不需要特征值分解的几种幂迭代算法研究

针对MUSIC算法中协方差矩阵特征值分解运算量大,难以在嵌入式系统中实现的问题,分析了普通幂迭代算法、逆幂迭代算法和特征值平移幂迭代算法3种幂迭代算法,比较了它们的优缺点。并且考虑到麦克风阵列采集到的声信号为宽带信号,分析了阵元间距选择的影响。并用计算机仿真来验证,在选择合适阵元间距的基础上选取特征值平移幂迭代算法可以代替特征值分解,降低了运算的复杂度。     

短波COFDM空、时、频系统迭代检测算法

短波信道是一个复杂的时变信道,多径效应、本振频偏、多普勒频移和时变衰落都为OFDM技术的应用造成了很大困难.本文设计的COFDM短波多天线接收系统,分别采用了多天线接收,串行级联卷积码(SCCC)编码,OFDM调制,可以分别达到空间、时间和频率上面的分集,从而改善了系统的性能.采用基于期望最大化(EM)算法与MAP译码算法相结合的迭代频偏、信道跟踪和信号检测算法.可以有效地克服短波时变信道的影响.计算机仿真结果表明,本文算法随着迭代次数的增多系统性能得到优化,而且,多天线系统比单天线系统有更好频偏、信道跟踪和信号检测性能.     

气液两相流中改进图像互相关测速的完整实现

针对气液两相流中密集气(液)相速度场准确测量的需要,提出了改进图像互相关测速的完整实现方法。基于傅里叶变换的图像互相关测速原理,采用回归迭代互相关算法以提高测量精度,基于相邻速度属性对误矢量进行修正,并采用亚像素拟合方法准确定位,通过对不同拟合算法进行比较,验证了3点高斯拟合算法的优越性。实验结果表明,本文提出的测量方案可以有效提高图像互相关测速的精度。     

波导截面TM 波截止波数的快速计算方法

在计算任意波导截面TM 波截止波数的问题上,矩量法不可避免的要处理奇异点的问题,因此在快速性和简洁性上均存在很大不足。本文提出了一种便捷的计算方法:首先推导出相应截止波数下波导的电场积分方程,采用Gauss-Legendre公式将积分数值化,然后运用矩量法进行处理后得到一个矩阵方程,最后利用迭代法找出这个矩阵的特征值,从而避开了奇异点使得问题的求解更加便捷。     

一种快速抗间歇采样转发干扰波形和滤波器联合设计算法

该文研究了一种快速的抗间歇采样转发干扰波形和滤波器联合设计方法.基于罚函数和帕累托最优化原理给出了联合设计模型的优化数学模型.推导优化波形和滤波器过程中矩阵迹的解析表达式,有效降低了算法的计算复杂度.提出了一种基于平方迭代加速方法,解决了主分量最小化方法目标函数近似造成的算法收敛速度降低问题,进一步加快了算法运行速度....     

Levy索穹顶结构找形分析

以空间结构体系几何分析为基础,以Levy索穹顶结构形式为算例,充分考虑结构本身的对称性,从平衡矩阵理论出发,运用奇异值分解法和整体可行预应力概念讨论了Levy索穹顶结构初始预应力的确定问题,同时利用非线性有限元方法和迭代技术修正了考虑结构自重后的真实初始预应力分布情况,计算表明在竖向荷载作用下结构由于部分拉索退出工作而达到了极限状态。     

噪声鲁棒的动态范围压扩算法

结合基于递归平均的噪声估计算法和动态范围压扩算法,提出了一种动态调整噪声抑制临界点的动态范围压扩算法。通过对噪声水平的动态估计,实时调整噪声抑制阈值,在进行听力补偿的同时进一步提高信噪比,避免了动态范围压扩算法在放大语音的同时,噪声也被放大的问题。试验结果表明,该方法在4种不同的噪声环境下,进行听力补偿之后,相对于典型的动态范围压扩算法,信噪比平均提高约9．7dB。     

基于IRWLS支持向量拟合的线谱检测算法

基于迭代最小二乘支持向量拟合（IRWLS—SVR）法,建立了舰船噪声中线谱信号的数学模型用于对噪声背景中线谱信号的检测;利用IRWLS—SVR算法得到的稀疏解,减少了运算量,提高了运算速度。利用计算机仿真信号和实测舰船声信号的验证表明,该算法在高斯噪声背景下可以有效地检测出线谱信号,检测舰船噪声信号中线谱信号的信噪比改善达到4dB。     

提高窗口傅立叶变换精度的方法

由于CCD采集的变形条纹图是空域有限的,在对其作窗口傅立叶变换处理时,高斯窗在图像边缘的不完整会产生测量误差。针对这种情况,提出了采用Gerchberg迭代法对条纹进行外插延拓,扩展窗口傅立叶变换处理的有效区域范围,进而改善窗口傅立叶变换的测量精度。     

点云模型的匹配点对优化配准

针对传统迭代最近点（ICP）算法在点云存在重叠或部分重叠时,配准误差大且适应性差的问题,提出一种基于匹配点对加权优化的改进配准算法。首先,提出一种改进体素降采样算法对点云进行采样,减少数据量的同时提高算法对噪声的鲁棒性;然后,采用改进Sigmoid函数赋予参与配准的匹配点对不同的权重,克服传统算法忽视距离较小的匹配点对中仍具有错误点对的缺点,同时提高了配准精度和收敛速度;最后,提出一种采用奇异值分解法（SVD）求解配准参数的方法,进一步提高配准精度。设计了不同重叠度的配准实验和噪声实验,并结合曲轴三维点云重建对本文算法进行验证。实验结果表明：本文算法误差较Tr-ICP算法减少了约34.1%,较AA-ICP算法减少了约29%,配准时间较TrICP算法缩短了约16.1%。最终表明本文算法具有更高配准精度的同时,具有更好的适用性和鲁棒性。