进一步解决了粗糙网格可能导致的失配问题。仿真结果证实了所提方法的优越性。 李一 傅海军 戴继生关键词:近场源定位 网格细化 基于稀疏 贝叶斯 推断的LDACS波束形成方法 2025年 L波段数字航空通信系统(L-band digital aeronautical communication system,LDACS)作为未来航空数据链的重要技术手段之一,非常容易受到相邻波道的测距机系统信号的干扰。为此,提出一种基于稀疏 贝叶斯 推断的LDACS波束形成方法。首先,将LDACS地面站的粗略来向信息作为先验,并根据空域信号来向的稀疏 性构建稀疏 信号。随后,通过贝叶斯 推断估算干扰和噪声的功率,估计各个信源的来向。最后,重构干扰噪声协方差矩阵,获得波束形成权矢量。该方法无需知晓干扰数量、干扰来向等信息。仿真结果表明,该方法在低信噪比和少快拍条件下也能稳定输出波束方向图,表现出较好性能。 王磊 高翔 胡潇潇关键词:测距机 波束形成 一种稀疏 贝叶斯 学习浅海目标深度和水平距离被动估计方法 本发明公开了一种稀疏 贝叶斯 学习浅海目标深度和水平距离被动估计方法,基于先验声速剖面和水平波数假设区间,利用有限差分法计算模深度函数假设空间;对垂直阵数据预处理到频域,构建关于频域垂直阵数据与假设空间的模深度函数在稀疏 约束... 李乐波 孙向伯 刘仕靖 龚芙生 楼澍宇稀疏 贝叶斯 学习远近场混合源离网定位算法2025年 水下远近场混合源定位算法的定位精度往往受到采样网格的限制,粗糙的网格在降低精度的同时可能导致近场声信号功率泄露至远场,恶化远场测向结果;细密的网格使算法计算复杂度剧增,影响算法的计算效率与实用性。为此提出了一种稀疏 贝叶斯 学习远近场混合源离网定位算法。该算法通过建立水下声信号远近场离网模型,利用稀疏 贝叶斯 学习过程实现离网误差的估计与补偿,从而突破网格限制,获得更高精度的定位结果。在此基础上,还提出了一种提高计算效率的网格演化方法,该方法根据离网误差估计结果引导网格点在声源位置附近细化,实现了网格点有侧重、非均匀地覆盖感兴趣空域,有效降低了算法计算复杂度。仿真和湖试数据处理结果表明,与现有稀疏 贝叶斯 学习远近场混合源定位算法相比,所提算法具有更高的定位精度、分辨率和计算效率。 李晨牧 邱龙皓 王晋晋 王晋晋 沈同圣关键词:声源定位 基于稀疏 贝叶斯 优化的翼型设计可解释性研究 2025年 贝叶斯 优化框架具有优化效率高、效果好等特点,适合解决高维黑盒优化问题,适用于飞机翼型设计领域。然而其优化过程不透明,难以直观理解机器优化结果和翼型典型物理特征之间的联系,如何解释贝叶斯 优化进程仍然是一个挑战。针对这一问题,本文提出了一种基于稀疏 贝叶斯 优化框架的翼型优化可解释性方法,使用具有物理意义的典型几何特征参与优化进程,在贝叶斯 优化过程中对翼型特征进行稀疏 ,同时获得可解释性信息。在以RAE2822为基准翼型的超临界翼型优化算例上验证该方法。实验结果表明,该方法在优化气动性能的同时尽可能地减少了翼型设计维度,使其在保证气动性能良好的情况下具备了一定的可解释性,能直观地了解翼型各参数对优化目标的影响程度,辅助翼型设计人员进行决策和判断。 林健 吕宏强 黄增辉 刘子敬 虞建 刘学军关键词:可解释性 翼型设计 单矢量水听器的改进稀疏 贝叶斯 学习方位估计算法 2025年 复数稀疏 贝叶斯 学习(SBL)算法计算量大,为此将声能流与稀疏 贝叶斯 学习算法相结合,提出了基于单矢量水听器的声能流稀疏 贝叶斯 学习(SI-SBL)方位估计算法。该方法采用声能流取代声压振速信息作为观测量,将参数估计过程从复数域运算转化为实数域运算,同时利用声压通道噪声与振速噪声不相关的特点实现了噪声抑制,进一步加快了稀疏 贝叶斯 学习算法收敛速度,使SI-SBL算法获得相比以声压振速通道作为观测量的SBL算法更高的估计精度和尖锐的谱峰。仿真数据表明,单矢量水听器SI-SBL算法相比于SBL算法具有更高的精度和更快的计算速度。实验数据验证,SI-SBL算法相比SBL精度提高了25%,运算速度提高了8倍,证明了本文所提SI-SBL算法应用于水平方位估计的可行性。 李雄辉 梁国龙 沈同圣 罗再磊关键词:矢量水听器
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