导读:本文包含了半盲分离算法论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多谱CT,多电压投影序列,盲分离,窄能谱投影
半盲分离算法论文文献综述
赵耀霞,韩焱,陈平[1]（2019）在《基于基效应分解的多谱投影序列盲分离算法研究》一文中研究指出在常规CT成像系统中,发出的X射线是连续能谱的,导致重建图像出现硬化伪影,影响了材料组分区分,无法进行定量表征。解决这一问题的关键在于实现多能谱CT成像,利用多个窄能谱段或单能量CT图像,提高组分与图像灰度的对应性。相对于传统CT,能谱CT具有更强的组分区分能力,有利于实现物体组分的定量分析。现有的基于光子计数探测器多谱CT在成像时间分辨率和空间分辨率存在局限,基于能谱滤波的多谱CT能谱区分度受限。而基于变电压多谱投影序列盲分离的多谱CT,通过分解连续能谱投影,获取窄能谱投影,进而实现能谱CT成像,确保物质组分与重建图像灰度值的对应性,实用性较强。但是由于X射线能谱和物体组分的未知,在盲分离过程中,衰减系数未知,并且能谱划分是不确定的,导致窄能谱CT重建图像的能量指向性不强,对应能量值与参考能量偏差偏大,影响组分定量分析。因此,针对盲分离中能谱划分不确定性和重建图像能量指向性问题的开展研究。利用衰减系数的光电效应和康普顿效应分解,构建能量约束,消除能量的不确定性,降低分解所得投影重建图像的能量与参考能量值的偏差。在基于以残差的局部方差和最小为优化目标的分解模型中,将分解模型中的衰减系数按光电效应和康普顿效应分解为能量项和材料项,利用能量项的可预知性,依据预先划分的窄能谱段设置其值,固定各分解投影对应的窄能谱段,作为对能量的约束条件。求解所得各分解投影为能量已知投影,对其重建可得到能量确定的各窄能谱段的图像。选择衰减系数相近的硅铝材质构成外硅内铝圆柱体进行实验验证,在有能量约束的求解结果中,硅铝衰减系数与参考值偏差小于无能量约束,所得重建图像中硅铝变化率与理论值趋势较一致,能量指向性强,与参考能量偏差降低。结果表明,所提方法解决了基于变电压序列盲分离多谱CT成像的能量指向问题,能谱分辨率更高,组分表征更准确。(本文来源于《光谱学与光谱分析》期刊2019年09期）
张珊珊,陈刚,鲁华祥,邓琪[2]（2019）在《基于GA-IPF的PCMA信号盲分离算法》一文中研究指出针对非合作接收PCMA信号盲分离问题,提出一种遗传改进粒子滤波算法(Improved Particle Filtering based on Genetic Algorithm, GA-IPF).该算法以粒子滤波的算法框架为基础,建立多个状态空间分布以逼近真实后验概率密度;同时引入遗传算法替代重采样产生新粒子,增加粒子多样性,避免了重采样过程中的粒子耗尽问题.仿真实验表明,该算法载噪比为9 d B时,分离准确率达到95%,与QRD-M Gibbs等算法相比,信号捕获能力提高4 d B,且算法复杂度降低近60%.(本文来源于《计算机系统应用》期刊2019年09期）
林晓梦,高勇[3]（2019）在《一种改进重采样的粒子滤波盲分离算法》一文中研究指出在通信混合信号单通道盲分离技术中,粒子滤波盲分离算法是一大主流算法。针对粒子滤波算法必然存在的粒子退化问题,提出一种结合有效粒子数和残差重采样思想的改进重采样粒子滤波盲分离算法。所提算法在粒子退化,即有效粒子数减少至需进行重采样时,根据有效粒子数的值找出一定数量的权重大的粒子,按每个粒子的权重占总权重的比例复制一定数量的该粒子到新粒子集中。复制后将该粒子权重更新为剩余权重,把所有权重重新归一化,再用传统随机重采样方法复制少量粒子,完成重采样的改进算法,进而得到改进重采样的粒子滤波盲分离算法。仿真结果表明,在粒子滤波单通道盲分离应用中,提出的改进重采样算法与传统随机重采样算法相比,在复杂度近似相同的情况下误码性能提高了约1 d B。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2019年04期）
许佳奇,于涛,姜芳[4]（2019）在《基于EASI盲分离算法的雷达抗相参干扰方法》一文中研究指出采用相参干扰方法干扰脉冲压缩雷达是目前实现突防的重要手段,它会严重影响雷达检测目标的性能。针对此问题,提出利用EASI盲分离算法抗相参干扰,该方法能提升雷达在复杂相参干扰环境中对目标的检测能力。仿真实验表明,EASI盲分离算法有效降低了间歇采样干扰对脉冲压缩雷达探测性能的影响,具有良好的应用前景。(本文来源于《航天电子对抗》期刊2019年03期）
解元[5]（2019）在《欠定卷积盲分离算法及其在音频信号处理中的研究》一文中研究指出盲分离是信号处理中的研究热点,它在无线网络通信、音频信号处理、生物信号处理、脑电信号处理、以及图像处理中得到广泛的应用。因此,吸引了越来越多的科研工作者的注意。近二十年来,盲分离领域得到了快速的发展,取得了一系列的重大突破。但是,仍然存在许多有待解决的关键性问题,其中包括(1)欠定线性混迭模型下的源信号盲分离问题;(2)欠定卷积混迭模型下的混迭矩阵估计问题和源信号盲分离问题;(3)时频域算法中的尺度不确定性和排序歧义性问题:(4)源信号数目估计以及有效信道阶次检测问题。本文主要根据以上几个问题做出以下工作:首先,针对欠定线性混迭模型,我们提出了一种结合张量分解和非负矩阵分解的源信号盲分离算法。该算法先利用张量分解估计混迭矩阵,并利用源信号谱密度模型的非负矩阵分解估计得到源信号谱因子。然后,通过一系列循环迭代来更新模型参数。同时,利用估计的模型参数构造维纳滤波器对源信号的空间图像进行估计。以此得到频域上的源信号。最后,利用短时傅立叶变换的逆运算得到时域上的源信号。其次,针对欠定卷积混迭模型,我们利用张量因式分解模型的代数结构和期望最大化方法,提出了一种新的时频域算法。由于张量因式分解具有估计欠定卷积混迭情况下信号通道的优点,而期望最大化方法有助于更快地收敛到所需解,并具有更好的源分离性能。在该算法中,首先采用张量分解法估计混迭矩阵,然后采用置换对齐算法处理置换排序问题。然后,利用期望最大化方法对模型参数进行实时更新,以提高源分离性能。同时,利用估计的模型参数构造维纳滤波器,得到源信号的空间图像。最后,通过短时傅立叶变换的逆运算得到时域源信号。然后,在许多传统的盲分离算法中,源信号的估计都是在频域中进行的,容易出现尺度不确定性和排序歧义性问题,从而导致盲分离效果差。另外,在传统的期望最大化算法中,最关键的问题之一是在每个迭代步骤更新模型参数时是比较耗时的。因此,我们提出了一种改进的期望最大化算法。该算法将非负矩阵分解和时差估计相结合,通过合理选择期望最大化算法的初始值,避免了时间消耗,降低了计算复杂度。该算法利用非负矩阵分解源模型避免了排列模糊问题,通过对到达时差的估计进行转换,实现了声音源的定位。然后对模型参数进行更新,得到较好的分离效果。最后,使用维纳滤波器分离源信号。最后,源信号数目的估计是欠定卷积混迭盲分离中的一项重要任务,而且有效的信道阶次的检测也是一个极具挑战性的问题。为了解决这两个问题,经典的方法是基于信息论准则。然而,在欠定情况下,源信号的数目容易被低估或者高估。为了弥补这一不足,本文提出了两种基于高阶张量的信号数目估计算法。首先,提出了一种改进的源信号数目估计算法。通过将高阶张量展开成矩阵,计算矩阵的特征值,再利用所得矩阵的特征值来估计源信号数目。此外,我们还利用高阶累积张量来检测有效信道阶次,并得到卷积混迭模型中源信号数目与有效信道阶次之间的数学关系式。概括来说,本文主要研究了欠定线性混迭和欠定卷积混迭情况下的源信号盲分离问题。并对时频域算法中出现的尺度不确定性和排序歧义性问题进行了分析研究,提出了一种改进的时频域算法。最后,对源信号数目估计问题进行研究,确定了源信号数目与有效信道阶次之间的数学关系式。在论文的最后,对本文的研究创新点以及主要成果进行了阐述。同时,对未来的工作进行了展望。(本文来源于《广东工业大学》期刊2019-06-01）
彭闯,杨晓静,姜丽[6]（2019）在《一种非对称PCMA信号盲分离算法》一文中研究指出针对卫星通信中非对称成对载波多址(PCMA)信号的盲分离问题,提出一种基于同步挤压小波变换(SWT)的盲分离算法。该算法在混合多个信号前提下,首先按强信号进行同步,接着采用同步挤压小波变换提取时频曲线,最后去除混合信号中的噪声与强信号主频外的弱信号干扰,降低了强信号解调误码率。该算法具有在不具备协作通信方发送的信息序列的先验条件下,实现了非对称PCMA信号盲分离的特点。仿真结果表明,经本文算法处理后强信号解调误码性能比对混合信号直接硬判决时有较大提升。(本文来源于《宇航学报》期刊2019年05期）
焦红强[7]（2019）在《基于统计先验的X射线多谱盲分离算法研究》一文中研究指出与传统的单能谱CT图像相比,多能谱X射线CT图像具有更丰富的能谱信息,可以有效地区分检测对象的成分和衰减系数。本论文在不改变传统CT成像系统的物理组成的基础上,研究递变能量X射线投影序列的能谱分离方法,从而实现窄谱多能CT图像成像,为有效地区分材质及微结构的定量表征提供支持。本论文首先介绍了X射线成像的理论基础,结合X射线的衰减机理,分析了变电压多谱X射线是可以利用非负矩阵进行分解的。利用投影数据的统计模型,采用非负矩阵分解方法,建立优化模型,结合KKT优化条件,对模型进行优化改进,并对建立的模型进行推导求解,实现了能谱序列的分离,得到对应的窄能谱投影。为验证算法的有效性,本论文对包含两种衰减系数相近的硅和铝的模体进行仿真实验,获取其在叁个电压下的投影序列。利用本文提出的算法进行分解得到了18个窄谱投影,并通过代数迭代重建算法ART重建后成功区分区了硅和铝。(本文来源于《中北大学》期刊2019-04-02）
郭一鸣,彭华,杨勇[8]（2019）在《基于前馈神经网络的非合作PCMA信号盲分离算法》一文中研究指出针对非合作接收PCMA混合信号盲分离中高复杂度束缚,提出一种基于前馈神经网络的分离算法,通过搭建神经网络分离平台,规避传统的发送符号遍历思想,实现PCMA混合信号低复杂度高性能盲分离.仿真实验表明,神经网络能够极大挖掘信号内在信息,针对QPSK调制PCMA混合信号,在信噪比7dB时误比特率达到10~(-3)数量级,并伴随着较PSP分离算法算术平方根级别的复杂度降低.(本文来源于《电子学报》期刊2019年02期）
李雄烽,高勇[9]（2018）在《一种新的自适应粒子滤波单通道盲分离算法》一文中研究指出目前,解决成对载波多址单通道盲分离问题的主要方法之一是粒子滤波。以往的分离算法中,粒子数往往是固定的。盲分离粒子滤波算法在经过若干次迭代和重采样过后,存在一些权重数量级非常小的粒子,这些粒子不仅对后验概率密度的贡献甚微,而且会浪费大量的运算时间,导致算法效率低下。为提高效率,根据粒子滤波盲分离的特点,在参数大致收敛之后,采用一种自适应的算法降低粒子数目。此方法在保证了精度的同时,降低了计算复杂度。仿真结果表明,改进的算法相比传统粒子滤波算法复杂度降低了约1/6左右,低信噪比条件下精度比传统算法更高。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2018年36期）
申晨宇,刘增力[10]（2018）在《基于小波包改进的最大信噪比的盲分离算法》一文中研究指出针对现有算法基于最大信噪比的盲源分离算法在低信噪比情况下分离效果降低甚至失效的问题,提出了一种利用小波包改进的最大信噪比的盲源分离算法,提高了现有算法在较低信噪比下的分离效果。具体地,先利用小波对预处理后的观测信号进行滤波,用此信号代替现有算法中估计信号的滑动平均,然后根据信噪比建立的代价函数进行广义特征值分解计算得到分离矩阵。仿真结果表明,改进算法的分离效果优于现有算法的分离效果。(本文来源于《通信技术》期刊2018年12期）
半盲分离算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对非合作接收PCMA信号盲分离问题,提出一种遗传改进粒子滤波算法(Improved Particle Filtering based on Genetic Algorithm, GA-IPF).该算法以粒子滤波的算法框架为基础,建立多个状态空间分布以逼近真实后验概率密度;同时引入遗传算法替代重采样产生新粒子,增加粒子多样性,避免了重采样过程中的粒子耗尽问题.仿真实验表明,该算法载噪比为9 d B时,分离准确率达到95%,与QRD-M Gibbs等算法相比,信号捕获能力提高4 d B,且算法复杂度降低近60%.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
半盲分离算法论文参考文献
[1].赵耀霞,韩焱,陈平.基于基效应分解的多谱投影序列盲分离算法研究[J].光谱学与光谱分析.2019
[2].张珊珊,陈刚,鲁华祥,邓琪.基于GA-IPF的PCMA信号盲分离算法[J].计算机系统应用.2019
[3].林晓梦,高勇.一种改进重采样的粒子滤波盲分离算法[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2019
[4].许佳奇,于涛,姜芳.基于EASI盲分离算法的雷达抗相参干扰方法[J].航天电子对抗.2019
[5].解元.欠定卷积盲分离算法及其在音频信号处理中的研究[D].广东工业大学.2019
[6].彭闯,杨晓静,姜丽.一种非对称PCMA信号盲分离算法[J].宇航学报.2019
[7].焦红强.基于统计先验的X射线多谱盲分离算法研究[D].中北大学.2019
[8].郭一鸣,彭华,杨勇.基于前馈神经网络的非合作PCMA信号盲分离算法[J].电子学报.2019
[9].李雄烽,高勇.一种新的自适应粒子滤波单通道盲分离算法[J].科学技术与工程.2018
[10].申晨宇,刘增力.基于小波包改进的最大信噪比的盲分离算法[J].通信技术.2018