非高斯

摘要： 本文重点讨论如何依据外场试验数据制定非平稳非高斯振动试验条件。基于地面和空中运载工具振动的产生机理,选用乘积公式作为运载器随机振动分析的统一模型。利用滑动平均将实测非平稳非高斯信号分解成平稳载波和时变调制波。提出了反映调制波时变特征的二次分解和综合算法。用外场实测数据演示了炮击振动、轮式车辆道路运输振动和火箭飞行振动的试验条件制定方法,为评估振动环境模拟真实性提供参考。

摘要： 大型户外广告牌作为城市典型的风灾易损性结构,在强风作用下的毁坏倒塌发生频繁,存在巨大的安全隐患。本文针对大型户外独立柱广告牌结构设计的薄弱环节,即广告牌面板的极值风压破坏,通过开展三种湍流度不同的风场的测压试验,考虑面板风压时程的高斯/非高斯特性,使用三种不同的极值风压计算方法,给出了极值风压与风场之间的联系,同时也比较了不同风场下这三种极值计算方法的优劣,对实际广告牌面板结构的设计以及广告牌面板易损性的研究有一定参考价值。

摘要： 针对多通道阵列雷达从实际杂波中检测目标场景,该文提出了一种面向多通道阵列雷达非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。首先,利用秩大于1的子空间矩阵和相应距离单元的坐标向量,建立了多秩距离扩展目标模型;然后,利用雷达接收单元空间或时间中心对称探测场景下杂波协方差矩阵的反对称结构信息,通过酉变换,采取广义似然比、Rao、Wald检验准则,构建待解参数小样本估计策略,设计了面向非高斯杂波背景的多秩距离扩展目标检测方法。最后,通过理论推导证明了所提检测方法相对于杂波协方差矩阵具有恒虚警特性。基于仿真数据和实测数据的实验结果表明,所提检测方法能够保证对杂波协方差矩阵具有恒虚警特性,此外,相较于现有检测方法,所提检测方法提升了小训练支持的目标检测性能,并且在导向矢量失配条件下,有效地改善目标检测的稳健性。

摘要： 从观察数据中发现因果关系在近年来得到了越来越多学者的关注,其中外生变量在理解因果机制中扮演者重要的角色.然而,现有的因果发现方法大多假设观察变量就是真实发生的因(果)变量,忽略了测量误差带来的影响.为此,提出了一种解决测量模型下的外生变量估计方法.通过引入triad约束,根据此约束来找出与其余所有相关成对变量都满足triad约束的变量,即外生变量.该算法不仅能够解决含有测量误差数据的估计问题,而且对于没有测量误差的数据仍然适用.实验将该算法应用于真实网络产生的数据中,结果表明,无论变量是否含有测量误差,提出方法均优于现有的其他算法.同时,基于移动基站的真实数据实验也验证了算法的有效性.

摘要： 在水下捷联惯导(SINS)/多普勒计程仪(DVL)组合导航系统中,当外部辅助信息受到野值等非高斯噪声污染时,选取调节因子γ为固定值将会降低基于Huber方法的鲁棒Kalman滤波(HRKF)算法的精度和鲁棒性.针对此问题,提出了一种基于马氏距离(MD)算法的调节因子自适应的鲁棒Kalman滤波(HRAKF)算法.首先利用MD算法对正常/异常的观测量进行辨识;进而建立γk递推关系式,并根据量测噪声特性对γ值进行实时调整;最后利用γk求取Huber权函数,并对量测噪声阵进行修正.选取8000s船载实测数据,分别利用Kalman滤波(KF)、HRKF及HRAKF算法进行水下组合导航半物理仿真试验.试验结果初步表明:在观测量受到野值或混合高斯分布噪声污染时,相较于KF和HRKF,HRAKF可实现更高精度、更加稳定的组合导航.

摘要： 为了有效抑制主动声呐混响,新型统计信号处理设计中常对海洋混响进行非高斯概率密度建模,本文在考察分析海洋混响数据的特点和SαS分布的优势之后,将SαS分布引入到混响非高斯概率密度建模中,给出了2种模型参数估计方法,并使用仿真和实测数据进行了验模,通过大量海试混响数据建模结果分析,对混响数据的SαS分布规律进行归纳总结.研究表明:SαS分布能够较好描述海洋混响的概率密度,其特征指数近半数集中在1.6～1.9.

摘要： 在进行惯性量匹配船体变形测量时,光纤陀螺组件(Fiber Gyroscope Unit,FGU)往往暴露在复杂海况的外扰环境中,经典卡尔曼滤波误差较大甚至出现发散.针对于此,引入最大熵准则(Maximum Correntropy Criterion,MCC)和基于权重矩阵的加权最小二乘(Weighted Least Squares,WLS)方法改进KF迭代过程,推导了一种用于噪声模型未知和非高斯环境中的MCC卡尔曼滤波器(MCC Kalman filter,MCCKF).最后,基于角速度匹配法开展多组对比实验.实验证实相较于自适应和传统MCC滤波器,新算法无需实时调参,抑制外扰能力更优,可实现更高精度的变形角估计,满足快速收敛和抗复杂外扰的鲁棒性要求.

摘要： 目的研究量化表征非平稳随机振动的方法,模拟包装物实际运输振动环境中的非平稳和非高斯特征。方法通过引入“运行测试”非参数统计检验方法,对均方根值时变非平稳过程进行量化表征,利用贝塔分布随机数的幅值调制方法模拟生成非平稳非高斯随机过程。结果通过数值验证贝塔分布方法,能够基于目标峭度和功率谱密度函数等约束条件灵活生成具有不同平稳程度的非平稳非高斯随机过程。结论该方法可以对非平稳特征进行定量表征,并可用于真实模拟包装件的运输振动环境,避免“欠试验”和“过试验”问题的发生。

摘要： 捷联式惯导系统由于自主性强等优势成为自主式水下航行器长航时、长航程导航的主要手段.针对水下环境中外部多导航传感器如多普勒计程仪提供的测速信息和水声单应答器提供的位置信息容易受到非高斯噪声污染的问题,提出基于马氏距离算法的联邦鲁棒卡尔曼滤波算法.在联邦鲁棒卡尔曼滤波算法中,通过马氏距离算法引入膨胀因子,对量测噪声协方差阵进行膨胀,以实现非高斯条件下水下组合导航系统鲁棒性的提升.同时基于子滤波器的滤波性能对信息分配系数进行自适应调整以确保水下组合导航系统的高精度.基于江试试验实测数据进行水下组合导航半物理仿真试验,试验结果表明:相比于传统的联邦卡尔曼滤波算法,联邦鲁棒卡尔曼滤波算法可在非高斯条件下实现更高精度、更加稳定的组合导航;能够满足水下组合导航系统对容错性和鲁棒性的要求.

摘要： 传统的随机振动试验中的控制信号通常都是高斯信号.为了进一步提高振动模拟试验的真实性和振动强化试验的激发效力,需要产生非高斯分布的真随机驱动信号.通过分析传统随机振动控制中时域随机化环节的窗函数和重叠因子等参数对非高斯伪随机驱动信号幅值特性(峭度值和偏斜度值)的影响,分别得到了采用半正弦窗和汉宁窗进行时域随机化前后信号峭度值和偏斜度值之间的定量线性关系解析表达式,并据此提出了闭环非高斯随机振动控制中峭度值和偏斜度值的具体均衡流程.

摘要： 导航卫星的轨道确定问题中存在状态误差和测量误差的分布不是高斯分布，以及在观测精度降低时定轨结果迅速发散的问题，而EKF主要适用于线性高斯情况下的滤波问题，常规般子滤波虽适用于非线性情况，却对模型准确性要求较高，基于EKF的粒子滤波在降低状态量对模型的依赖的同时以损失实时性为代价。为了提高定轨精度并满足实时性要求，本文提出了改进EKPF算法，并分别采用EKF和改进EKPF作为滤波方法，以星间距离为观测量，对GPS导航卫星进行了180天的自主定轨模拟。结果表明，改进EKPF的滤波精度远优于EKF和传统EKPF，且满足实时性的要求。

摘要： 导航卫星的轨道确定问题中存在状态误差和测量误差的分布不是高斯分布，以及在观测精度降低时定轨结果迅速发散的问题，而EKF主要适用于线性高斯情况下的滤波问题，常规般子滤波虽适用于非线性情况，却对模型准确性要求较高，基于EKF的粒子滤波在降低状态量对模型的依赖的同时以损失实时性为代价。为了提高定轨精度并满足实时性要求，本文提出了改进EKPF算法，并分别采用EKF和改进EKPF作为滤波方法，以星间距离为观测量，对GPS导航卫星进行了180天的自主定轨模拟。结果表明，改进EKPF的滤波精度远优于EKF和传统EKPF，且满足实时性的要求。

摘要： 导航卫星的轨道确定问题中存在状态误差和测量误差的分布不是高斯分布，以及在观测精度降低时定轨结果迅速发散的问题，而EKF主要适用于线性高斯情况下的滤波问题，常规般子滤波虽适用于非线性情况，却对模型准确性要求较高，基于EKF的粒子滤波在降低状态量对模型的依赖的同时以损失实时性为代价。为了提高定轨精度并满足实时性要求，本文提出了改进EKPF算法，并分别采用EKF和改进EKPF作为滤波方法，以星间距离为观测量，对GPS导航卫星进行了180天的自主定轨模拟。结果表明，改进EKPF的滤波精度远优于EKF和传统EKPF，且满足实时性的要求。

摘要： 导航卫星的轨道确定问题中存在状态误差和测量误差的分布不是高斯分布，以及在观测精度降低时定轨结果迅速发散的问题，而EKF主要适用于线性高斯情况下的滤波问题，常规般子滤波虽适用于非线性情况，却对模型准确性要求较高，基于EKF的粒子滤波在降低状态量对模型的依赖的同时以损失实时性为代价。为了提高定轨精度并满足实时性要求，本文提出了改进EKPF算法，并分别采用EKF和改进EKPF作为滤波方法，以星间距离为观测量，对GPS导航卫星进行了180天的自主定轨模拟。结果表明，改进EKPF的滤波精度远优于EKF和传统EKPF，且满足实时性的要求。

摘要： 本发明涉及一种面向高端燃煤发电装备非平稳运行的高斯非高斯特征协同解析与监测方法，包括：步骤1、选取正常工况下的非平稳过程数据；步骤2、数据矩阵重构；步骤3、负荷片预处理。本发明的有益效果是：针对高端燃煤发电非平稳运行过程数据的小尺度监测技术提供了新的研究思路；通过提出一种高斯特征和非高斯特性协同的监测思路，在通过工况指示变量进行数据重构的基础上，利用易于表征和建模的高斯特征将负荷片进行步进有序的模态自动划分，巧妙地将原先的不平稳数据转换成平稳的负荷模态；划分结果表明，尽管负荷随着时间波动，但潜在的高斯信息的分布特性在相同负荷模态下非常相似，而不同负荷模态下则存在显著差异。

摘要： 本发明公开了一种基于盲源分离的水声信号高斯/非高斯噪声抑制方法，用于水声通信信号去噪。首先基于水声信号稀疏特性，采用稀疏编码理论预先去除高斯噪声，包括基于拉普拉斯分布模型构造稀疏惩罚函数，求解在极大似然估计情况下的稀疏分量。然后基于水声信号的非高斯特性，将非高斯随机噪声视作源信号，基于改进灰狼优化算法求解水声信号盲源分离问题。最后基于分离后信号和接收信号之间的相关系数矩阵提取目标信号，去除非高斯噪声。本发明能有效抑制复杂水声环境中高斯和非高斯噪声，提高水声信号接收质量。

摘要： 本发明公开一种非平稳非高斯地震动时程模拟方法，该方法主要采用了迭代程序求解潜在非平稳高斯功率谱函数，而非简单地将其假定为与目标非平稳功率谱函数，从而使得所模拟的非平稳非高斯地震动时程的非平稳功率谱与目标非平稳功率谱一致，保证了模拟的准确性。通过迭代求解得到潜在非平稳高斯功率谱函数后，可以使用谱表示法模拟非平稳高斯地震动时程，然后再通过目标概率分布函数与高斯分布之间的非线性转换，将其转化为非平稳非高斯地震动时程。本发明通过简单的迭代程序，实现对潜在非平稳高斯功率谱函数的准确求解，基于此模拟的非平稳非高斯地震动时程精度高、迭代收敛性强，且可以与FFT联合使用，从而保证了模拟效率，适于推广应用。

摘要： 本发明涉及一种面向高端燃煤发电装备非平稳运行的高斯非高斯特征协同解析与监测方法，包括：步骤1、选取正常工况下的非平稳过程数据；步骤2、数据矩阵重构；步骤3、负荷片预处理。本发明的有益效果是：针对高端燃煤发电非平稳运行过程数据的小尺度监测技术提供了新的研究思路；通过提出一种高斯特征和非高斯特性协同的监测思路，在通过工况指示变量进行数据重构的基础上，利用易于表征和建模的高斯特征将负荷片进行步进有序的模态自动划分，巧妙地将原先的不平稳数据转换成平稳的负荷模态；划分结果表明，尽管负荷随着时间波动，但潜在的高斯信息的分布特性在相同负荷模态下非常相似，而不同负荷模态下则存在显著差异。

摘要： 本发明涉及一种变分推理的高斯非高斯成分协同的混杂过程故障检测方法，该方法基于学生t‑分布高斯/非高斯成分提取框架，并用于混杂过程故障检测；使用变分推理自动确定模型参数和模型选择，保证模型性能的提高；克服现有两阶段高斯/非高斯信息抽取算法存在的计算量大、忽略了两类信息的关联性等缺点，能够同时提取并灵活表示混杂分布中的高斯/非高斯信息,克服现有方法假设噪声水平单一的问题，提高了混杂过程信息提取能力。本发明给出独立成分的混合矩阵以及高斯成分的负荷矩阵初始化方法，加快算法的收敛速度。本发明的方法能够准确建立高斯分成、非高斯成分以及残差的监测统计量，更好地观测过程运行特点，有利于提高工业过程的认识水平。

摘要： 本发明提出了一种基于高斯混合模型的非高斯噪声模型建立方法，首先建立基于概率密度函数的高斯混合模型GMM，得到参数向量的迭代公式；再以最短描述长度MDL为目标函数，通过合并分裂方法SMEM确定混合分量数，估计出高斯混合模型GMM参数；最终根据高斯混合模型GMM和估计出高斯混合模型GMM参数，通过EM算法和KL三都，得到GMM模型参数，完成高斯混合模型；本发明以KL散度为子模型分裂的判别准则，以模型相似度为子模型合并的判别准则，对KL散度最大且分裂后MDL减小的子模型进行分裂，对模型相似度最大并且合并后MDL值减小的子模型对进行合并；以此来控制混合分量数的数量；合并操作以模型相似度为判别准则不需要遍历所有子模型，减少了计算量。

摘要： 本发明公开了一种基于盲源分离的水声信号高斯/非高斯噪声抑制方法，用于水声通信信号去噪。首先基于水声信号稀疏特性，采用稀疏编码理论预先去除高斯噪声，包括基于拉普拉斯分布模型构造稀疏惩罚函数，求解在极大似然估计情况下的稀疏分量。然后基于水声信号的非高斯特性，将非高斯随机噪声视作源信号，基于改进灰狼优化算法求解水声信号盲源分离问题。最后基于分离后信号和接收信号之间的相关系数矩阵提取目标信号，去除非高斯噪声。本发明能有效抑制复杂水声环境中高斯和非高斯噪声，提高水声信号接收质量。

摘要： 本发明公开一种基于非高斯非圆信号特性的稳健自适应波束形成方法，包括：利用Capon功率谱获取期望信号和干扰的初始波达方向角度，并将全空间划分为期望信号区域、干扰区域和噪声区域，再利用噪声区域内的Capon功率平均值估计噪声功率；获取期望信号和干扰的名义导向矢量；利用均匀线阵接收数据的采样协方差矩阵的特征向量作为与名义导向矢量垂直的误差矢量；基于Capon功率最大化准则进行导向矢量更新，估计得到期望信号和干扰的导向矢量；重构干扰加噪声协方差矩阵，并估计期望信号和干扰的非圆系数；重构伪协方差矩阵，并进行期望信号导向矢量的扩展以及协方差矩阵的扩展，基于扩展的期望信号导向矢量以及协方差矩阵，对阵列接收的信号进行波束形成。

摘要： 本发明公开了一种非平稳和非高斯平滑插值预处理技术的短时风速预测方法，首先将风速序列U(t)进行非高斯变换后，得到接近高斯分布的风速序列U1(t)，避免风速序列U(t)中的非高斯特性对预测精度的影响；而后对风速序列U1(t)进行平滑处理，再对光滑后的数据进行三次样条插值，得到风速平均值μ1(t)和标准差σ1(t)后再进行非平稳变换，得到接近平稳的风速序列U2(t)，从而避免风速序列U1(t)中的非平稳性对预测精度的影响；如此，以风速序列U2(t)为输入，再利用神经网络模型进行预测，由于排出了风速的非平稳和非高斯特性的影响，可提高预测得到的风速序列U2(t+i)的准确度，最后将预测得到的风速序列U2(t+i)进行逆变换，得到最终的预测风速U(t+i)；实际应用中，可通过准确预测风速U(t+i)为风电并网提供参考，从而节约用电成本。

摘要： 本发明公开了一种桥梁非平稳非高斯随机风场模拟方法、装置、设备及介质，获取待模拟桥梁的桥址区桥位信息，根据桥址区桥位信息确定待模拟桥梁的桥梁参数；基于预设谱表示法与待模拟桥梁的桥梁参数，生成待模拟桥梁的高斯风场；基于预设高斯功率谱密度函数与预设边缘累计分布函数确定目标非高斯功率谱密度函数；基于目标非高斯功率谱密度函数与高斯风场，生成待模拟桥梁的非高斯脉动风场；对非高斯脉动风场进行时变演变谱的调制，生成待模拟桥梁的非平稳非高斯脉动风场；获取时变平均风速，根据时变平均风速与非平稳非高斯脉动风场，生成待模拟桥梁的目标非平稳非高斯风场，本申请可以提高模拟的目标非平稳非高斯风场的准确度。