中国工程物理研究院电子工程研究所, 四川绵阳 621999
针对无人机空地信道, 基于空间期望最大化算法(SAGE)对信道特征参数进行高精确度估计。在提取了多径时延、多径功率等空地信道小尺度衰落特征后, 利用均匀量化和非均匀量化方法, 对实测数据的主径功率、主径-多径功率差开展无线信道密钥量化。分别针对起飞和巡航场景分析了密钥的量化效率、随机性以及算法运行时间等指标, 并与基于大尺度特征的密钥量化结果进行比较。密钥量化效率结果表明: 基于非均匀量化优于均匀量化; 基于信道特征高精确度估计的量化方法优于传统基于大尺度特征的量化; 起飞场景下的量化优于巡航场景的量化。密钥随机性测试结果表明本次量化所获得的密钥都具有较好的随机性; 算法运行时间结果则表明不同量化方法的运行时间差异较小。因此基于高精确度提取的 2种量化方法复杂度较低。
空地信道 空间期望最大化算法 密钥量化 非均匀间隔 信道测量 air-to-ground channel Space-Alternating Generalized Expectation-maximiza key quantification non-uniform guard interval channel measurement 太赫兹科学与电子信息学报
2023, 21(11): 1306
1 中国科学技术大学 先进技术研究院, 安徽 合肥 230022
2 中国科学技术大学 工程科学学院, 安徽 合肥 230022
化学发光（chemiluminescence）与层析成像（CT）结合能够测量燃烧流场的三维信息。为了研究层析成像的重建效果, 实现了两种经典的迭代类算法: 代数迭代法（ART）和最大似然期望最大化法（MLEM）, 比较了两种算法在不同布置方式、不同流场以及不同噪声水平下的重建性能。仿真结果表明, 在投影数目较少的情况下, 非共面布置方式可以有效提升重建精度; 当投影数目达到9个时, ART算法和MLEM算法的均方根误差均小于2%, MLEM略优; 同时MLEM算法的抗噪声能力更强, 更适合在复杂环境下重建, 但ART算法的时间成本占优, 9个投影时ART算法比MLEM算法快约56.57%。实验结果表明, 两种算法均能得到良好的重建效果, MLEM算法的计算精度略高于ART算法。在待测流场划分的体素更多的情况下, MLEM耗费的时间成本约为ART算法的8.37倍。
光学测量 层析成像 代数迭代法 最大似然期望最大化法 燃烧诊断 optical measurement tomography algebraic reconstruction technique maximum likelihood expectation maximization combustion diagnosis
1 伊犁师范大学网络安全与信息技术学院, 新疆 伊宁 835000
2 南京大学电子科学与工程学院, 江苏 南京 210046
非视域成像技术是一种新型光学成像技术, 主要是对拐角处的隐藏物体进行成像。针对目前成像设备复杂和需要场景扫描, 导致数据采集速度慢的问题, 提出采用纳秒激光和APD阵列探测器的透射式成像试验装置, 可以实现快速数据采集, 不需要进行场景扫描, 相比之前的系统大大缩短了数据采集时间。针对仅能在稀疏角度或有限角度下采集数据而导致图像重建结果差的问题, 提出使用最大似然期望最大化(maximize likelihood estimate maximization, MLEM)迭代算法进行隐藏物体三维图像重建。试验结果表明, MLEM迭代算法能够较好地重建隐藏物体的形状, 并有效抑制传统的反投影算法带来的伪影。对比反投影算法, 隐藏物体在深度位置150 cm处, 3次迭代(第3、6和10次)结果图的结构相似度(SSIM)值分别提高了0.232 1、0.387 8和0.438 9; 在深度位置190 cm处, 3次迭代(第3、6和10次)结果图的SSIM值分别提高了0.314 6、0.401 3和0.431 3。这表明MLEM算法对重建图像质量有较大提升。
非视域成像 APD阵列 稀疏角度 最大似然期望最大化算法 图像重建 non-line-of-sight imaging APD array spare angles maximize likelihood estimate maximization image reconstruction
1 燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室, 河北 秦皇岛 066004
2 河南理工大学资源与环境学院, 河南 焦作 454000
3 中国地质调查局水文地质环境地质调查中心, 自然资源部地质环境监测工程技术创新中心, 河北 保定 071051
4 河北先河环保科技股份有限公司, 河北 石家庄 050000
近年来随着土壤重金属污染的加剧, 和人们环境意识的逐渐提高, 科研人员对快速检测土壤重金属含量方法的研究正在不断深化。 目前, X射线荧光分析法(XRF)是广泛应用于土壤重金属污染检测的方法。 但由于X射线荧光光谱仪的能量分辨率有限, 而一些重金属元素的荧光产额较低, 一些元素的相邻谱峰出现了重叠现象。 针对XRF法中元素相邻谱峰的重叠问题, 提出了一种基于麻雀搜索算法(SSA)的光谱重叠峰解析方法。 首先, 将从河北保定地区采样得到的土壤, 制备出不同含水率、 不同重金属元素含量的样本并用X射线荧光光谱仪获取原始光谱数据。 接着, 对光谱数据进行预处理, 采用谱聚类算法剔除异常光谱样本, 采用Savitzky-Golay五点二次去噪法和线性本底法完成对光谱的去噪和本底扣除, 并对光谱净计数用随机数法生成大量模拟光谱数据, 以备后续算法使用。 然后, 用期望最大化法(EM)对重叠峰进行初步解析, 首先设置EM算法的初始参数, 并将生成的模拟光谱数据代入EM算法, 当达到迭代次数时, 即可初步得到高斯混合模型(GMM)中各高斯峰的期望、 方差和权重参数。 但由于EM算法容易受初始参数设置的影响, 且易陷入局部最优而导致结果不准确, 还需对EM算法进一步优化。 本研究采用SSA对GMM的各参数进行全局优化, 在设置SSA算法的基本参数后, 将100组由EM算法得到的参数作为该算法的初始种群, 并设置合适的适应度函数, 通过迭代, 最终得到全局最优参数, 实现了重叠峰的分解。 SSA受参数设置的影响较小, 相比于一些传统的优化算法, 如遗传算法(GA)、 蚁群算法(ACO)、 粒子群算法(PSO)等, 具有收敛速度快、 不易陷入局部最优的特点, 因此, 采用此算法, 可以达到较好的优化效果。 通过对重叠峰解析结果的分析表明, 该算法可在较少的迭代次数下得到较准确的解析结果, 可广泛应用于能谱重叠峰解析。
X射线荧光分析法 高斯混合模型 期望最大化法 麻雀搜索算法 重叠峰解析 X-ray fluorescence analysis Gaussian mixture model Expectation maximization Sparrow search algorithm Overlapping peaks analysis 光谱学与光谱分析
2021, 41(7): 2175
图像降噪算法生成的图像往往会因丢失高频信息而造成细节模糊, 并且随着网络的加深, 噪声在特征域会不断累加。为了恢复图像降噪中生成图像的高频细节, 增强网络的拟合能力和泛化能力, 减少噪声在特征域的传播, 本文提出了一种基于局部期望最大化注意力机制的降噪网络。网络以经典的自动编码器为基本模块以达到足够的深度, 实现足够大的感受野, 并滤除不必要的低频信息, 促进网络学习高频信息。局部期望最大化注意力模块利用局部期望最大化算法迭代出紧凑的局部基, 并在该局部基上应用注意力机制, 大大降低网络复杂度。大量实验表明, 本文提出的局部期望最大化注意力网络可以恢复更多的高频细节, 在基准测试集BSD68上, PSNR值比当前最先进算法N3Net提升约013 dB, 并有更好的视觉质量。
图像降噪 局部期望最大化 注意力 自动编码器 image denoising local expection-maximization attention autoencoder
1 火箭军工程大学导弹工程学院, 陕西 西安 710025
2 国防大学联合勤务学院, 北京 100858
针对新研发光电产品存在先验信息不足、缺乏历史数据等问题,提出一种基于期望最大化(EM)算法的剩余寿命(RUL)自适应预测方法。然而,现有大多数RUL预测方法中普遍存在两个方面问题:在退化建模中存在一个潜在的假设,即当前时刻估计的随机参数与上一时刻随机参数的后验估计完全相等;在参数估计中假定存在多组同类型光电产品的历史退化数据,用于离线确定模型初始参数,致使RUL预测的精度受限于数据量。鉴于此,在状态空间模型的框架下构造一个新的退化模型,进一步推导出RUL分布的解析解;提出一种基于EM算法的自适应参数估计方法,以克服先验信息不足、缺乏历史数据等问题;通过GaAs激光器和光纤陀螺的实际退化数据进行实验研究。结果表明本文方法不仅可以提高RUL预测的精度,而且可以有效地应用于新研发的光电产品。
光学器件 剩余寿命 期望最大化 退化模型 激光器 光纤陀螺 光学学报
2019, 39(12): 1223003
1 江南大学物联网工程学院, 江苏 无锡 214122
2 无锡职业技术学院, 江苏 无锡 214122
在传统的火焰检测算法中,火焰前景提取容易出现火焰轮廓不完整和抗干扰性较差的情况。为此,融合红/绿/蓝(RGB)、色调/饱和度/亮度(HSI)和最大类间方差法(Otsu)提出一种新的火焰前景提取算法,利用双颜色空间融合的算法能够提取较完整的火焰轮廓,使火焰轮廓所受干扰影响程度尽量小。获得前景图像后用灰度共生矩阵提取纹理特征,在YCbCr颜色空间中提取颜色特征,用于最终的火焰判断。同时提出一种改进的概率神经网络(PNN),将传统PNN中单一固定值的平滑因子改进为多变量参数,用条件期望最大化(ECM)算法对PNN中平滑因子进行参数优化,再将提取的特征输入改进后的PNN中训练测试。仿真结果表明,该算法具有良好的抗干扰能力,能够提高对火焰识别的精度。
图像处理 火焰检测 前景提取 最大类间方差法 概率神经网络 条件期望最大化 激光与光电子学进展
2019, 56(16): 161012
1 北京邮电大学信息光子学与光通信研究院, 北京 100876
2 北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室, 北京 100192
为了降低多光谱人脸图像中出现的非刚性形变、噪声和离群点等因素对配准结果的准确性和稳健性的影响,提出一种综合考虑特征点的空间几何结构和局部形状特征两方面信息的多光谱人脸图像配准方法。所提方法首先通过基于内部距离的形状上下文描述子来表述点集的局部特征信息,建立可见光和红外图像相似性测度函数。然后利用Student's-T分布混合模型来表示图像特征点集配准过程中变换模型估计问题,并采用期望最大化算法对模型进行求解。仿真数据表明在点集存在非刚性形变、噪声和离群点的情况下,所提方法仍可以实现点集间的精确配准。可见光和红外人脸真实图像数据表明所提方法的平均匹配误差和运算效率都优于对比算法,配准融合后的多光谱人脸图像可以提高后续的人脸检测和识别性能。
图像处理 多光谱人脸 图像配准 内距离 Student's-T混合模型 期望最大化
1 中国科学院安徽光学精密机械研究所环境光学与技术重点实验室, 安徽 合肥 230031
2 中国科学技术大学, 安徽 合肥 230026
采用代数迭代(ART)算法和最大似然期望最大化(MLEM)算法,利用开路傅里叶变换红外(OP-FTIR)光谱仪的测量结果,通过仿真模拟了高斯空间分布模型下的气体二维浓度场重建,并利用重建评价指标——逼近度和相关系数,分析了这两种重建算法的重建精度和抗噪性能。结果表明:在单峰气体浓度场中,ART与MLEM算法重建结果的逼近度分别为0.177和0.044;在双峰气体浓度场中,ART与MLEM算法重建结果的逼近度分别为0.263和0.069;MLEM算法更适用于重建复杂的气体浓度场。在不同噪声水平下,ART的抗噪性能优于MLEM算法,MLEM算法对噪声更敏感。
傅里叶光学 开路傅里叶变换红外光谱 层析成像 代数迭代算法 最大似然期望最大化算法
西北大学信息科学与技术学院, 陕西 西安 710127
提出一种特征感知的三维点云简化方法。通过构造八叉树搜索每个点的k近邻点,并计算每个点的法向量,以此检测并保留边缘点;使用期望最大化算法对点云进行聚类,并确定高曲率的点;使用边缘感知的有向Hausdorff距离方法进行点云精简,合并前述点云并删除重复点,实现模型简化。该方法适用于不同曲率变化的模型,并且能够在保留尖锐特征的同时显示模型整体轮廓。实验结果表明,该方法不仅能够保留原始模型的几何特征和轮廓外貌,而且有效地避免了简化过程中的孔洞现象,几何简化误差较低。
图像处理 数字博物馆 三维点云简化 期望最大化算法 有向Hausdorff距离 激光与光电子学进展
2019, 56(11): 111004
