地面行波天线的加载

对于如何加载天线以获得行波电流,本文提出了一个求加载量的计算公式,此公式简单、准确、适用。克服了试探法、优化理论计算量大的困难。计算结果与传统方法一致。     

应用全息干涉方法研究水工建筑物的振动问题

本文介绍如何用全息干涉法求水工建筑物的振型,并叙述了模型设计以及实验技术。最后,结合两个实际工程求出水电站厂房振型图和重力坝的二维振型图,并与理论计算或有限元方法计算的结果进行了比较。     

基于QR分解算法的任意阶复矩阵求逆的DSP实现

常用的矩阵求逆方法不易于工程实现,计算软件也无法装备到电子系统中去,文中采用QR分解算法实现了基于ADSP TS201S DSP汇编语言的矩阵求逆。该方法克服了高阶矩阵不易求逆,且效率不高的缺点,实现了任意阶复矩阵的快速求逆运算。仿真结果表明,对于16阶的复数矩阵,该工程方法的计算效率能达到μs级,计算精度能达到10^-4量级。     

考虑空域分布多尺度信息熵的SAR图像模板匹配

图像的熵和多尺度熵仅考虑像素灰度分布而无视像素在空域分布的情况,基于此的图像匹配容易受噪声的影响而导致误配。为解决此问题,给出了一种空域分布多尺度信息熵(SDMSE),将图像像素在空域的分布与灰度空间分布结合起来,对不同的行或列求多尺度信息熵。在合成孔径雷达(SAR)图像匹配时,对输入图像和基准子图(基准图中和输入图尺寸一样的子图)求SDMSE矩阵,并通过求两矩阵的相似性来度量匹配程度,相似性最大的位置对应匹配点。仿真结果表明,所提匹配算法相比基于熵和多尺度熵的SAR匹配算法有更优异的噪声适应性,匹配误差更小,但计算耗时较多。在如何减少计算时间方面也做了尝试,实验表明尺度个数减少可以大幅减少计算时间而抗噪声性能并没有明显降低。     

基于LDL算法的大规模矩阵求逆加速器设计及其FPGA实现

矩阵求逆是工程计算中的基本问题，在大规模MIMO系统、阵列信号处理以及图像信号处理等应用中，大规模矩阵求逆的处理速度对系统性能至关重要，但传统矩阵求逆方法运算复杂度高、并行性低且消耗大量存储空间，不利于硬件加速。针对大规模矩阵求逆硬件加速问题，文中研究了基于LDL分解的矩阵求逆算法，并提出了一种基于该算法的大规模矩阵求逆加速架构。利用LDL分解后三角矩阵对角线元素全为1的特点，对矩阵进行分块迭代设计，减少了求逆运算的计算量，提高了计算速度。文中基于Xilinx Virtex7 FPGA设计实现了该加速器，实验结果表明，在128阶矩阵下，吞吐量达105.2 Inv·s^-1,最高时钟频率达200 MHz。与现有矩阵求逆加速方案相比，该设计占用的硬件资源更少，且具有更高的性能。     

一种基于Cholesky分解的快速矩阵求逆方法设计

接收机阵列天线抗干扰可采用直接矩阵求逆的方法实现,但在大维数下,矩阵求逆的用时过长。本文针对协方差矩阵的特殊性—正定赫米特矩阵,采用Cholesky分解求逆方法实现大维数矩阵的求逆,进而对Cholesky矩阵分解求逆进行了高效的流水设计,并在FPGA中进行实现,测试结果表明,该方法实现求逆计算用时极短,是一种高效的实现方法。     

关于Goppa码,Alternant码最小距离下限的简化算法

文献[2]、[3]分别给出了Goppa码、Alternant码最小距离新下限。但是要求出它们的下限,都需要计算出若干个循环陪集。本文首先给出循环陪集首集A溉念,然后推出了求最小距离下限问题即是求A中第一个大于给定正整数r的元M(r)的问题。讨论了A与M(r)一系列特性,给出了一些情况下M(r)的统一公式,以及求M(r)的快速而简便的方法。通过本文讨论,求Goppa码、Alternant码最小距离下限问题得到了很大简化。此外,本文还简单地讨论了给定最小距离如何设计Goppa码、Alternant码的问题。     

GPS高精度测速方法探讨

主要介绍了4种GPS测速方法,给出了各种方法的特点与适用范围,得出了4种方法的测速结果.中心平滑微分求速方法克服了常用微分平滑求速方法计算速度慢以及当部分位置数据出现较大跳跃时,计算出的载体速度严重偏离实际速度的缺点.通过对某次试验的GPS实测数据进行处理,采用中心平滑微分求速,得出的载体速度精度高,能够满足绝大部分领域的测速要求.     

用积分法求电路冲激响应起始值的一个通用公式

本文作者对采用积分法求电路在冲激激励下响应起始值的方法进行了归纳,得出一个极易记忆的通用公式,使得求冲激响应起始值的计算变得非常容易.     

基于逐点扫描的波前数据重构

提出一种对孔径网格逐点扫描重构波前的方法。该方法基于Hudgin模型,在孔径阵列的对角线上选取P个已知参考点。每个参考点都按行扫描计算得到一个波面,按列扫描又得到一个波面,这样P个参考点得到2P个波面,对这2P个波面求平均即为重构波面。对如何选择参考点进行了介绍,并说明选择高低坐标对称搭配的参考点为佳。建立了波面相位误差估算模型,并从理论上推出波面重构误差随参考点的增加而改善。对新方法进行了实验证验,与传统的矩阵求逆方法进行比较,结果表明,两种方法效果相当,但新方法计算量更小,具有较强的实用性。     

基于GF(2~m)的椭圆曲线求逆算法的改进研究

针对二进制域上现有求逆算法计算量大、并行度小、速度慢的缺点进行改进,基于二元Euclidean算法提出了改进,设计了相应的乘法器硬件结构,并且分析了其运算效能和资源占用情况。将此求逆计算器的并行改进算法使用Verilog语言编程实现,利用Xilinx ISE 12.4对整个求逆算法综合仿真(行为级),在Xilinx Virtex-5 XC5VFX70T的硬件平台上验证求逆算法的运算效率,结果表明对求逆算法的改进有效地提高了求逆运算的速度。     

基于空时域特征的视觉显著度图生成算法

本文提出了一种新的计算图像空时域显著图的方法,该算法首先用lucas-kanade金字塔算法求绝对运动矢量,用8参数透视模型计算背景运动矢量,再用二者的差值求时域显著图;然后利用颜色对比度和纹理信息计算空域显著图;最后,融合空时域并设置阈值得到总的图像显著图。实验结果表明,新算法能比已有算法更有效的提取视频图像的显著性区域。     

时频双选信道OFDM系统的低复杂度MMSE-SD算法

在时频双选信道OFDM系统中,针对最小均方误差连续检测(MMSE-SD)算法求逆运算导致计算复杂度过高的问题,该文提出一种改进的低复杂度MMSE-SD算法.该算法首先对信道矩阵和检测矩阵进行扩展处理,然后建立扩展矩阵和原矩阵之间的关系,每次检测用扩展矩阵的迭代求逆代替原矩阵的直接求逆.理论分析和仿真结果表明:和原MMSE-SD算法相比,该改进算法在保持原算法性能的基础上,大幅度降低其计算复杂度;与其它算法相比,该改进算法兼顾了系统性能与计算复杂度,当归一化多普勒频移增大时,其计算复杂度保持不变而性能更优.     

求网络总可靠度的状态空间树法和精确分解算法

本文提出了求通信网络总可靠度的状态空间树法。它直接产生网络图的一个不交化树多层多项式,优点是计算量较小[计算时间复杂度为0(?),(?)为边数,n_1为叶数],所得表达式较短。在此基础上应用超图理论提出了求通信网络总可靠度的精确分解算法。用它进行网络图的m次分解,一台计算机所能计算的通信网络规模可以扩大m倍。     

多雷达传感器三维覆盖范围的建模、分析与表达

如何快速、实时地计算与绘制多雷达传感器覆盖范围是目前雷达仿真的一个重点、难点.为解决此问题,在分析国内外研究成果基础上引入CGAL开源库,提出了一种解决方法,并基于典型的三角网格求交算法和Delaunay三角剖分算法进行了仿真分析与试验.仿真结果验证了所提出解决方法的有效性、合理性与实用性.从而,为解决多雷达传感器覆盖范围的仿真计算及可视化分析提供了一种可行的解决方法.     

基于CGAL多雷达传感器覆盖范围仿真计算及可视化分析

如何快速、实时地计算与绘制多雷达传感器覆盖范围是目前雷达仿真的重点和难点。为解决此问题,在分析国内外研究成果基础上引入CGAL开源库,提出了一种解决方法,并基于典型的三角网格求交算法和Delaunay三角剖分算法进行了仿真分析。仿真结果充分验证了所提解决方法的有效性、合理性与实用性。     

L—M算法在变换矩阵计算中的应用

基于特征的图像拼接是最受关注的一类拼接方法,它分为特征提取、特征匹配、变换矩阵的计算和图像融合4步。如何利用获得的多对特征点来计算较高精度的变换矩阵是图像拼接中的重要问题。介绍L-M(Levenberg-Mar-quardt,利弗博格-马夸特)算法,并将L-M算法运用于获得较高精度的变换矩阵的计算中。另外,对于应用该算法的过程中出现的矩阵元素过大而无法求逆的问题,也给出了解决的办法。实验结果证明,该方法实用可行,能有效提高拼接质量。     

三维有限元法解微波电磁场问题综合

本文介绍了解决微波电磁场问题的两种三维有限元法的计算方法,比较了它们的优劣,并讨论了它们在求谐振腔频率和求波导中不连续的S参量方面的应用.     

基于FPGA的16位定点复数的快速求模

在现代数字信号处理中不可避免地需要对复数信号求模。文中采用牛顿迭代法,通过对牛顿迭代初始值的优化及除法器的优化设计,在保证计算精度的前提下有敢地降低了求模运算量,并已应用于实际雷达系统中。     

一种计算复杂网络可靠度的新算法

利用基于基本互补划分求复杂网络的树的原理，发展了一种新的求不变化树的方法，从 有有效地计算了一个复杂网络的全可靠度。