基于贝叶斯预测密度的弱匹配追踪频谱检测

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基于盲稀疏度匹配追踪的协同频谱检测

基于盲稀疏度匹配追踪的协同频谱检测陈晓芳;朱翠涛【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)015【摘要】A collaborative spectrum detection based on backtracking blind sparsity matching pursuit algorithm is proposed for sparse signals with unknown sparsity which the cognitive radio users receive. The algorithm can control the rapidity and accuracy of spectrum detection. It chooses the candidate set automatically, adopts staged changing process to estimate sparsity and backoff mechanism to obtain the global optimal support sets, and chooses the optimal collaborative users although SNR estimate. Experimental results show that the algorithm is superior to other algorithms in the same test conditions, and the probability of detection is increased by about 25% than the collaborative detection method of non selective object.%针对认知用户接收的未知稀疏度信号,提出一种基于盲稀疏度匹配追踪的协同频谱检测算法.该算法自动调节候选集原子的数量后,在迭代过程中采用阶段转换得到稀疏度,并利用回退机制获得全局最优支撑集,同时通过SNR估计选择最优协作用户进行联合检测,从而实现频谱的快速检测.实验结果表明,在相同条件下,该算法的检测效果优于同类算法,检测率比无选择对象的协作检测方法提高约25％.【总页数】3页(P81-83)【作者】陈晓芳;朱翠涛【作者单位】中南民族大学电子信息工程学院,武汉430074;中南民族大学电子信息工程学院,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TN929【相关文献】1.盲稀疏度信号重构的改进正交匹配追踪算法 [J], 季秀霞;张弓2.基于改进的稀疏度自适应匹配追踪算法的宽带压缩频谱感知 [J], 焦传海;李永成3.基于指数试探的稀疏度自适应匹配追踪算法 [J], 于金冬;芮国胜;田文飚;董道广;于志军4.基于CS的稀疏度变步长自适应压缩采样匹配追踪算法 [J], 雷丽婷;李刚;蒋常升;梁壮5.基于改进稀疏度自适应匹配追踪算法的压缩感知DOA估计 [J], 窦慧晶;肖子恒;杨帆因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于贝叶斯频谱估计的相位差测量及实现

Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＴｈｓｐｐｒｐｅｅｔｈｃｅｆｍｅｓｒｎｈｓｉｅｅｃａｅｎｔｅｒｔｎｌｏｉａｅｒｓｎｓｔｅｓｈｍｅｏａｕｉｇｐａｅｄｆｒｎｅｂｓｄｏｈａｉａｆｆｏＢａｅｉｎｓｅｔｕｅｔｔｏ．Ｃｏｐｒｄｗｉｈｒｄｔｎ１ｍｅｈｄ，ｔｉｅｈｄｓｏｓｔｅａ — ｙｓａｐｃｒｍｓｉｉｎｍａｍａｅｔｔｅｔａｉｉａｔｏｈｏｈｓｍｔｏｈｗｈｄｖｎａｅｏｍａｌｒｏｎｍｅｓｒｎｈｓｉｅｅｃｎｌｉａｅｈｎｌｅｃｆｗａｅｄｓｏ — ａｔｇｆａｓｌｅｒｒｉａｕｉｇｐａｅｄｆｒｎｅａｄｅｉｎｔｓｔｅｉｆｕｎｅｏｖｉｔｒｆｍｔｎ，ｒｑｅｃａｉｔｏ，ｏｓｎＯｏ．Ｔｈｐｌａｉｎｓｏｈｔｔｉｔｏｕｓａｃｒｔｌ，ｉｆｅｕｎｙｖｒｉｎｎｉｅａｄＳｎｏａｅａｐｉｔｈｗｓｔａｈｓｍｅｈｄｒｎｃｕａｅｙｃｏｃｎｍｅｓｒｈｓｉｅｅｃｐｔ．０４，ｉｐｏｅｈｔｈｓｍｅｈｄｉｐａｔｃｌｎｒｈｆ — ａａｕｅｐａｅｄｆｒｎｅｕｏ００００ｔｒｖｄｔａｉｆｔｔｏｓｒｃｉａｄｗｏｔｙｏａｕｓｎｂｏｄｉｇａｒａ．Ｋｅｗｏｄ：ｐａｅｍｅｓｒｍｅｔｙｒｓｈｓａｕｅｎ，Ｂａｅｉｎｍｅｈｄ，ｓｅｔｕｅｔｍａｉｎｒｑｅｃｉｅｅｃｙｓａｔｏｓｐｃｒｍｓｉｔ，ｆｅｕｎｙｄｆｒｎｅｏｆ

基于贝叶斯网络的时间序列预测技术研究

基于贝叶斯网络的时间序列预测技术研究随着现代科学技术的不断发展，复杂的自然和社会系统已经成为我们面对的一个重要挑战。

预测这些系统中的变化越来越需要高效的方法和技术。

时间序列预测是预测复杂系统变化的重要方法之一。

在时间序列预测中，贝叶斯网络是一种有效的方法，其已得到广泛的应用。

本文将对基于贝叶斯网络的时间序列预测技术进行探讨。

一、贝叶斯网络贝叶斯网络是一种基于概率的图模型，其主要用于表示变量之间的依赖关系。

在贝叶斯网络中，节点表示变量，边表示变量之间可能存在的依赖关系。

贝叶斯网络可以用来解决多种问题，包括推理、分类和时间序列预测等。

在此，我们主要关注时间序列预测。

二、时间序列预测时间序列预测是指根据已知的时间序列数据来预测未来的数值。

时间序列预测适用于多种领域，包括经济、气象、交通等。

在时间序列预测中，我们通常使用已知的历史数据来预测未来的趋势和变化。

因此，时间序列预测是一个极具挑战性的问题，其需要高效的算法和模型来解决。

三、基于贝叶斯网络的时间序列预测在基于贝叶斯网络的时间序列预测中，我们首先需要构建一个贝叶斯网络模型。

具体来说，我们需要确定变量之间的依赖关系和变量的条件概率分布。

贝叶斯网络通常使用贝叶斯学习算法来学习这些概率分布。

贝叶斯学习算法可以自动地从数据中学习概率分布，并生成贝叶斯网络模型。

在时间序列预测中，我们使用贝叶斯网络模型来预测未来的数值。

具体来说，我们需要根据已知的历史数据来计算未来数据的条件概率分布，并使用这个分布来预测未来的数值。

贝叶斯网络模型通常可以通过给定先验信息来进行优化，从而提高预测的精度和效率。

四、贝叶斯网络时间序列预测的优缺点基于贝叶斯网络的时间序列预测具有各种优点和缺点。

其中，优点包括：①贝叶斯网络模型可以对复杂的非线性系统进行建模和预测。

②贝叶斯网络模型具有一定的鲁棒性，对噪声和缺失数据具有一定的容错性。

③贝叶斯网络模型可以自动地从数据中学习概率分布，减少了人工干预和预设的依赖关系，提高了预测的精度和效率。

211252442_基于稀疏贝叶斯的分频蚂蚁追踪技术在裂缝刻画中的应用

第４５卷　第２期２０２３年３月物探化探计算技术ＣＯＭＰＵＴＩＮＧＴＥＣＨＮＩＱＵＥＳＦＯＲＧＥＯＰＨＹＳＩＣＡＬＡＮＤＧＥＯＣＨＥＭＩＣＡＬＥＸＰＬＯＲＡＴＩＯＮＶｏｌ．４５　Ｎｏ．２Ｍａｒ．２０２３收稿日期：２０２１１２０１基金项目：四川省科技计划重点研发项目（２０２１ＹＦＧ０２５７）；国家自然科学基金（４２２０４１３８）第一作者：韦豪（１９９４－），男，硕士，主要研究方向为油气地球物理，Ｅｍａｉｌ：１６９０２５３９９５＠ｑｑ．ｃｏｍ。

通信作者：周怀来（１９７８－），男，教授，主要从事油气勘探教学及科研工作，Ｅｍａｉｌ：２７１９８０６８１＠ｑｑ．ｃｏｍ。

文章编号：１００１１７４９（２０２３）０２０１９２１０基于稀疏贝叶斯的分频蚂蚁追踪技术在裂缝刻画中的应用韦　豪ａ，ｃ，王元君ａ，ｂ，周怀来ａ，ｂ，ｃ，王　肖ａ，ｃ（成都理工大学ａ．地球物理学院，ｂ．油气藏地质及开发工程国家重点实验室，ｃ．地球探测与信息技术教育部重点实验室，成都　６１００５９）摘　要：在裂缝预测方法中，分频处理是常用的裂缝预测方法之一，这对时频分析方法的抗噪性和分辨率都有很高的要求。

这里用稀疏贝叶斯方法（ＳｐａｒｓｅＢａｙｅｓｉａｎＬｅａｒｎｉｎｇ，ＳＢＬ）对地震信号进行子波重构，该方法在地震模型设置时，将噪声模型考虑其中，再用威格纳分布（Ｗｉｇｎｅｒ－ｖｉｌｌｅＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ＷＶＤ）进而得到地震信号的时频分布，称之为稀疏贝叶斯时频分析方法（ＳＢＬ－ＷＶＤ）。

该方法不仅有很好的抗噪性，还拥有较高的时频分辨率。

考虑到高频相干对中小尺度裂缝带预测效果较好，而蚂蚁追踪技术对裂缝地刻画更清晰，因此采用分频相干以及蚂蚁追踪这种综合方法对裂缝进行预测。

应用到绥中某工区发现：该方法对中小尺度裂缝刻画清晰，在实际应用中取得良好的效果，为后期的储层识别提供借鉴。

关键词：稀疏贝叶斯时频分析方法（ＳＢＬ－ＷＶＤ）；倾角导向相干；蚂蚁追踪技术；裂缝预测中图分类号：Ｐ６３１．４文献标志码：Ａ犇犗犐：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１１７４９．２０２３．０２．０８０　引言在油气勘探中，深层地震数据受噪声干扰较大，这对于小尺度裂缝预测与刻画带来巨大困难。

基于变分稀疏贝叶斯学习的频谱检测方法

ｔｈｅａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎｏｆｓｉｍｐｌｅｆａｃｔｏｉｒｌａｆｕｎｃｔｉｏｎ．Ｔｈｅｅｘｐｅｉｍｅｒｎｔａｌｒｅｓｕｈｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｌｇａｏｒｉｔｈｍｓｉｇｎｉｉｆｃａｎｔｌｙｉｍｐｒｏｖｅｓｔｈｅ
在认知无线电网络中，由于频谱利用率低而导致认知用户接收的宽带信号在频域具有稀疏性，因此，人们将压缩感知技术用于频谱检测，降低对宽带信号采样的压力 … ．大部分文献．３利用压缩感知
ａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｐｅｅｄｏｆｓｅｎｓｉｎｇ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓｃｏｎｉｇｔｉｖｅｒａｄｉｏ；ｓｐｅｃｔｕｍｒｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ｖａｒｉａｔｉｏｎａｌｓｐａｒｓｅＢａｙｅｓｉａｎｌｅａｒｎｉｎｇ
ＺｈｕＣｕｉｔａｏ，Ｆａｎ
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇ，Ｓｏｕｔｈ — ＣｅｎｔｒａｌＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏｒＮａｔｉｏｎａｌｉｔｉｅｓ，Ｗｕｈａｎ４３００７４，Ｃｈｉｎａ）

贝叶斯在目标检测中的应用

贝叶斯理论在目标检测中有着广泛的应用，特别是在计算机视觉和图像处理领域，其核心思想是利用贝叶斯定理来计算观测数据（如图像像素或特征）条件下目标存在的概率。

以下是一些具体的应用场景和方法：
背景减除：贝叶斯滤波器可以用于实时监控视频中的动态背景，通过计算每一帧图像中每个像素点属于背景或前景的概率，有效分离出移动的目标。

贝叶斯目标检测框架：在经典的卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波（Kalman and Extended Kalman Filters）中，目标的位置、速度等状态变量的概率分布被更新，用于连续追踪目标。

贝叶斯信念网络（Bayesian Belief Networks, BBNs）或动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Networks, DBNs）可以建模时空上下文中目标出现的概率。

贝叶斯决策理论：在医学步态分析中，可以基于传感器数据应用贝叶斯决策分析来识别和检测运动目标，例如通过分析步态特征预测患者是否有步态障碍。

在运动目标检测任务中，可以根据目标的特征向量和背景模型建立贝叶斯决策分类规则，以此区分前景目标和背景。

多因素贝叶斯目标检测：复杂场景下，特别是存在遮挡情况时，可以通过多因素贝叶斯方法结合部件模型和空间布局关系估计部件的可见性概率，利用目标外观特征、形变位置等信息，构建概率模型以提高目标检测的准确性。

朴素贝叶斯分类器：朴素贝叶斯分类器因其高效性和简单性在目标检测中也被广泛应用，尤其在特征之间独立性假设成立的前提下，可用于快速分类图像区域是否为目标。

总结来说，贝叶斯方法在目标检测中主要通过构建概率模型来量化不确定性，利用有限的观察数据来推测隐藏变量（如目标的存在与否、目标的位置和状态等），从而实现对复杂图像场景中目标的可靠检测。

基于贝叶斯理论的主动探测技术研究

基于贝叶斯理论的主动探测技术研究现代物联网技术的发展，让智能化、自动化、自适应化成为了智能传感器网络中的重要研究方向，而主动探测技术作为其中的一个研究热点，已经被广泛应用于智能传感器网络、基于网络的实时监测系统等领域，越来越得到了人们的青睐。

本文将围绕基于贝叶斯理论的主动探测技术展开一系列的探讨。

一、主动探测技术的基本原理主动探测技术是通过分析节点数据的变化情况，寻找到网络中的异常节点，并通过故障排除机制来定位和处理异常问题。

常见的探测技术有基于主动发现、主动监控等。

其中，基于贝叶斯理论的主动发现技术具有较高的准确性和可靠性，相比于其他探测技术，更具优势。

二、贝叶斯定理在主动探测技术中的应用贝叶斯定理即在后验概率已知的情况下，通过已知的先验概率和相应的证据，来求解假设的概率的定理。

在主动探测技术中，贝叶斯定理可以用来判断哪些节点可能发生故障，并通过先验信息，得到更准确的故障预测结果。

具体而言，当异常信息出现在智能传感器网络中时，贝叶斯定理可以将异常信息作为证据，通过概率统计的方式来确定异常节点发生故障的概率，从而能够更加准确地判断节点的健康状态，定位故障问题，提高传感器网络的可靠性和稳定性。

三、贝叶斯主动探测技术的研究现状贝叶斯主动探测技术已经在很多领域取得了显著的应用成果。

例如，一些研究者将贝叶斯主动探测技术应用于智能家居系统中，通过主动监控家居设备的运行状态，发现异常并及时地警报主人，提高了家居安全性；另一些研究者将贝叶斯主动探测技术应用于海洋监测系统中，通过对海洋数据的监控，发现异常节点，并通过定位控制，及时处理了异常；还有一些研究者将贝叶斯主动探测技术与其他算法相结合，形成一个完整的主动探测系统，为智能传感器网络的稳定性和可靠性提供了有力的支持。

四、贝叶斯主动探测技术的应用前景随着智能物联网技术的快速发展，贝叶斯主动探测技术必将得到更为广泛的应用。

例如，在智能家居、智慧城市等领域中，人们可以通过贝叶斯主动探测技术来对设备进行主动监控，发现故障并及时地定位和修复，提高智能化的水平；此外，贝叶斯主动探测技术还可以用来处理一些生命和安全相关的事务，如医疗监护设备、灾害监控系统等。

贝叶斯统计推断及其在生物信息学中的应用

贝叶斯统计推断及其在生物信息学中的应用贝叶斯统计推断是一种基于贝叶斯定理的统计方法，它在生物信息学领域中发挥着重要作用。

本文将介绍贝叶斯统计推断的原理和方法，并探讨其在生物信息学中的应用。

一、贝叶斯统计推断的原理和方法贝叶斯统计推断基于贝叶斯定理，它通过考虑先验知识和观测数据，对未知参数进行推断。

其基本原理可以用如下公式表示：P(θ|D) = P(D|θ)P(θ) / P(D)其中，P(θ|D)表示给定观测数据D条件下参数θ的后验概率分布，P(D|θ)表示在参数θ条件下观测到数据D的概率，P(θ)表示参数θ的先验概率分布，P(D)表示观测数据D的边缘概率分布。

贝叶斯统计推断的方法包括先验设定、似然函数构建、后验分布计算等步骤。

先验设定是指在没有观测数据时对参数先验分布进行设定，通常基于专家知识或历史数据。

似然函数是观测数据与参数之间的关系模型，用于计算在给定参数条件下观测数据的概率。

后验分布是在考虑观测数据后参数的更新分布，通过贝叶斯公式计算得出。

二、贝叶斯统计推断在生物信息学中的应用1. 基因识别与基因组注释贝叶斯统计推断在基因识别和基因组注释中起到重要作用。

通过将先验知识与实验观测数据相结合，可以建立基因模型并对基因进行预测和注释。

贝叶斯统计推断能够有效地降低假阳性率和假阴性率，并提高基因识别和注释的准确性。

2. 蛋白质结构预测贝叶斯统计推断在蛋白质结构预测中也具有广泛的应用。

通过利用蛋白质序列和结构的先验信息，结合实验数据，可以建立蛋白质结构的概率模型，并对蛋白质的二级结构和三维结构进行预测。

3. 基因表达分析在基因表达分析中，贝叶斯统计推断可以用于估计基因的表达水平和差异表达分析。

通过考虑基因表达的先验信息和实验观测数据，可以利用贝叶斯统计推断方法对基因表达进行精确估计，并找出差异表达的基因。

4. 单细胞分析贝叶斯统计推断在单细胞分析中也发挥着重要作用。

通过结合单细胞的先验知识和实验数据，可以对单细胞的类型、状态和功能进行推断和预测。

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优先出版计算机应用研究第32卷
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基金项目：电科院预研基金资助项目(41101040102)，浙江省研究生创新科技项目(YK2011062)
作者简介：胡伟康(1990-)，男，浙江义乌人，硕士研究生，主要研究方向为信号与信息处理(ywdhwk@)；赵知劲(1959-)，女，浙江宁波人，教授，博士，主要研究方向为认知无线电、自适应信号处理等．
基于贝叶斯预测密度的弱匹配追踪频谱检测 *
赵知劲1, 2，胡伟康1
(1．杭州电子科技大学通信工程学院，杭州 310018；2．中国电子科技集团第36研究所通信系统信息控制技术国家级重点实验室，浙江嘉兴 314001)
摘要：针对在低信噪比、观测点数较少情况下稀疏度的欠估计问题，提出了一种基于贝叶斯预测密度的弱匹配追踪频谱检测算法。

该算法首先利用贝叶斯预测密度理论推导出罚函数，然后引入弱匹配策略于CoSaMP 算法，提高频谱支撑集估计性能，且减弱受稀疏度估计准确度的影响。

仿真结果表明，当信噪比高于3dB 时，利用400个观测样本该算法就能获得90%以上的频谱检测概率，宽带频谱感知性能优于已有算法。

关键词：宽带频谱感知；贝叶斯预测密度；稀疏度；弱匹配追踪中图分类号：TP393.04 文献标志码：A
Spectrum detection algorithm using weak matching pursuit
based on Bayesian predictive densities
HU Wei-kang 1 , ZHAO Zhi-jin 1 2
(1. Collegel of Communication Engineering , Hangzhou Dianzi University, Hangzhou 310018, China; 2. State Key Lab of Information Control Technology in Communication System of No. 36 Research Institute, China Electronic Technology Corporation, zhejiang Jiaxing 314001, China)
Abstract: To solve the problem of under-estimation of sparsity using a few of observation data with low signal to noise ratio, this paper proposed a spectrum detection algorithm using weak matching pursuit based on Bayesian predictive densities. Firstly, the algorithm derived a penalty function by applying Bayesian predictive densities. Then, it applied the weak matching strategy to the algorithm of CoSaMP, which could enhance the estimation performance of spectrum support set and weak the influence of estimation error of sparsity. Simulation results show that the proposed algorithm has better performance than other algorithms, as the detection probably of proposed algorithm can be more than 90% when the SNR is higher than 3dB. Key Words: wideband spectrum sensing; Bayesian predictive densities; sparsity; weak matching pursuit
0 引言
宽带频谱感知[1]一般要求对高达数GHz 以上的带宽进行感知，但过高的采样率和过大的数据量，对ADC 和DSP 的处理速度要求非常高，超过了现有硬件设备的规格。

压缩感知[2]（CS ，Compressed Sensing ）理论允许稀疏信号以低于奈奎斯特速率进行采样，大大减轻了硬件的处理负担。

文献[3]最先提出了将压缩感知技术应用于宽带频谱感知，频谱的重构是该技术的关键，目前压缩感知的重构算法主要有贪婪追踪算法[4]。

在贪婪追踪算法中，信号稀疏度是算法的先验条件，而在实际中，稀疏度是未知的。

文献[5]提出了基于优化贝叶斯（OBCS ）压缩感知算法的频谱检测，从贝叶斯理论的角度进行频谱的重构，提出了新的重构算法，该算法也需要稀疏度作为先验条件。

为了得到稀疏度，文献[6]在感知过程中，通过少量观测值直接进行估计，但该方法需要通过两个阶段得到采样信息，复杂度
较高且估计精度低。

文献[7]提到了利用AIC/MDL 准则估计信号稀疏度，但该方法在低信噪比和观测数据量较少情况下估计精度不高，检测性能有待提高。

为了不受稀疏度的影响，文献[8]提出了稀疏度自适应同步匹追踪协作重构算法（SASMP ），该算法不需要稀疏度作为先验条件，进一步提高了频谱检测性能。

以上各种算法都需要信号频谱重构，但在频谱检测过程中，无需对频谱进行精确重构，只需判断该频段是否被占用，即恢复出频谱支撑集。

在低信噪比和较少观测数据量情况下，基于贝叶斯预测密度（BPD ，Bayesian Predictive Densities ）准则的高分辨率波达方向（DOA ，Direction of Arrival ）估计算法性能比基于AIC/MDL 准则的算法好[9]。

基于此，本文以恢复频谱支撑集为目标，将BPD 准则应用于信号稀疏度估计，在CoSaMP 算法[10]中引入弱匹配回退筛选过程，改进支撑集选取和最终判决过程，提出了基于贝叶斯预测密度的弱匹配追踪频谱检测算法。

该算法有效
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/article/02-2015-07-053.html。