基于矢量观测确定卫星轨道姿态:欧拉角估计器

针对“矢量观测 陀螺”这种典型的三轴稳定卫星姿态确定系统配置模式，采用欧拉角作为姿态参数，应用扩展卡尔曼滤波技术综合处理姿态测量信息，给出了具有良好滤波性能的轨道姿态估计算法．在算法的设计过程中，针对单矢量观测情况，通过改进协方差修正算法加快了状态估值的收敛速度；针对多矢量观测情况，把QUEST法作为矢量观测数据压缩技术有效地结合进姿态估计器中，使得在多矢量观测情况下的滤波修正算法得到了简化．     

基于矢量传感器的高分辨频率估计算法研究

基于子空间分解的ESPRIT算法常用在阵列处理中对目标进行DOA估计．如果将空间的位移变成时间的延迟，单个矢量传感器可以实现高分辨率的频率估计．将ESPRIT与矢量传感器相结合，研究了高分辨率频率估计算法，建立了矢量传感器的数据模型，推导了矢量传感器的空时阵列流形，通过对协方差矩阵进行子空间分解，求得目标信号的频率估计值．仿真计算研究了不同信噪比、采样频率和数据长度条件下该算法的性能．结果表明基于矢量传感器的算法比基于声压传感器的算法具有更高的频率估计精确度．     

关于线性常系数Blind自适应数字均衡器的研究

提出了一种线性常系数Ｂｌｉｎｄ自适应均衡算法,它根据输入信号源自适应调整数字均衡器输出的估计幅值。它保持了归一化常系数模型算法（ｔｈｅ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｏｎｓｔａｎｔ Ｍｏｄｕｌｕｓ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ,简称ＮＣＭＡ）算法中收敛速度快的优点,而且还解决了在ＮＣＭＡ算法中,由于均衡器输出幅值选择不合适而造成加权矢量不收敛的问题,使ＮＣＭＡ算法更具有通用性。     

贪婪算法在InSAR相位解缠中的应用

针对干涉SAR二维相位解缠问题，提出了一种利用贪婪算法提高解缠精度的新方法．首先从理论上推导了贪婪算法相位解缠的基本原理，然后提出了一种迭代加权的贪婪算法，以克服传统贪婪算法解缠结果收敛于局部最优解的弊病，最后利用仿真数据进行了实验分析，验证了本文算法的有效性．仿真实验结果表明，该算法实时，高效，准确．     

存在指向误差时的稳健自适应波束形成算法

针对期望信号方向存在指向误差的情况,提出了一种稳健的波束形成算法,通过对期望信号导向矢量进行旋转的方法,用新的导向矢量产生自适应加权,这样当期望信号落入波束主瓣的边缘时,依然可以保持系统输出信干噪比基本不变,提高了算法的稳健性,并给出了旋转角度选择的依据．该算法形成的自适应加权对不存在指向误差时的性能没有影响．计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种矢量倍增算法的神经网络人脸识别方法

针对神经网络人脸识别中训练速度慢的问题,深入研究输入矢量长度的变化对神经网络收敛速度的影响,提出了一种矢量倍增算法对神经网络进行优化.这种方法是对网络输入矢量的长度倍增,从而提高神经网络收敛速度.通过人脸识别实验系统验证了矢量倍增算法的实用性.     

完整的最小二乘递推算法及其对跟踪与预报的应用

利用广义逆矩阵的理论，本分别就一般加权、最优加权和指数加权等三种情形导出了完整的最小二乘递推(PRLS)算法。在无需待估计量的任何先验统计知识的条件下．该算法能给出系统状态的最小二乘估计。对于某些线性系统，还能给出其状态的无差和无偏估计。最后．利用PRLS算法．我们还导出了机动目标多模型跟踪与预报(MMTP)算法     

一种基于小波变换的车牌字符识别算法

提出了一种小波变换的方法对提取出的车牌字符进行识别：对标准字符和分割好的车牌字符进行正交小波变换获取低频系数和高频系数，构造低频系数矢量和高频系数矢量，定义隶属函数，设定阈值，并定义加权矩阵。先将待辨识字符的低频系数矢量与标准字符的低频系数矢量相比较，再比较高频系数矢量。从而最终获得识别结果：实验结果证明该算法比常规识别算法识别率更高：     

基于牛顿迭代法的频不变响应阵设计

为了避免空间指向性随频率变化造成发射或接收信号失真,目标检测与分类用主动声呐常采用频不变响应阵.频域加权矢量的计算是设计频不变响应阵的关键技术.首先根据基阵对空间信号的接收模型给出频不变响应阵的定义,接着从描述基阵实际空间响应和预成空间响应之间差异的数学表达式出发,提出了频不变指数的概念,进而结合所研究问题的目标函数特性给出了利用牛顿迭代法获得实现频不变响应阵所需频域加权矢量的新算法.针对均匀线阵和圆弧阵所作的计算机仿真结果表明,新算法不但收敛速度快、计算精度高,而且不受基阵类型和阵元指向性的限制.     

矢量矩浓度的免疫算法在函数优化中的应用

针对传统免疫算法收敛速度较慢的缺点,介绍了一种改进策略--基于矢量矩浓度的免疫算法(Vector Distance based Immune Algonithm,VDIA).该算法采用了基于矢量矩表示的抗体浓度、期望繁殖率以及免疫记忆策略.选取2个测试函数进行仿真实验,结果表明改进算法收敛速度快,收敛概率高,特别是在高维时的优越性突出.     

约束稳定收敛加速遗传算法推求暴雨强度公式

目的 为解决基本遗传算法收敛速度慢，易陷入局部最优问题，提出约束稳定收敛加速遗传算法推求暴雨强度公式．方法 在基本遗传算法的基础上。通过改变以往遗传算法的终止条件，构成了一种改进的推求暴雨强度公式新方法．结果 提出了内、外循环处于约束稳定收敛作为算法的终止条件．内循环约束稳定收敛是指前一代种群的平均适应度与后一代种群的平均适应度接近的连续次数超过预先设定值。或遗传进化的代数超过预先设定值终止条件；外循环约束稳定收敛是指把多次内循环结果的误差进行比较。当后一次内循环误差小于前一次内循环误差的连续次数超过预先设定值时，退出程序并将该次内循环的结果作为问题的最优解．结论 通过对比和实践验证，该算法具有收敛速度快、数值稳定性好等优点，有效地解决了基本遗传算法存在的收敛速度慢，容易陷入局部最优的问题．     

一种新的用于LBG图像压缩初始码书生成算法

LBG算法是一种经典的矢量量化算法,广泛用于数字图像的压缩.在矢量量化中,码书的设计问题实际上解决的是如何选择最具有代表性的矢量作为码字来尽可能精确表示整个矢量空间.码书决定了矢量量化的编码质量,因此高质量的码书设计就成为整个矢量量化研究的核心.初始码书的质量极大的影响了LBG算法的收敛速度和收敛的可能性.并决定了最终的码书质量.针对常用的算法生成的码书分布不能很好的代表样本集的分布,并造成LBG算法收敛缓慢和最终码书的品质不佳,提出一种新的快速的初始码书生成算法,提高了生成码书的迭代速度和最终码书的品质.     

一种新的稀疏重构的DOA估计算法

为提高低信噪比和较少快拍数条件下远场窄带信号波达方向的估计精度,提出一种新的基于加权l₁范数的稀疏重构波达方向的估计算法．该算法首先采用前后向空间平滑技术获得阵列输出数据协方差矩阵;其次构造出改进Capon算法空间谱函数中的倒谱系数矢量,设计得到符合加权l₁范数的权值矩阵;最后通过奇异值分解对接收数据进行降维处理,获得基于稀疏重构的加权l₁ 范数约束问题模型．仿真结果表明,在低信噪比或快拍数较少的情况下,该算法能够有效地抑制空间谱伪峰和保证较强的稳健性,且信源不需要进行相关处理,仍能获得很高的估计精度．     

基于矢量传感器的高速水声通信技术研究

矢量传感器较传统声压水听器有诸多优势，但将其应用于水声通信领域在国内外却未见有公开的文献报道、由此研究了声压和振速的联合处理获得指向性增益的方法，理论上证明在均匀加权的情况下，指向性增益为4.8dB、研究了最优权的选取方法，在最优权条件下，指向性增益为6dB、将该处理方法应用于相位调制的高速水声通信中，并结合自适应均衡算法进行相干解调和解码．建立了一套以矢量传感器为接收器的相位调制通信系统，在松花湖进行了试验研究，试验结果表明，该方法可有效地降低通信误码率，提高通信系统的作用距离．     

一种改进的LBG快速算法

LBG算法是矢量量化码书设计的经典算法。针对其空胞腔问题提出一种改进的LBG算法，并以熵序列收敛作为新的算法停止判据。实验表明，该算法具有收敛速度快、码书性能佳等优点，该算法的PSNR比传统的LBG算法提高2.74dB。     

多主体系统分布式动态网络的权值平衡算法

针对加权有向图实现一致均值收敛必须是平衡图的要求，提出了一种分布式权值平衡算法使得任意一种强连通的加权有向图最终能全局渐近收敛到平衡图.该算法对有向图的各个连接权值赋初值，并计算每个节点的输入度和输出度，利用周围邻居节点的输入度和输出度之差等信息对节点的输入权值或输出权值进行权值更新，如此迭代进行直至所有节点都达到输入度和输出度权值平衡.利用特征值圆盘定理证明了保证该分布式算法实现最终一致性收敛的充分条件，给出了算法中调整因子取值的上限值.仿真结果验证了算法的有效性，并对不同调整因子下的系统收敛结果作了分析比较.     

基本矢量量化器的性能研究

介绍了基本矢量量化器的理论和结构设计基本原理．研究和实现了基本矢量量化器的LBG算法，并着眼于在优化系统结构和性能时选择LBG算法中产生初始码书的方法．通过对输入的语音信号进行矢量量化仿真，分析了基本矢量量化器的性能．     

基于粒子群优化算法的矢量量化图像压缩方法

提出一种基于粒子群优化算法的图像矢量量化码书设计算法．该算法引入粒子群的全局搜索策略，结合矢量量化码书设计方法，增加了算法解的随机性和多样性．实验结果显示，本算法与传统LBG码书设计算法相比，具有更强的鲁棒性，可有效解决LBG算法对初始码书的依赖性，能获得性能较好的码书．     

广义线性互补问题的一种连续化算法

首先给出了与广义线性互补问题等价的非光滑方程组，利用凝聚函数的性质进行带参数的磨光，并对参数方程的解曲线进行离散化追踪．其次，提出了一种求解广义线性互补问题的连续化算法，说明了算法的可行性．最后，在没有假设有严格互补解的条件下，给出了算法的大范围收敛性证明，并在适当的条件下，证明了该算法具有局部任意阶收敛．     

彩色图像的矢量阈值自适应分割算法

针对彩色图像,提出了一种矢量阈值的自适应分割算法,该算法中的阈值是一个矢量．在图像分割时,通过先求取图像像素矢量与阚值矢量之间的差矢量,再根据差矢量与阈值矢量之间的夹角确定像素所属的区域(背景区域或目标区域)．同时基于类间方差法(Ostu法)给出了最佳阈值矢量选择原则——扩展类间矢量方差法,从而实现彩色图像矢量阈值的自适应分割．实验结果表明,采用此图像分割算法分割效果要优于采用灰度图像的阈值分割算法．