基于虚拟阵技术与LS的宽带DBF算法

数字侦察接收机带宽可能覆盖几个倍频，因此若按照信号最高频率信号半波长作为阵元间距，则会出现严重的阵元间耦合，而若按照信号最低频率信号半波长作为阵元间距，则对高频信号出现严重的栅瓣。针对上述问题，提出了虚拟阵技术和LS算法融合的宽带DBF算法，成功抑制了高频信号的栅瓣。研究了EAVA、TAVA两种虚拟阵技术，两种技术不需要侦察信号的先验知识，应用两种快速计算虚拟阵元信号的算法，对于最终得出来的阵元信号选用最小二乘(LS)算法进行宽带聚焦处理，最后波束形成。仿真信号选用S波段(2~4GHz)雷达信号，结果表明在同一真实阵元数情况下，两种算法均能抑制信号栅瓣，并且缩小主瓣宽度，从而提高数字侦察接收机的角度分辨率。     

广义支持向量机的多项式光滑函数法

为了求解广义支持向量机（GSVM）的优化问题,将带有不等式约束的原始优化问题转化为无约束优化问题,由于此无约束优化问题的目标函数不光滑,所以引入一族多项式光滑函数进行逼近,实验中可以根据不同的精度要求选择不同的逼近函数。用BFGS算法求解。实验结果表明,该算法和已有的GSVM的求解算法相比,更快地获得了更高的测试精度,更适合大规模数据集的训练。因此给出的GSVM的求解算法是有效的。     

基于回溯搜索算法的决策粗糙集属性约简

属性约简是粗糙集理论的核心问题,为了获得更多更稳定的最小属性约简,根据决策粗糙集模型将最小属性约简问题转化为决策风险最小化问题,并给出了新的适应度函数计算方法;在此基础上利用回溯搜索算法较强的全局搜索性能,提出了基于回溯搜索算法的决策粗糙集属性约简算法;对UCI数据集的实验结果以及与其他约简算法的比较表明,该算法能够得到更多的最小属性约简,而且能够在多次运行中保持约简结果个数的稳定性。     

多块结构化网格CFD并行计算和负载平衡研究

基于连续拼接多块结构化网格,通过求解雷诺平均Navier-Stokes方程研究并行计算中的负载平衡问题。利用组合优化中的排序理论设计负载平衡算法,实现了网格数据的自动划分和各处理机上计算任务的自动分配。在工作站集群MPI并行环境下,通过实例考察了负载平衡算法和并行计算的性能,16个处理机上的负载均方差和负载相对均方差分别为0.0084和0.1347%,并行计算结果和实验数据吻合良好,并行效率高。本文算法具有良好的可扩展性,适用于MIMD结构计算机上基于多块结构化网格并行计算中的负载平衡问题。     

基于知识的红移测量和谱线证认方法

该文给出了一种基于知识的天体光谱的红移测量和谱线证认方法。首先,利用特征谱线的相关知识对红移候选和特征谱线候选进行了定义,并根据定义交叉确认红移候选和特征谱线候选;然后,利用Parzen窗法对所得到的红移候选集进行密度估计;最后,确定密度最大的红移候选,将落入其Parzen窗内的所有红移候选值进行平均得到红移,与这些红移候选值相对应的特征谱线候选即为特征谱线。与现有的基于谱线匹配的方法相比,该方法对谱线提取效果的依赖程度较低。实验结果表明:该方法的鲁棒性较好,正确率较其它基于谱线匹配的方法有较大提高。     

结式矩阵的逆阵及广义逆阵的快速算法

提出了求结式矩阵的逆阵、群逆及Moore Penrose逆的多项式快速算法.由于该算法仅用到结式矩阵的第一行元素,只有舍入误差,因此在理论上是精确的.     

近似完全重构DFT调制滤波器组的设计

提出了一种新的近似完全重构（NPR）离散傅立叶变换（DFT）调制滤波器组的原型滤波器设计方法。其优化的目标函数由滤波器组的输出混叠、输出失真及原型滤波器的阻带能量所导出。在此设计方法中,利用DFT调制滤波器组的特殊结构合理简化了滤波器组的输出混叠,输出失真。原型滤波器的设计最终被转化为一个简单的非线性优化问题。与目前的DFT调制滤波器组的设计方法相比,该方法提供了相当大的灵活性同时具有简单的优化描述。仿真结果证实了所提出的设计方法的有效性。     

微分流形上的最优化算法

指出了流形算法中利用测地线寻找最优解存在附加度量结构和计算复杂的问题,根据流形的局部与欧氏空间零点的开邻域光滑同胚这一性质,利用坐标变换把非线性等式约束优化问题转化为无约束优化问题,利用坐标变换而不是黎曼几何结构给出了函数取得极值的充分和必要条件,构造了一种映射梯度算法,并证明这种算法是线性收敛的．     

二次锥规划的一种原-对偶不可行内点算法

为了克服内点算法中初始点是严格可行的这一缺点,给出二次锥规划的一种原-对偶不可行内点算法．基于二次锥规划的最优性条件和互补条件,定义了一个新的价值函数．当价值函数的值越小时,迭代点越靠近最优解．该算法不要求初始点及迭代点的可行性且具有Q-线性收敛速度和多项式时间复杂性．     

基于K最优路径的QoS路由预计算新算法

针对下一代高速网络中的多约束服务质量路由问题,首先提出了一种精确链路状态信息条件下的路由预计算算法MKPPA.在此基础上根据网络状态信息的动态性,通过引入"警戒点"对MKPPA进行了改进,提出了一种基于警戒点的修正预计算算法M_-MKPPA,该算法能够适应网络链路信息的不精确性.最后通过理论分析表明MKPPA不仅能够解决加性度量参数受约束的QoS路由问题,而且能够解决加性与非加性度量参数混合受约束QoS路由问题,修正预计算算法M -MKPPA能够适应网络链路状态信息的动态特性.计算机仿真结果显示出MKPPA在求解QoS路由问题时,当计算次数不超过已有算法的计算次数时,不论是精确链路状态信息还是非精确链路状态信息条件下,均具有更高的路由计算成功率.