基于矩阵求逆化简的大规模MIMO系统线性信号检测

在大规模多输入多输出（MIMO）系统上行链路中,当基站端天线数远大于单天线用户数时,传统的最小均方误差（MMSE）检测算法能达到接近最优的线性信号检测性能.但是,MMSE算法涉及复杂的矩阵求逆,导致其难以快速有效地实现.为了平衡检测性能和计算复杂度之间的关系,对比分析了基于多项式展开的近似矩阵求逆方法和基于线性方程迭代求解的等效矩阵求逆方法,并将其应用于软判决检测中,充分利用了信道编译码的软信息,在降低检测算法复杂度的同时达到接近最优的检测性能.     

基于自适应逆控制建模的多载荷识别技术

以齿轮箱为研究对象．运用镜像映射变换(FHR)算法完成了对齿轮箱的自适应正向建模与辩识．在此基础上．研究了单输入单输出最小相位系统及多输入多输出系统的逆建模和多载荷识别原理，并通过试验进行了验证．从而建立起基于自适应逆控制建模的多载荷识别方法，为激励分析的故障诊断奠定了基础．     

逆系统方法在飞行器直接侧力控制中的应用

根据逆系统的多输入多输出控制理论,包括多输入多输出系统逆的算法、反馈线性化控制律设计、状态可解耦条件,设计某飞行器直接侧力控制系统。计算机仿真表明,逆系统方法解耦能精确地实现运动模式,为解决直接侧力控制问题提供一种新的技术途径。     

一种新的频率选择性信道下V-BLAST检测算法

针对频率选择性衰落信道,提出了一种新的基于判决反馈均衡的V-BLAST(垂直-贝尔实验室分层空时)检测算法.在算法中,提出了分段训练的概念,依据前段训练结束后,各层被检测信号的信噪比大小在反馈部分进行逐层递增反馈.该算法无需进行信道估计,无需对信道矩阵求逆,且能自适应信道变化.同时,相对于自适应多输入多输出判决反馈均衡算法,新算法的计算复杂度明显降低,且低信噪比条件下的误码率性能有所改善.仿真实验给出了新算法与自适应多输入多输出判决反馈均衡算法的性能对比,证明了新算法的有效性.     

基于自适应逆控制建模的多载荷识别技术

以齿轮箱为研究对象,运用镜像映射变换(FHR)算法完成了对齿轮箱的自适应正向建模与辩识.在此基础上,研究了单输入单输出最小相位系统及多输入多输出系统的逆建模和多载荷识别原理,并通过试验进行了验证.从而建立起基于自适应逆控制建模的多载荷识别方法,为激励分析的故障诊断奠定了基础.     

一种改进的大规模MIMO线性预编码算法

为了降低预编码算法在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统下的误码率及复杂度,提出了一种改进的块对角化(block diagonalization,BD)预编码算法。该算法将正规迫零(regular zero forcing,RZF)预编码算法的预编码矩阵作为信道矩阵的伪逆,然后采用了复杂度较低的正三角(orthogonal triangular,QR)分解代替原BD算法的奇异值(singularly valuable decomposition,SVD)分解求平行单用户的等效信道,最终求得预编码矩阵。仿真结果表明,当基站配备128根天线,用户数为61时,改进算法的误码率及复杂度分别为0.109 5、1.379×10~8,较优化的块对角化(optimized block diagonalization,OBD)预编码算法的误码率及复杂度分别降低了11.5%和1.031×10~(10)。提出的改进算法可应用于大规模MIMO系统中。     

多变量非线性系统的有约束模糊预测控制

针对多变量非线性系统提出了一种带约束输入的广义预测控制(GPC)算法.首先对多变量非线性系统建立T-S模糊模型,利用模糊聚类算法和正交最小二乘算法对输入变量的模糊划分及后件部分的参数分别进行辨识,然后在每个采样点对系统进行局部动态线性化.根据得到的系统线性化模型设计GPC算法,该算法充分考虑了控制输入及其增量受约束的情况,而且不必求D iophantine方程,大大减小了计算量.仿真结果表明该算法能保证系统输出有效跟踪设定值,而且控制输入和控制增量均在其约束范围之内.     

多变量仿射非线性系统的可逆性秩判据

系统的可逆性判别是非线性控制的逆系统方法的关键,为探索可逆性分析的新途径,该文将系统可逆的秩检验法引入到多变量仿射非线性系统中,其实质是将系统的可逆性判定转化为对系统的输出函数及其导数所构成的雅可比矩阵的秩条件分析。文中给出了仿射非线性系统可逆的秩判据定理与证明过程,提出了一种具体的求逆算法,最后,举例对算法进行了验证,通过与微分几何法和逆系统方法的比较说明了秩判据法的有效性。     

基于细化高斯-赛德尔迭代的线性预编码

在大规模多输入多输出预编码系统中,为提高经典迭代低复杂度线性预编码方法的收敛率,给出一种基于细化高斯-赛德尔迭代的快速收敛预编码方法。不同于经典迭代只求逆矩阵的对角矩阵,所给方法先求逆矩阵的带状矩阵,再通过迭代实现快速编码。带状矩阵含带更多信息,可降低编码系统的误码率。仿真结果显示,所给方法能有效提高预编码的收敛速率、减少迭代次数并降低误码率。     

双Hopfield网络MAC算法在单元机组负荷系统中的应用

电厂负荷系统是一个有耦合的两输入两输出多变量对象,对控制作用有一定的约束。模型算法控制(MAC)是预测控制的一种,在惯性迟延对象的控制中有很好的应用。该文首先将系统分解为两个双输入单输出的系统,并进一步将其简化为两个二次约束优化问题。然后用两个Hopfield网络分别加以求解,从而得到它们的预测控制序列,并能很好的处理控制中的约束条件,避免了传统算法中矩阵求逆等复杂运算。仿真表明,该方法算法简单、鲁棒性强、控制效果理想。     

结构拓扑修改静态重分析的BFGS方法

利用BFGS拟牛顿法的局部超线性收敛特征,提出了基于此方法的结构拓扑修改静态重分析算法。特别是根据初始结构分析结果,构建了三种拓扑修改形式的BFGS修正迭代阵-近似Hesse矩阵逆的初始迭代矩阵的设置方法。与随机或一般指定初始迭代阵取为单位矩阵的BFGS算法相比较,应用此特殊选定的初始点,进行BFGS算法求解修改后结构的响应值能显著降低计算成本,计算结果验证了该算法的正确性和有效性。     

无线电波透视几种成像方法对比

无线电波透视数据处理方法多样,常用的几种成像算法效果并不理想,异常形态往往呈条带状分布,异常边界模糊。为从根源上分析算法的缺陷并加以改进,给出了算法的具体实施步骤,并对结果进行了预测,用简单的数值模拟实例证明了常用的ART/SIRT算法缺点,同时给出一种不基于射线长度分配投影值的BICGSTAB算法,用几个简单的模型验证了算法的可靠性,探讨了扩大透视角度对于解释结果精确性的影响。结果表明,BICGSTAB算法大大地提高了反演结果与模型的吻合程度,以山西某矿的探测实例展示了BICGSTAB算法的解释效果,为实际的无线电波坑道透视施工和解释提供了一种新的手段。     

图象中噪声的局部拟合平滑方法

数字图象的噪声平滑是数字图象处理技术中非常重要的一个领域.本文从图象的统计特点出发,寻找出了一种局部灰度拟合的平滑方法.它不同于以往的一些噪声平滑方法,如中值滤波法,邻域平均法,梯度倒数法等等.本方法由于比较具体地分析了图象的特点,因此具有比较广泛的适应性和综合的图象噪声平滑及保持边缘能力.由于在本算法中存在一个可调节的参数k,所以只要略作修改,就可以实现噪声的自适应平滑.     

刚架结构拓扑修改的加权广义逆方法

利用刚架结构刚度矩阵的加权分解和矩阵加权广义逆理论,提出了刚架结构拓扑修改方法——M-P加权广义逆拓扑变化法。该方法适用于刚架结构拓扑优化设计(特别是局部优化设计)的重分析。由于文中给出的刚架结构拓扑变化公式都是显性而简单的,所以具有很好的计算效率。     

H-循环矩阵线性系统求解及其求逆的多项式快速算法

利用多项式理论,给出H-循环矩阵线性系统求解及求逆矩阵的一种快速算法。该快速算法有一个显著特点,求解线性系统时不需要预先知道H-循环矩阵是非奇异还是奇异,得到H-循环矩阵非奇异、唯一解、逆矩阵;或得到H-循环矩阵奇异、有解、特解、通解、自反广义逆矩阵。同时,其逆矩阵及自反广义逆矩阵仍然是H-循环矩阵。     

基于小波阈值和投影寻踪的非监督高光谱影像目标探测算法

针对高光谱影像的非监督目标探测问题,提出了一种基于小波阈值与投影寻踪遗传算法相结合的目标探测方法:首先对图像进行小波分解,进而利用折中阈值函数计算小波变换系数,再通过逆变换实现图像去噪和重建;采用对异常分布敏感的偏度和峰度作为投影指标,利用实数编码的遗传算法搜索最佳投影方向,有效地将目标信息投影至低维空间;最后采用直方图分割提取目标。利用高光谱影像进行一系列实验,结果表明该方法不仅更为有效地去除了图像噪声,而且能够快速、可靠地检测出目标。     

三分支机器人最小范数逆解算法

基于线性方程组及条件极值理论,针对三分支机器人逆运动学问题,提出了一种改进的最小范数逆解算法,避免了传统最小范数逆解中雅可比矩阵广义逆的复杂计算.针对操作分支关节数不小于任务空间维数的情况,进一步利用施密特正交化过程进行简化,提高了运算的实时性.搬运物体的仿真实例结果验证了所提算法的有效性.     

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.     

超冗余移动机械臂的逆运动学快速求解

为了快速并精确地求解一类冗余移动机械臂(MM)运动学的优化逆解,提出了一种基于遗传信
赖域算法和解析解法相结合的运动学求逆方法. 首先使用解析解法求出机械臂逆解关于移动
车运动参数的表达式,据此表达式引入关节最佳柔顺性准则确定信赖域算法的目标函数;然
后用遗传信赖域算法快速求解此只包含移动车运动参数为自变量的目标函数的最优化问题,
据此求出运动学逆解. 仿真算例表明,该方法能快速求出精确和优化的运动学逆解.     

三对角矩阵的逆

讨论了三对角矩阵的求逆.利用三对角矩阵的LU和UL分解,再根据其逆矩阵的特殊结构,得到一个三对角矩阵求逆的简单算法.该算法比已有的求逆算法的计算复杂度和计算时间都低.最后给出了三对角矩阵逆元素的显式表达式.