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基于势函数与压缩感知的欠定盲源分离 被引量：8
1
作者 李丽娜 曾庆勋 +1 位作者 甘晓晔 梁德骕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第3期658-662,667,共6页
传统的基于K均值聚类算法及最小路径法的欠定盲源分离(BSS)两步法存在K值难以确定、对初始值敏感、噪声和奇异点难以排除以及相对缺乏理论依据等诸多不足。针对以上问题,提出了基于势函数及压缩感知理论的新型两步算法。首先利用多峰值... 传统的基于K均值聚类算法及最小路径法的欠定盲源分离(BSS)两步法存在K值难以确定、对初始值敏感、噪声和奇异点难以排除以及相对缺乏理论依据等诸多不足。针对以上问题,提出了基于势函数及压缩感知理论的新型两步算法。首先利用多峰值粒子群寻优算法改进的势函数法来估计混合矩阵;然后利用估计矩阵来构建传感矩阵,并将基于正交匹配追踪的压缩感知算法引入欠定盲源分离过程中;最后实现源信号的重构。仿真实验结果表明,混合矩阵最高估计精度达到99.13%,重构信号干扰比均高于10 dB,很好地满足了重构精度的要求,验证了所提算法的有效性。所提算法对一维混合信号的欠定盲源分离具有良好的普适性和较高的准确率。 展开更多
关键词 欠定盲源分离 势函数 多峰值粒子群优化 混合矩阵估计 压缩感知 信号重构
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基于灰色-RBF神经网络的传播损耗模型训练 被引量：6
2
作者 李丽娜 梁德骕 +1 位作者 马俊 涂志 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第8期136-140,182,共6页
室内信号传播损耗模型是基于信号强度测距法的射频识别定位技术的关键。但因室内环境较为复杂且受到多径效应等因素影响,传统的基于经验的信号传播损耗模型环境适应性差,导致测距定位误差较大;而利用传统的神经网络进行传播损耗模型训... 室内信号传播损耗模型是基于信号强度测距法的射频识别定位技术的关键。但因室内环境较为复杂且受到多径效应等因素影响,传统的基于经验的信号传播损耗模型环境适应性差,导致测距定位误差较大;而利用传统的神经网络进行传播损耗模型训练则存在所需训练样本过多、硬件采集工作量大等缺点。针对以上问题,提出在变密度采样模式下的基于灰色理论与RBF神经网络相结合的传播损耗模型训练方法。基于灰色理论,利用少量样本预测得到更多样本,并与部分原始样本共同重组样本数据进行RBF网络的训练,以构建传播损耗模型。实验结果表明,该方法可以利用较少的训练样本准确地建立室内信号传播损耗模型,可以很好地满足室内测距定位的精度要求,并可大大减少样本采集工作量。 展开更多
关键词 室内定位 射频识别 传播损耗模型 径向基神经网络 灰色理论
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基于LabVIEW与Zigbee的无线语音遥控机器人系统 被引量：2
3
作者 徐攀峰 李丽娜 +2 位作者 梁德骕 黄志刚 郭恒开 《辽宁大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第2期123-129,共7页
设计并实现了一个基于LabVIEW与ZigBee无线通信模块的语音遥控机器人系统.操作者通过话筒将语音指令传入到上位PC机,利用Lab VIEW编程实现语音识别及串口通信控制指令发送.机器人端利用基于CC2530的Zigbee无线通信模块的控制与通信功能... 设计并实现了一个基于LabVIEW与ZigBee无线通信模块的语音遥控机器人系统.操作者通过话筒将语音指令传入到上位PC机,利用Lab VIEW编程实现语音识别及串口通信控制指令发送.机器人端利用基于CC2530的Zigbee无线通信模块的控制与通信功能,根据接收到的指令,驱动电机,完成运动控制,同时可以利用红外传感器实现自主避障功能. 展开更多
关键词 LABVIEW程序 Zigbee无线通信 CC2530控制器 语音识别 远程控制
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基于相关向量机及模拟退火的损耗模型训练 被引量：1
4
作者 李丽娜 马俊 +1 位作者 梁德骕 李文浩 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第1期139-145,173,共8页
为建立具有良好环境适应性的无线信号室内空间传播损耗模型,有效降低测距定位的误差,提出一种基于相关向量机结合模拟退火算法滤波进行室内传播损耗模型训练的算法。相关向量机选用高斯核函数来拟合样本,进行传播损耗模型训练;设计一种... 为建立具有良好环境适应性的无线信号室内空间传播损耗模型,有效降低测距定位的误差,提出一种基于相关向量机结合模拟退火算法滤波进行室内传播损耗模型训练的算法。相关向量机选用高斯核函数来拟合样本,进行传播损耗模型训练;设计一种引入局部更新策略的模拟退火滤波算法优化相关向量机训练样本集,降低样本误差的影响。仿真结果验证了该算法的可行性及优越性,较好地满足了室内测距定位的精度要求。 展开更多
关键词 传播损耗模型 相关向量机 支持向量机 模拟退火算法 滤波
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粒子滤波结合RBF神经网络用于室内定位 被引量：2
5
作者 李丽娜 梁德骕 +1 位作者 王越 尤洪祥 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第9期2509-2514,共6页
基于接收信号强度指示的室内定位方法在实际应用中定位精度不够理想,有待提高,鉴于此,提出一种改进的粒子滤波定位算法。将测距定位问题转化为非线性不相关方程组的最优化问题,根据测距误差大小对适应度值进行加权计算,平衡不同参考节... 基于接收信号强度指示的室内定位方法在实际应用中定位精度不够理想,有待提高,鉴于此,提出一种改进的粒子滤波定位算法。将测距定位问题转化为非线性不相关方程组的最优化问题,根据测距误差大小对适应度值进行加权计算,平衡不同参考节点对定位目标的影响力,在一定程度上提高定位精度。提出利用RBF神经网络对室内传播损耗模型进行训练,进一步提高测距精度,保证定位优化问题模型的准确性。实验结果表明,所提定位算法平均定位误差约为30cm,基本可以满足一般的室内定位精度的要求。 展开更多
关键词 室内定位 接收信号强度指示 粒子滤波 适应度加权计算 RBF神经网络
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