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基于MM算法的智能反射面辅助NOMA系统协作传输方案设计 认领 引用 被引量：12
1
作者 过仕安 王鸿 《南京邮电大学学报（自然科学版）》 北大核心 2021年第6期23-28,共6页
智能反射面(IRS)被视为第六代移动通信系统的尖端和革命性技术。文中研究了IRS辅助的协作多点与非正交多址接入(CoMP⁃NOMA)融合系统的上行发射功率最小化问题。具体地,将IRS部署在两小区的边缘,用于提升边缘用户的传输性能。为了解决提... 智能反射面(IRS)被视为第六代移动通信系统的尖端和革命性技术。文中研究了IRS辅助的协作多点与非正交多址接入(CoMP⁃NOMA)融合系统的上行发射功率最小化问题。具体地,将IRS部署在两小区的边缘,用于提升边缘用户的传输性能。为了解决提出的功率最小化问题,文中利用发射功率与相位偏移之间的关系,将功率分配和相位偏移联合优化问题转化为纯相移优化问题。然而,由于恒模约束,转化后的相移优化问题仍为非凸问题,因此,提出了一种基于MM算法的相移优化方案。仿真结果表明,在相同的测试条件下,所提出解决方案的传输功耗明显低于其他基准方案。 展开更多
关键词 非正交多址协同多点传输 智能反射面 最小最大化算法 相位偏移
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空间约束层次加权Gamma混合模型的SAR图像分割 认领 引用 被引量：2
2
作者 石雪 李玉 赵泉华 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期400-408,共9页
目的合成孔径雷达(SAR)图像中像素强度统计分布呈现出复杂的特性,而传统混合模型难以建模非对称、重尾或多峰等特性的分布。为了准确建模SAR图像统计分布并得到高精度分割结果,本文提出一种利用空间约束层次加权Gamma混合模型(HWGa MM)... 目的合成孔径雷达(SAR)图像中像素强度统计分布呈现出复杂的特性,而传统混合模型难以建模非对称、重尾或多峰等特性的分布。为了准确建模SAR图像统计分布并得到高精度分割结果,本文提出一种利用空间约束层次加权Gamma混合模型(HWGa MM)的SAR图像分割算法。方法采用Gamma分布的加权和定义混合组份;考虑到同质区域内像素强度的差异性和异质区域间像素强度的相似性,采用混合组份加权和定义HWGa MM结构。采用马尔可夫随机场(MRF)建模像素空间位置关系,利用中心像素及其邻域像素的后验概率定义混合权重以将像素邻域关系引入HWGa MM,构建空间约束HWGa MM,以降低SAR图像内固有斑点噪声的影响。提出算法结合M-H(Metropolis-Hastings)和期望最大化算法(EM)求解模型参数,以实现快速SAR图像分割。该求解方法避免了M-H算法效率低的缺陷,同时克服了EM算法难以求解Gamma分布中形状参数的问题。结果采用3种传统混合模型分割算法作为对比算法进行分割实验。拟合直方图结果表明本文算法具有准确建模复杂统计分布的能力。在分割精度上,本文算法比基于高斯混合模型(GMM)、Gamma分布和Gamma混合模型(Ga MM)分割算法分别提高33%,29%和9%。在分割时间上,本文算法虽然比GMM算法多64 s,但与基于Gamma分布和Ga MM算法相比较分别快600 s和420 s。因此,本文算法比传统M-H算法的分割效率有很大的提高。结论提出一种空间约束HWGa MM的SAR图像分割算法,实验结果表明提出的HWGa MM算法具有准确建模复杂统计分布的能力,且具有较高的精度和效率。 展开更多
关键词 SAR图像分割 层次化加权Gamma混合模型 马尔可夫随机场 期望最大化法 M-H算法
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基于混合Gamma-Poisson分布模型的参数估计与异质性研究 认领 引用 被引量：1
3
作者 赵雅梅 黄希芬 《广西大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第2期439-449,共11页
针对连续离散型混合分布的参数估计方法较少,且大多存在高维矩阵求逆或估计效率较低等问题,本文考虑将最小最大化(MM)算法以及组装分解技术应用在Gamma-Poisson混合分布的参数估计中,目的是将高维目标函数分离组装成一系列的低维函数的... 针对连续离散型混合分布的参数估计方法较少,且大多存在高维矩阵求逆或估计效率较低等问题,本文考虑将最小最大化(MM)算法以及组装分解技术应用在Gamma-Poisson混合分布的参数估计中,目的是将高维目标函数分离组装成一系列的低维函数的线性组合,有效地避开高维矩阵求逆的困难。模拟研究表明:MM算法及其组装分解在Gamma-Poisson混合分布模型参数估计中具有较强的准确性和稳定性。将Gamma-Poisson混合分布模型应用到比利时离婚期限数据中,发现Gamma-Poisson混合分布模型对这一组异质性的连续离散型数据具有较好的拟合效果。 展开更多
关键词 Gamma-Poisson混合分布 最小最大化算法 异质性 比利时离婚数据 组装分解技术
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分布式频率分集阵发射频偏与接收滤波器联合优化方法 认领 引用
4
作者 李坤坤 朱嘉运 +2 位作者 马润龙 魏法 兰岚 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第8期816-824,共9页
为进一步挖掘分布式频率分集阵雷达空间分集与波形分集双重优势,提出一种基于最大块改进-优化最大化(MBI-MM)的分布式频率分集阵雷达收发参数联合优化方法。该方法通过联合设计各雷达站发射频偏和接收滤波器来提升雷达系统的探测性能。... 为进一步挖掘分布式频率分集阵雷达空间分集与波形分集双重优势,提出一种基于最大块改进-优化最大化(MBI-MM)的分布式频率分集阵雷达收发参数联合优化方法。该方法通过联合设计各雷达站发射频偏和接收滤波器来提升雷达系统的探测性能。首先构造杂波背景下目标输出信干噪比(SINR)最大优化函数,并施加关于频偏与接收滤波器的约束;进一步,将原问题分解为2个独立变量子问题进行轮替求解;最后,通过MBI方法迭代更新2个子问题优化解直至目标函数收敛。仿真验证了通过联合优化频偏与接收滤波器能够显著提升杂波背景下目标输出的SINR。其中,仅频偏优化目标输出SINR相比于仅接收滤波器优化提升5.7 dB;经过收发参数联合优化目标输出SINR相比于仅优化接收滤波器能够提升7.2 dB,相比于仅进行频偏的优化可进一步提升1.5 dB。本文方法提高了复杂背景下雷达对特定区域的目标探测性能。 展开更多
关键词 分布式频率分集阵雷达 发射频偏 接收滤波器 联合优化 最大块改进-优化最大化 输出信干噪比
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病例队列研究下带约束的Cox模型中参数的一种加权估计方法 认领 引用 被引量：1
5
作者 邓立凤 丁洁丽 +2 位作者 潘莹丽 杨昌鸣 尹洁 《数学学报（中文版）》 CSCD 北大核心 2023年第3期569-588,共20页
许多大型队列研究的主要预算和成本通常来自昂贵的关键协变量的采集与测量.在有限的预算或者时间下,观测大型队列中所有研究对象的昂贵协变量往往是不可行和低效的.因此,研究人员一直致力于寻找和使用能节约成本并能达到预设效率的抽样... 许多大型队列研究的主要预算和成本通常来自昂贵的关键协变量的采集与测量.在有限的预算或者时间下,观测大型队列中所有研究对象的昂贵协变量往往是不可行和低效的.因此,研究人员一直致力于寻找和使用能节约成本并能达到预设效率的抽样设计方法.对于生存数据,病例队列设计正是这样一种具有成本效益的有偏抽样机制.进一步,在病例队列研究中,为了利用更多的数据先验信息来提高研究的效率,可以在统计建模过程中对模型参数进行合理的假设和约束.本文研究病例队列设计下带约束的Cox模型中参数的估计方法.我们提出了一种加权约束估计的方法,并建立了所提出估计的渐近理论.发展了一种新的约束MM算法来实现所提出的加权约束估计的数值计算.通过统计模拟研究评估了所提出方法在有限样本量下的表现.分析了一个肾母细胞瘤的实际数据来展示所提出方法的实际应用价值. 展开更多
关键词 病例队列设计 逆概率加权 Cox模型 KKT条件 MM算法
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频谱拥挤环境下雷达扩展目标探测极小极大波形设计 认领 引用 被引量：7
6
作者 徐舟 朱家华 +1 位作者 范崇祎 黄晓涛 《中国科学：信息科学》 CSCD 北大核心 2021年第12期2134-2148,共15页
雷达频段的逐渐拓宽以及5G通信的广泛应用使得频谱资源越发拥挤,宽带雷达在提高距离分辨率的同时,使得目标散射特征由原来的点特征向距离扩展特征转变.本文立足于频谱拥挤环境下的扩展目标探测波形设计问题,以输出信干噪比(signal to in... 雷达频段的逐渐拓宽以及5G通信的广泛应用使得频谱资源越发拥挤,宽带雷达在提高距离分辨率的同时,使得目标散射特征由原来的点特征向距离扩展特征转变.本文立足于频谱拥挤环境下的扩展目标探测波形设计问题,以输出信干噪比(signal to interference pulse noise ratio,SINR)为准则,通过建立极小极大(minimax)优化模型,研究在距离扩展目标冲击响应(target impulse response,TIR)非准确已知情况下,具有良好的频谱兼容与脉冲压缩性能的雷达波形设计问题,确保检测性能对TIR的偏差具有稳健性.在波形优化过程中,借鉴Minorization Maximization(MM)算法的思想,构造序列的子minimax问题对原波形设计问题进行逼近.针对子minimax问题,给出了基于拉格朗日(Lagrange)对偶的求解算法,并对算法复杂度和收敛性进行了分析.仿真结果表明,依照所提算法设计的波形能够满足频谱兼容性且具有较好的脉冲压缩性能,是一种稳健的检测波形,相比当前其他算法,所提算法能够确保迭代的收敛性,而且在TIR先验偏差较大时获得更高的SINR. 展开更多
关键词 扩展目标探测 频谱兼容 极小极大优化 Minorization Maximization算法 拉格朗日对偶
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