等离子体目标宽频电磁散射特性的快速分析

针对等离子体宽频电磁散射特性分析的复杂性,提出了一种基于最佳一致逼近理论的宽频分析算法。该方法以获得切比雪夫级数逼近为基础,并转化为梅利逼近,使得计算精度大为改善。相比于传统的泰勒-帕德模式,其具有低内存、高精度、有效计算带宽大等优势,尤其在分析等离子体这种色散介质的宽频特性时,避免了复杂高阶阻抗矩阵导数的计算。通过不同实例的数值仿真分析,说明该方法可以作为一种分析等离子体目标宽频特性的有效工具。     

非局部联合稀疏近似的超分辨率重建算法

该文结合联合稀疏近似和非局部自相似的概念,提出非局部联合稀疏近似的超分辨率重建方法。该方法将输入图像的跨尺度高、低分辨率图像块统一进行联合稀疏编码,建立它们之间的稀疏关联,并将这种关联作为先验知识来指导图像的超分辨率重建。该文方法保证跨尺度自相似集具有相同的稀疏性模式,能更有效地利用图像的自相似性先验信息,提高算法的自适应性。通过自然图像实验,与其它几种基于学习的超分辨率算法对比,超分辨率效果有较好改善。     

打滑状态下的多移动机器人编队自适应控制

本文针对由领航跟随控制策略协调运动的多移动机器人编队,研究跟随机器人存在打滑状态的自适应控制器设计问题.首先,通过移动机器人打滑状态的运动学特性分析,建立"距离–角度"编队控制模型.然后,利用径向基函数神经网络(RBF NN)对系统中由打滑引起的未知信息,构建非线性逼近器;并根据李雅普诺夫稳定性理论和非线性有界扰动稳定性理论,证明了设计的嵌入了RBF NN的自适应控制器能保证闭环控制系统状态的收敛和有界.通过分析编队误差控制模型,可将不打滑状态视为系统的一种特殊情况,而嵌入控制器中的RBF NN能自适应打滑和不打滑两种状态,从而使得控制器在两种状态下均有效.最后利用仿真研究,验证了本文所提方法的正确性和有效性.     

高斯粗糙表面低掠入射散射特性研究

该文针对传统解析法不能有效求解低掠入射下粗糙表面散射特性的问题,提出了一种高阶解析法,该算法基于表面散射场的高阶分量和表面轮廓函数的高阶Taylor级数展开。利用该算法,定量比较了同极化的高、低阶散射系数,讨论了低掠入射下不同粗糙度的散射特性,分析了低掠入射下高阶微扰法和高阶基尔霍夫法求解高斯粗糙面的修正效应,得出了高阶解析法可以很好求解低掠入射问题的结论。最后,还研究了同极化散射指数与掠入射角幂函数的拟合问题,修正了极化散射指数的经典表达式。     

基于标定的IRFPA非均匀性校正方法综述

红外焦平面阵列(IRFPA)是红外系统的关键部件,其非均匀性是制约红外系统成像质量的限制性因素.对基于标定的IRFPA非均匀性校正算法进行了原理探讨,阐述了两点校正法、基于埃尔米特插值算法、基于多项式拟合以及最佳平方逼近等几种目前正在研究的标定类非均匀性校正技术.     

无须附加空间的数据立方体联机聚集

以往在数据立方体上实现的联机聚集往往需要附加空间来存储联机聚集估算所需要的信息,极大地影响了数据立方体的存储和维护性能.提出了基于QC-Tree的用于范围查询处理的联机聚集PE(progressively estimate)算法以及它与简单聚集算法相结合的混合聚集算法HPE(hybrid progressively estimate);还提出了一种能够同时处理多个范围查询的联机聚集算法MPE(multiple progressively estimate).与以往联机聚集算法不同,这些算法不需要任何附加空间,而是利用QC-Tree自身保存的聚集数据和语义关系来估算聚集结果.由于QC-Tree是一种极为高效的数据立方体存储结构,因此能够以较理想的性能实现数据立方体上的联机聚集.对算法的分析和实验结果表明,所提出的算法具有较好的性能.     

不同通信模型下的全光树环网波长分配算法

研究了波分复用全光树环网在不同通信模型下的波长分配算法及其最坏性能分析.对于静态模型,证明了5L/2是树环网所需波长数的紧界.对于动态模型,提出了一种近似比为∑_i=1^hmax_r∈Ri[log|V(r)|]+h的波长分配算法,其中h为树环网的基树的层数,R_i为树环网中处于第i层的环的集合,|V(r)|为环r上的节点数.对于增量模型,提出了一种近似度为O[log₂(t+1)]的波长分配算法,其中t为树环网中的环数.     

数据流上具有数据遗忘特性的小波概要

动态地维护数据流的概要结构是数据流查询和挖掘等处理工作的基础.在许多数据流应用场合,数据的影响随时间衰减,流中数据被逐步遗忘,称为数据流的遗忘特性.在数据流概要的构造中,应体现这种特性.离散小波变换是一种应用得较多的数据流概要构造方法.将数据流的遗忘特性引入小波概要的构造中,提出了一种能反映数据流遗忘特性的小波概要结构：基于小波的分层遗忘概要,分别讨论了误差平方和及最大绝对误差两种误差度量标准下这种概要的构造方法.所进行的实验验证了该概要的有效性.     

基于选择性冗余的测试数据自动生成算法

基于选择性冗余思想,提出了一种测试数据自动生成算法.算法首先利用分支函数线性逼近和极小化方法,找出程序中所有可行路径,同时对部分可行路径自动生成适合的初始测试数据集;当利用分支函数线性逼近和极小化方法无法得到正确的测试数据时,基于使得测试数据集最小的原理和选择性冗余思想,针对未被初始测试数据集覆盖的谓词和子路径进行测试数据的增补.由于新算法结合谓词切片和DUC表达式,可以从源端判断子路径是否可行,因此能有效地降低不可行路径对算法性能的影响.算法分析和实验结果表明,该算法有效地减少了测试数据数量,提高了测试性能.     

相位协变量子克隆的腔QED实现方案

提出一种1→2相位协变量子克隆的腔QED实现方案,该克隆过程是基于原子与两个高Q腔场的相互作用来实现的.腔场最初处于真空态.虽然该方案需要实现CNOT操作,但与其它方案相比该方案需要的操作更加简单方便,并且该方案里所使用的基本操作(受控量子门操作和经典场脉冲操作)都已经得到充分的验证.所以我们相信该方案能在实验上实现.