动态贝叶斯网络
动态贝叶斯网络（Dynamic Bayesian Network, DBN），是一个随着毗邻时间步骤把不同变量联系起来的贝叶斯网络。这通常被叫做“两个时间片”的贝叶斯网络，因为DBN在任意时间点T，变量的值可以从内在的回归量和直接先验值（time T-1）计算。DBN是BN（Baysian Network）的扩展，BN也称作概率网络（Probabilistic Network）或信念网络（Belief Network）。前言不确定性理论在人工智能机器学习、自动控制领域已经得到越来越广泛的应用。本书以当前国际上不确定性研究领域的核心工具—动态贝叶斯网络为线索,进行了动态网络推理算法、平稳系统动态贝叶斯网络结构学习模型设计、非平稳系统动态网络变结构学习模型设计、基于概率模型进化算法的动态贝叶斯网络结构寻优算法的研究。推理算法以隐变量作为划分依据,讨论了离散、连续、混合模型的推理算法,并进行了算法复杂度及应用领域的讨论;结构学习研究首先从度量体制人手,讨论了动态网络度量体制的可分解性,提出了平稳及非平稳系统网络结构学习模型,以及基于贪婪算法思想的遗传算法寻优思想;最终将推理及结构学习理论用于无人机路径规划、战场态势感知、动态数据挖掘、自主控制领域,并通过大量仿真检验。本书的研究工作得到了西安工业大学专着甚金及国家自然科学基金重大研究计划(90205019)的资助。本书全面系统地介绍了动态贝叶斯网络的相关理论,重点介绍了动态网络的经典应用和国内外的新发展。全书共分9章。第1章概述了动态贝叶斯网络的产生与发展、基本操作及表达。第2章和第3章为本书的理论基础部分,首先从静态网络已经取得的理论成果及研究内容人手,由浅入深引出动态贝叶斯网络的基本概念及研究方向,确定本书将要解决的主要问题:DBN推理问题和连续变量的DBN结构学习问题。第4章在第3章基础上,详细讨论了三类动态贝叶斯网络的推理即隐变量离散、隐变量连续、隐变量混合DBN推理;隐马尔科夫模型是所有离散动态网络的基础,故首先介绍其表达及推理,由此派生出其他离散动态网络,并讨论了奶何将复杂离散网络转化为简单HMM的方法,通过算法复杂度实验分析,明确了离散动态网络的相应属性,得出了相应结论,为合理选择DBN推理算法提供依据;在推理中,若系统参数未知或为时变系统,必然涉及参数学习,故在讨论三类网络的推理中亦涉及参数学习问题。第5章从静态网络结构度量机制入手,讨论并推导出动态贝叶斯网络结构用于网络结构度量的BIC及BD度量机制;通过描述基于概率模型进化算法的构图基础,引出动态贝叶斯网络结构学习机制,即基于贝叶斯优化(BOA)的动态网络结构寻优算法,BOA算法的关键是根据优良解集学习得到动态贝叶斯网络,以及根据动态贝叶斯网络推理生成新个体,前者更为重要,按照本书提出的基于贪婪箅法思想的遗传算法解决动态网络学习,然后应用动态贝叶斯网络前向模拟完成后一步。第6章在此基础上,刻画了基于BD度量体制的平稳动态系统DBN结构学习模型设计,并通过仿真验证了其有效性针对非平稳随机系统DBN的结构学习模型,提出了一种自适应窗口法用于在线自适应学习变结构DBN结构,仿真结果可行。第7章在第4章DBN推理理论的基础上,从以往UCAⅴ路径规划中使用的方法以及涉及的定义、术语等出发,讨论了静态路径规划、动态路进规划及空间路径规划三方面的基本问题,通过对原始 Voronoi图的改进,提出了平面改进型Voronoi图、空间改进型 Voronoi图的概念,以及平面及空间动态路径重规划区域原则等,为动态路径规划提供有力的整体构型支撑,进而应用前几章理论基础,建立基于DBN的战场环境感知模型,仿真结果均表明了构图及动态决策模型的正确性。第8章在DBN推理及结构学习的理论基础上,将其用于自主优化及动态数据挖掘。将BOA及基于概率模型的遗传算法的静态图形的优化机制进行推广,提出了一种动态优化的新方法,利用DBN作为t到t+1代转移网络,适时改变优化的基本条件,实时确立新的种群及优化的方向,使得自主智能体在无人干预下顺利完成一系列复杂任务成为可能,将变结构DBN结构学习模型设计用于动态数据挖掘,实时确定个因素之间的关系。第9章通过两个典型的应Ⅳ用实例,将DN推理学习理论进行融合,并用于实际模型。附录给出了与DN结构度量相关定理、性质的证明,为读者进一步研究和学习动态贝叶斯网络提供参考。本书是作者近年来潜心学习和研究国内外不确定性算法理论、方法和应用成果的一个总结。在本书的编写过程中,得到了西安电子科技大学焦李成教授和清华大学戴琼海教授及英国BankUniversity陈大庆教授的热心指导和鼓励,新加坡南洋理工大学的王海芸博土后审阅了书稿,并提出了许多宝贵意见,特向他们表示衷心的感谢。由于涉及内容广泛及限于作者的学识水平,书中疏漏和不当之处在所难免,希望读者不吝赐教指正。作者目录第1章图模型与贝叶斯网络1.1图模型简介1.2动态贝叶斯网络鲁+垂香曲1.3动态贝叶斯网络应用研究1.3.1动态时序数据分析与挖掘曾··會世57781.3.2无人机的态势感知与路径规划1.3.3.进化算法与动态贝叶斯网络混合优化…10第2章静态贝叶斯网络…112.1静态贝叶斯置信网络2.2贝叶斯网络的特点与应用范围……………152.3贝叶斯网络的研究内容162.3.1计算复杂性162.3.2网络结构的确定问题2.3.3已知结构的参数确定问题…………182.3.4在给定结构上的概率计算…4福通而看高自曲着看西画192.3.5贝叶斯网络推理算法…………………19第3章动态贝叶斯网络基础283.1从静态网到动态网283.1.1概述283.1.2推导…………………………293.1.3动态贝叶斯网络表达要鲁垂鲁鲁中t曲·曹市壘曾曹吾普·量313.2动态贝叶斯网络的研究内容…………353.2.1动态贝叶斯网络推理……………………363.2.2动态贝叶斯网络学习…………………………39第4章动态贝叶斯网络推理464.1隐变量离散动态网络推理464.1.1模型数学描述…………………464.1.2马尔科夫的研究内容…4.1.3隐马尔科夫推理学习仿真…534.1.4隐马尔科夫其他拓扑形式…………564.1.5一般离散动态网络和隐马尔科夫关系584.2动态贝叶斯网络推理算法性能分析604.2.1动态网络转化隐马尔科夫仿真…614.2.2离散动态网络推理算法比较仿真……634.2.3连续动态网络推理比较仿真………724.3模糊推理与隐马尔科夫结合炮火校射……………754.3.1概述…音曲曹香音音音吾晋自粤吾·自·754.3.2模糊动态网络环境感知框架754.4隐变量连续动态网络推理4.4.1模型数学描述…794.4.2卡尔曼滤波图模型推理·日·曹曹曾鲁····804.5混合隐状态动态贝叶斯网络834.5.1模型数学描述……b音量章申曾要中命要即命·甲看834.5.2混合动态贝叶斯网络推理864.5.3混合动态贝叶斯网络学习89第5章动态贝叶斯网络结构学习算法……915.1动态贝叶斯网络结构度量体制…………915.1.1概述…………915.1.2动态网络的贝叶斯信息度量935.1.3动态贝叶斯网络BD度量965.2动态贝叶斯网络度量分解性能分析省着带鲁曹曹曹鲁鲁鲁虚鲁鲁中·985.3构建动态网络结构寻优算法…1145.3.1基于概率模型的进化算法…1155.3.2基于贝叶斯优化构造动态网络结构算法…1165.3.3学习动态贝叶斯网络……………1185.3.4动态夏叶斯网络推理1275.4基于贝叶斯优化构建动态网络结构算法仿真…128第6章动态贝叶斯网络结构学习模型1346.1平稳系统动态网络结构学习模型设计1346.1.1模型设计1356.1.2仿真试验1386.2变结构动态网络自适应结构学习模型设计…………1446,2,1模糊自适应双尺度1446.2.2动态系统非平稳程度和平稳性的测量1516.3非平稳系统网络结构学习仿真试验153第7章基于动态贝叶斯网络的路径规划1657.1无人机平面静态路径规划…1657.1.1基本概念……………1657.1.2基于相同威胁体的路径规划…1667.1.3不同威胁体下平面路径规划1717.1.4路径细化暨要命要曹吾帝吾辛事壶要面要吾吾曹中垂要晋吾曹事1767.2无人机动态路径规划1787,2.1概述1797.2.2平面动态环境下局部路径构图原则1797.2.3威胁变化下无人机平面路径规划………1827.2.4突发威胁体下无人机平面路径重规划研究1867.3无人机空间路径规划研究………………………1907.3.1空间改进型 Voronoi图………1907.3.2威胁变化下局部路径构图区域原则1957.3.3局部路径选择原则及战场感知模型…197第8章基于动态贝叶斯网络的自主控制…1998.1概述…1998.2快速构建决策网络结构方法…2008.2.1链形决策网络模型的建立………2018.2.2决策网络树形模型结构学习算法…2048.2.3一般决策网络结构学习算法2058.3进化算法与动态网络混合优化……2068.3.1算法基本思想2068.3.2转移网络作用中鲁鲁··章鲁···自··………2108.3.3混合优化自主控制算法描述…2108.3.4混合优化自主控制算法软件实现………211第9章无人机自主控制应用研究2249.1基于混合优化的无人机路径重规划.2249.1.1自主控制过程描述2249.1.2混合优化无人机路径规划仿真…2259.2无人机攻击多目标路径规划………………2379.2.1自主控制过程描述……………2389.2.2初始动态网络图构型2399.2.3无人机自主攻击多随机运动目标仿真240附录贝叶斯网络局部结构度量数学基础250A.1链形模型局部结构度量250A.2树形模型局部结构度量253A.3局部贝叶斯网络度量………………………………257参考文献…………………………………262
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光纤通信中数字信号处理
论文，高速光纤通信与数字信号处理。相干光接收，频偏估计，相位估计，算法。Y175785独创性(或创新性)声明本人声明所呈交的论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京邮电大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与套料若有不实之处,本人承担一切相关责任。本人签名:-/b日期:200列2关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知认产权单位属北京邮电大学学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许学位论文被查阅和借阅:学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。本人签名:日期:20°3.2导师签名:日期:100Gb/ s PM-QPSK相干光接收机载波频偏估计和相位恢复算法的研究摘要通信网络中高速率业务的不断发展,对现有的城域网络及省际、国际骨干通信网络的传输带宽提出了更高、更迫切的要求。从目前主流的1040Gbp光传输技术向100Gbs演进成为光传输技术的发展趋势。近年来大量研究表明,相位调制及相干接收是最具前景的100Gbs光传输方式。其中,采用相干接收技术的偏振复用QPSK( PM-QPSK传输系统最被业界认可。该系统的符号速率比比特率降低4倍,因此有较高的光谱利用率,且收发机结构相对简单实现相对容易。此外,信道中的各种损伤,如色散、载波频偏、相位偏移等导致的信号损伤,都能在接收机中通过电域的数字信号处理(DSP)来灵活地补偿。对调相信号,载波与本振间的频率和相位偏移会使信号产生较大的相位失真,频偏估计和相位恢复成为相干接收机中两个重要的功能模块。本文在国家863计划课题“1000b/s相干光传输关键技术研究(2009AA01Z221)”资助下,对上述系统接收机载波频偏和相位恢复算法展开了深入研究,主要内容如下:1.研究了 PM-QPSK的系统组成结构,重点研究了接收机DSP各组成模块的功能,并设计实现了相干接收机后端Maab仿真平台。2.详细分析了载波频偏估计算法,设计了算法并行处理实施方案以解决现有硬件处理速率不足够高的问题,并仿真验证了方案的可行性。设计了四次方频偏估计算法的并行结构;提出了基于误码性能反馈的 BA-PADE( BER-Aided pre-decision- based Angle DifferentialEstimator)算法,解决了传统PADE要求初始频偏设置与真实频偏接近的问题;提出了基于PADE的并行处理算法一一分组PADE( Grouped-PADE)。所设计方案均通过系统仿真验证了可行性。3.详细分析了载波相位恢复算法,为采用现有FPGA或DSP实现l00Gb/级信号处理,设计了载波相位恢复并行处理方案并仿真验证了方案的可行性。设计了基于Ⅴ iterbj- Viterbi的优化算法及其并行处理结构,将其同频偏估计并行算法联合进行了二进制定点仿真分析,仿真结果表明并行处理方案可显著降低硬件处理速率要求。关键词光传输相干接收频偏相位恢复THE RESEARCH OF FREQUENCY OFFSET ESTIMATIONAND PHASE RECOVERY ALGORITHMFOR 100Gbs OPTICAL COHERENT PM-QPSK RECEIVERABStRcTThe rapid development of high bit-rate services in communicationnetworks has instantly demanded a much higher bandwidth of coretransmission links in WAN, inter-province and international networks.The upgrade from the existing 10G/40G optical transmission to 100G hasbeen a trend. The research in recent years indicates that systems withphase modulation and coherent detection are the most promising, ofwhich PM-QPsk gets most recognitionThe PM-QPsK lowers the symbol rate as 1/4 of bit rate whichprovide high spectrum efficiency, and the transceiver structure ofPM-QPSK is simpler and so is easier to realize. Besides, with digitalalgorithms, the electrical Digital Signal Processing(DSP)in thee receivercan flexibly compensate the channel distortion caused by dispersion,carrier frequency offset and phase distortion. Since the phase distortioncaused by frequency and phase offset between lo and carrier is one ofthe main distortions in PM-QPSK, frequency offset compensation andphase recovery act as two of the core modules.With the support of National 863 Project"Research of the KeyTechnologies of 100Gb/s Optical Coherent Transmission Systems?", thisthesis mainly focuses on the research of the digital algorithms of carrierfrequency offset compensation and carrier phase recovery in the receiverof PM-QPSK system and the main contents are as follows1. Investigation of PM-QPSK structure, mainly on the receiver DSPstructure, including function of the several modules in this partDesigning and implementation of the Matlab simulation platform for theback-end of PM-QpsK receiver.2. Analysis on the carrier frequency offset estimation algorithmsdesigning of the parallel structure of the algorithms in order to break therestriction of hardware speed, with feasibility testified by simulationDesigning of the parallel structure of the 4 power method Designing ofBA-PADE (BER-Aided Pre-decision-based Angle Differential Estimator)based on BER feed-back to break the exact initialization restriction oftraditional PADE. Designing of a parallel operation scheme based onPADE, namely Grouped-PADE. Feasibility of both the forementionedscheme testified by simulation.3. Analysis on the carrier phase recovery algorithms, designing ofthe parallel operation scheme in order to realize phase recovery in100Gb/s PM-QPSK with current FPGA or DSP, with feasibility testifiedby simulation. Designing of the optimized and the parallel structure ofViterbi- Viterbi (V-V)method, and binary fixed-point simulation ofparallel v-v together with frequency offset algorithm, the result provedthat the scheme could observably lower the request to the hardwareoperation speedKEYWORDS optical transmission coherent detectionfrequency offset phase recovery
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