子空间

摘要： 针对传统进化算法求解多目标优化问题时存在计算量大、难以平衡收敛速度和种群分布均匀性的问题,本文提出了一种基于区域失衡子空间的领先NSGAII算法(NSGAII-URS).首先,基于NSGAII算法,结合局部搜索算法,在每次遗传过程中添加种群领先解解集,引导种群快速收敛;然后,将非支配解所在的目标空间均匀划分,提出稀疏子空间和空闲子空间的概念,通过基于稀疏度的局部搜索策略对失衡子空间优化,进一步提升种群分布的均匀性.我们将本文方法与其他5种先进的多目标进化算法比较,通过基准测试函数进行验证,并采用反世代距离(IGD)和超体积(HV)两个通用指标进行性能评价.实验结果表明,该算法在解的分布性和收敛性方面明显优于对比的其他多目标优化算法.

摘要： 低阶Ambisonic信号在回放时有空间定位精度低,包围感不足等缺陷,提高编码阶数虽然能够明显改善这些问题,但高阶信号所需的信号通路数太多,在传输过程中受限于有限的带宽而无法得到广泛应用。参量化解码方法根据声场的一般特性,对低阶的输入信号进行分析并提取相关参数,随后利用获取的参数在目标重放系统上以更高精度重建声场,以此获得更好的重放效果。本文探究了两种参量化解码算法的工作原理并总结了参量化解码算法的应用场景和实际效果,在应用层面上使用参量化解码算法为Ambisonics工艺流程带来了新的可能。

摘要： 研究扩张李代数Schrodinger-Virasoro的子空间的中心化子,得到并证明一些子空间的中心化子,如C_(g)(h_(1))={c_(0)M_(0)+C_(0)′N_(0)|c_(0),c_(0)′∈C},C_(g)(h_(3))={∑c_(i)M_(i)|c_(i)∈C,M_(i)∈h_(2),■_(n)∈Z}(i∈Z),发现子空间直和中心化子的规律.

摘要： 为提高城市轨道交通列车自动驾驶(automatic train operation,ATO)系统跟踪给定运行曲线的精度,基于子空间辨识方法,利用列车运行的历史数据,建立与实际运行状态相吻合的非线性子空间预测控制模型,设计子空间预测控制器,实现模型辨识数据和参数在线更新。运用MATLAB软件对比分析传统动力学模型与子空间预测控制模型的跟踪能力。结果表明:子空间预测控制模型在速度、位移、加速度的跟踪精度上有明显优势,牵引/制动特性更加缓和。子空间预测控制模型可以保证列车运行安全、准时,并提高乘客乘坐舒适性。

摘要： 提出了一种非均匀噪声条件下基于子空间的实值波达方向(DOA)估计算法。该算法首先通过酉变换技术将含有未知非均匀噪声的阵列协方差矩阵实值化。接着,通过分解实值阵列协方差矩阵并构造特定向量的方法获得实值噪声协方差矩阵。然后,对实值协方差矩阵和实值噪声协方差矩阵进行广义特征分解估计噪声子空间。最后,利用实值多重信号分类算法进行DOA估计。与现有的非均匀噪声条件下DOA估计的方法不同,该算法无需迭代过程或凸优化过程,可有效去除非均匀噪声的干扰,提高计算效率,提供更精确的DOA估计结果。仿真结果验证了该算法的DOA估计性能。

摘要： 针对传感网络中不完整数据平衡性较差的问题,该文提出基于多元统计的传感网络不完整数据筛选方法。利用因子分析方法来提取不完整数据的子空间,从而对信息统计元进行重构处理,通过计算可分离幅值量指标来识别不完整数据。在此基础上,定义混合采用框架,并根据标准的筛选样本数据集合得到传感度量系数,从而筛选传感网络不完整数据。对比实验结果表明,与分层采样型筛选方法相比,该文设计的多元统计型筛选方法能够全面整合传感网络不完整数据信息参量,并对其进行集中式推出处理,可以大幅提升不完整数据的平衡性水平。

摘要： 对于数据集图片质量低导致行人特征提取困难以及遮挡场景下行人特征信息丢失导致准确率下降的问题,提出了一种基于转化器模型的集成模型。首先对于图片分辨率低、模糊、质量差的问题,采用数据增强技术,增强图像的亮度、色度、锐度等,以便更好的提取特征。然后使用遮挡程度分类模型将输入的图片按遮挡程度分为无遮挡数据集、小遮挡数据集和严重遮挡数据集三个子空间,在采用基于卷积神经网络的转化器模型的三个子空间内分别进行训练,得到三个不同遮挡情况的子模型。实验结果表明该模型在不同的遮挡场景以及图片质量差的情况下均能较好地识别行人特。

摘要： 3D人体骨架识别是近年来计算机视觉领域的研究热点。为了对具有非线性流形结构的高维股价序列数据进行准确而高效的分类,提出一种基于乘积格拉斯曼流形的人体骨架动作识别方法。利用乘积格拉斯曼流形描述序列数据的流形结构,构造出一种新的低维子空间表示,并借助流形上的非线性度量比较序列之间的差异。在此基础上,提出一种融合时序信息的核,从而实现对动作序列的高效分类。实验结果表明,该方法在多个骨架动作数据集上都能提高动作识别的准确率,验证了该方法的有效性,进而为更广泛的时间序列分类提供了新思路。

摘要： 针对稀土萃取工艺中的多变量、强耦合、非线性等特性,提出一种稀土萃取过程的状态空间模型子空间预测控制方法。该方法通过采集稀土萃取工业过程数据(包含萃取剂流量、稀土料液流量、洗涤液流量和水相料液组分浓度四个变量)作为控制器输入变量,输出变量为稀土元素组成分含量,构建稀土萃取的多变量子空间预测模型,利用滚动窗口在线更新模型辨识数据,设计稀土萃取过程的子空间预测控制器,并在MATLAB上进行仿真实验。结果表明,该方法在目标跟踪和抗干扰性方面控制效果显著。

摘要： 针对列车单质点模型在坡道/曲线段受力存在误差,影响高速列车运行控制器的计算精度,建立多质点高速列车运行模型,提出一种基于子空间辨识的预测控制方法。首先,详细分析在坡道/曲线段高速列车考虑其长度的受力情况;接着,利用子空间从列车运行数据辨识模型参数,构建了列车多质点的状态空间模型;然后,具体给出预测控制器的设计步骤;最后,利用MatLab软件进行速度跟踪仿真对比实验,结果表明本文方法的有效性。

摘要： 量子系统要受到量子信道的影响,量子信道是完全正的保迹的线性映射,具有算子和表示,可校正的量子码是量子纠错的一般模型,给出了等价定义及易于检测的充要条件;可校正的子系统是子空间的推广,同样给出了等价定义及易于检测的充要条件.

摘要： 海杂波是经雷达发射信号照射后从海洋表面反向散射的回波,它的存在严重干扰了雷达对海面目标的检测和定位跟踪性能.现有的海杂波抑制方法中,在对海杂波进行抑制的同时,也会对近处目标信号幅度造成衰减,甚至导致漏检的发生.本文采用子带-自适应归一匹化配滤波器估计出杂波协方差矩阵,然后通过子空间分解法来估计杂波子空间,确定杂波信号.最后用回波信号与杂波信号相减达到抑制杂波的目的.

摘要： 在深入研究简化的群盲线性混合检测器(Simplified Group-Blind Linear Hybrid Detector，GBLH)基础上，提出一种改进的子空间群盲多用户检测方法。该算法利用已知的小区内用户的扩频码消除小区内用户在观察空间中所占比重，并使用紧缩近似投影子空间(projection approximation subspace tracking with deflation，PASTd)跟踪算法实现小区外干扰用户信号子空间的自适应跟踪。仿真结果显示，与GBLH以及PASTd盲多用户检测算法相比，所提算法收敛速度快，输出信干比较高,并有较低的计算复杂度。

摘要： 为了从三维人体运动数据中获得不同的运动片断，从而用来进行计算机动画创作，需要对运动序列进行识别。因为运动数据的复杂性，所以运动分段识别的复杂性非常高，尤其是对长运动序列。本文提出了一个基于低维特型的运动分段识别方法，避开了直接在原始数据空间上的分段识别，从而提高了运动分段识别的效率，同时因为子空间特征体现了运动的内在结构，因此分段识别精度也得到了改善。实验结果证明，该分段识别方法能够很好的对一些常见的运动类型进行分段识别。

摘要： 星载SAR实现地面运动目标检测的难点是地面杂波的抑制。对于稀疏孔径的阵列天线，采用空时两维联合处理，理论上可以有效的抑制地面杂波。子空间方法是一种基于子空间正交投影的空时自适应处理，该方法理论简单,计算量小，低信杂噪比条件下，性能优于STAP。

摘要： 宽带语音增强在改善语音质量方面有着广泛的应用。传统的减谱技术虽然去噪明显,但在听觉上留下了不舒适的“音乐噪声”,为了在主客观上得到更好的折衷,本文引入了子空间技术,将带噪信号分解为不相关的信号空间和噪声空间,并结合人耳掩蔽效应,在主客观得到了较好的折衷。

摘要： 本文为大型有界约束优化问题提出了一个子空间有限存储BFGS算法.整个空间分为两个积极子空间和一个不积极子空间.积极子空间中的搜索方向定义为简单梯度投影,不积极子空间中的搜索方向是由有限存贮BFGS更新的既约拟牛顿方向.文章给出了基于CUTEr问题集的数值实验结果.该算法不需要求解子问题以及由于采用了既约空间,因而能较好地应用于大型问题.

摘要： 目前,人脸光照、遮挡、身份、表情等因素的变化是人脸姿态估计面临的巨大挑战.近期,基于稀疏表示分类(SRC)的方法在图像分类方面得到了广泛的应用,尤其是在人脸识别方面,被证明其在噪声和遮挡环境下具有优秀的识别性能.为了解决姿态估计中人脸光照、噪声和遮挡变化问题,本文将人脸姿态离散化为不同的子空间,每个子空间对应一个类别,据此,提出基于稀疏表示的人脸姿态识别方法.通过在公开的XJTU和PIE人脸库上实验表明:本文方法对人脸光照、噪声和遮挡变化具有鲁棒性.

摘要： 给出了水下通信多输入多输出系统模型。将矩阵外积分解算法和子空间算法应用在多输入多输出水声信道盲辨识领域，在不需要训练序列的条件下估计得到信道响应函数矩阵，并恢复出源信号。对这两种算法的性能进行了验证：在信噪比较小，信道阶数估计误差较大的条件下，矩阵外积分解算法性能好于子空间算法;随着信噪比增大，信道阶数估计的准确度提高，子空间算法的性能将明显超越矩阵外积分解算法，最终可以达到几乎完全辨识信道的程度。

摘要： 盲均衡是近年来通信信号处理领域的研究热点之一,它能够不借助训练序列,仅利用所接收到的信号序列即可完成对信道的均衡。盲均衡技术能有效克服码间干扰,对于提高通信质量具有重要作用。综述了盲均衡算法的最新研究进展,重点评述了盲均衡的几类典型算法,如人工智能方法、基于信号检测的算法、粒子滤波方法、小波变换方法、矩阵变换方法和基于统一模型的算法,并分析了主要盲均衡算法的优缺点,指出了进一步的研究方向。

摘要： 本发明的目标是这样一种系统：所述系统包括形成一空间运载飞行器(1)的一母探测器和多个子探测器(2a，2b，2c)，子探测器沿着母探测器的纵向轴线(A)对齐，子探测器在母探测器上的固定通过多个探测器支撑环形段部(5a，5b，5c)实施，每个段部配有用于固定一子探测器的一环箍(3a，3b，3c)。

摘要： 本发明的目标是这样一种系统：所述系统包括形成一空间运载飞行器(1)的一母探测器和多个子探测器(2a，2b，2c)，子探测器沿着母探测器的纵向轴线(A)对齐，子探测器在母探测器上的固定通过多个探测器支撑环形段部(5a，5b，5c)实施，每个段部配有用于固定一子探测器的一环箍(3a，3b，3c)。

摘要： 本发明公开了一种基于全对称子空间刚度子矩阵的对称索杆结构找形方法，针对有支座边界条件的对称索杆结构，引入群集理论，确定其所属对称群后，根据全对称子空间对应的刚度子矩阵和节点不平衡力求出全对称子空间对应的节点位移增量，再按照结构总势能降低的原则确定位移增量系数从而不断更新节点坐标，最终求得平衡、稳定的索杆结构。主要步骤为：首先根据对称性定义一个初始构型，求得与结构全对称子空间相对应坐标转换矩阵，从而求得与全对称子空间相对应的刚度子矩阵和节点不平衡力，通过这两者求出的节点位移增量更新结构构型，最终求得刚度矩阵正定的平衡结构。

摘要： 本发明公开了一种基于特征子空间的子阵级线性约束自适应波束形成方法，属于阵列信号处理技术领域。该方法对采样协方差矩阵进行特征值分解，以此来估计所需的干扰子空间，然后在干扰子空间约束波束响应为零来自适应的抑制干扰信号，并且引入罚函数对自适应方向图进行约束以使主瓣保形、旁瓣降低。本方法在自适应抑制干扰的同时，使得在子阵级得到的自适应方向图主瓣保形且旁瓣降低，并且能够获得较好的输出信干噪比性能。本发明适用于子阵级线性约束自适应波束的形成。

摘要： 本发明公开一种利用空间信息约束的稀疏子空间模糊聚类的图像分割方法，1)利用超像素分割将图像预分割为超像素块，并计算每一个超像素块的Gabor特征描述子以及通道特征描述子；2)设计算法模型，将模糊聚类中的隶属度约束加入到基于稀疏子空间聚类方法，将稀疏自相关系数同隶属度一起交替更新，同时完成寻优；3)设计空间信息约束形式，将邻域约束加至上述算法设计模型中。本发明方法可获得更精确的自表示系数；可有效地解决灰度不均匀的影响；可同时根据两种不同的特征对图像进行分割；提高了图像分割的准确率；在红外图像、可见光图像上均获得较好效果，可广泛应用于各类基于图像的应用系统，具有广阔的市场前景与应用价值。

摘要： 本发明涉及一种基于空间核映射和子空间聚集的软组织形变方法。在软组织形变过程中，手术针与软组织模型的三角网格面片以及三角网格面片之间会产生形变，用三角形面片相交与AABB相结合的碰撞检测方法对形变进行检测；通过核方法将数据以非线性的方式嵌入到一具体的空间中去，并在空间中采用线性的运算方法求解非线性函数，得到数据集；将满足分类标准的单元都包括到集合中，产生候选子空间；计算子空间的聚合力，并由聚合力选出最佳子空间；运用二维的比较方法，将纯子空间分离出来；判断剩下的空间是否为空集，直到被搜索的全空间中的数据变成空集。本发明能够提高模型网格位移量的准确度，提高软组织下一时刻的形变效果。

摘要： 本发明涉及机器学习中描述子局部聚合向量相关问题，提出了一种基于对称正定矩阵流形切空间子空间学习的描述子局部聚合向量方法。已有的局部聚合向量方法大都是在欧式空间上，无法处理对称正定矩阵流形的非线性数据，为此，本方法提出了将训练数据映射到码字的切空间上进行子空间学习，将非线性问题转化为线性问题，然后是在学习的子空间上计算局部聚合向量。在子空间学习阶段，在码字的切空间上根据训练数据的标签信息来学习具有判别性的子空间，让同类别的数据在子空间上尽可能靠近，异类的数据在子空间上尽可能远离。在局部聚合向量计算阶段，将输入图片提取的对称正定矩阵映射到码字切空间的子空间上计算聚合向量。

摘要： 本发明公开了一种基于全对称子空间刚度子矩阵的对称索杆结构找形方法，针对有支座边界条件的对称索杆结构，引入群集理论，确定其所属对称群后，根据全对称子空间对应的刚度子矩阵和节点不平衡力求出全对称子空间对应的节点位移增量，再按照结构总势能降低的原则确定位移增量系数从而不断更新节点坐标，最终求得平衡、稳定的索杆结构。主要步骤为：首先根据对称性定义一个初始构型，求得与结构全对称子空间相对应坐标转换矩阵，从而求得与全对称子空间相对应的刚度子矩阵和节点不平衡力，通过这两者求出的节点位移增量更新结构构型，最终求得刚度矩阵正定的平衡结构。

摘要： 本发明公开了一种基于特征子空间的子阵级线性约束自适应波束形成方法，属于阵列信号处理技术领域。该方法对采样协方差矩阵进行特征值分解，以此来估计所需的干扰子空间，然后在干扰子空间约束波束响应为零来自适应的抑制干扰信号，并且引入罚函数对自适应方向图进行约束以使主瓣保形、旁瓣降低。本方法在自适应抑制干扰的同时，使得在子阵级得到的自适应方向图主瓣保形且旁瓣降低，并且能够获得较好的输出信干噪比性能。本发明适用于子阵级线性约束自适应波束的形成。

摘要： 本发明公开一种利用空间信息约束的稀疏子空间模糊聚类的图像分割方法，1)利用超像素分割将图像预分割为超像素块，并计算每一个超像素块的Gabor特征描述子以及通道特征描述子；2)设计算法模型，将模糊聚类中的隶属度约束加入到基于稀疏子空间聚类方法，将稀疏自相关系数同隶属度一起交替更新，同时完成寻优；3)设计空间信息约束形式，将邻域约束加至上述算法设计模型中。本发明方法可获得更精确的自表示系数；可有效地解决灰度不均匀的影响；可同时根据两种不同的特征对图像进行分割；提高了图像分割的准确率；在红外图像、可见光图像上均获得较好效果，可广泛应用于各类基于图像的应用系统，具有广阔的市场前景与应用价值。