指数函数CORDIC算法的FPGA定点化技术

CORDIC算法广泛应用于多种超越函数求值,但其通用迭代算法难以用现场可编程门阵列(FPGA)计算宽范围定义域指数函数求解.为此,文中提出一种FPGA定点化技术,通过收敛域扩张与迭代结构优化实现CORDIC算法的指数函数求值器.首先,应用区间压缩方法实现指数函数CORDIC算法的收敛域扩张;其次,对CORDIC算法的迭代结构进行优化;最后,通过对指数函数求值器的仿真分析与FPGA实现,采用15级流水线结构,用双曲系统CORDIC算法求解指数函数,实现指数函数CORDIC算法的收敛域扩张.仿真与实验表明:相比于通用CORDIC算法,所提算法的迭代模式节省约1/3硬件资源,少至2个乘法单元,使收敛域由[-1.1182,1.1182]扩张到[-6,6],运算结果相对误差达10-3.     

多级压缩制冷系统的静态模拟

本文针对大型石油化工装置中的多级压缩制冷系统,提出了一种通用的多级压缩制冷系统的简化模型。对这一模型的静态特性,在IBM-PC/XT微机上进行了计算机模拟。与工程装置的设计数据相比,结果良好。     

通用锅炉热力计算系统

项目将化工过程系统仿真与模拟理论引入锅炉产品设计计算，取得了重大技术突破。提出了锅炉的过程系统物理模型和软件模型，设计了“序贯模块迭代”的通用锅炉热力计算总体算法，提出了一种分流程动态图形化建模的方法，     

三维各向异性光子晶体的快速仿真算法

为获得三维各向异性光子晶体的带隙，基于Lebdev网格设计了一套求解其能带结构的快速仿真算法.首先，采用有限差分方法对Maxwell方程组进行离散，通过结合早期在Yee氏网格上的工作，对离散所得的Maxwell特征值问题的系数矩阵结构进行分析，给出其显式奇异值分解，并利用零空间压缩方法给出无零空间的标准特征值问题形式；在结合求逆Lanczos方法和共轭梯度法以及利用快速傅里叶变换大幅加速系数矩阵与向量乘法的基础上，设计出针对三维各向异性光子晶体能带结构的快速数值仿真算法.数值实验表明，相比于商业软件COMSOL,该套算法不仅数值结果准确，迭代算法所需的平均次数低于360次，且总计算时间少于1.25 h,展现了算法在结合图形处理单元(GPU)高性能计算技术后的有效性与高效性.     

通用压缩和拉伸弹簧CAD应用软件的研究

本文讨论了具有人机对话功能的通用压缩和拉伸弹簧设计的CAD软件SDS1及SDS2。对软件的模块结构,基本算法流程图及应用方法进行说明。提出了标准系列数据平面逐点搜索方式的设计方法。     

一种改进的迭代硬阈值算法

压缩感知重构算法直接影响信号重构速度和效果。迭代硬阈值(IHT)算法具有重构速度快的优点,但是其重构精度不高。提出一种改进的迭代硬阈值(MIHT)算法,在迭代硬阈值算法的基础上引入压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法中原子回溯的思想,保证每次迭代都能找到正确的索引集,提高算法的重构精度。Matlab仿真结果表明,本文提出的算法在重构精度上明显优于迭代硬阈值算法,而在迭代次数和重构时间上明显低于压缩采样匹配追踪算法。     

基于压缩感知的非线性 OFDM 系统迭代信道估计算法

针对因非线性失真引起的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统信道估计性能下降的问题,提出了一种基于压缩感知的非线性OFDM系统迭代信道估计算法。在算法实现过程中,利用信道与非线性噪声的双重稀疏性,将导频信息作为观测矩阵进行压缩感知信道估计,再将所得信道信息看作观测矩阵进行压缩感知非线性失真估计,进而对信号进行非线性补偿,并逐步循环迭代至算法收敛。仿真表明,在稀疏信道下,该算法在较少的迭代次数下即可有效减小非线性失真对信道估计的影响,且比现有方法性能更优,仿真证明了该方法在性能上的优越性。     

迭代去噪收缩阈值算法重构压缩全息

为了解决全息图像数据在传输过程中占用大量内存并在一定程度上增加设计成本的问题,在数字全息成像技术中,应用压缩感知理论,提出了一种基于迭代去噪收缩阈值算法(IDNST)的数字全息重构方法.IDNST算法引入了去噪迭代因子和正则化收缩因子,利用前2次迭代的值、不断更新的迭代参数以及不断收缩的正则化参数来获得新的迭代值,加快了收敛速度,提高了全息图像的重构精度.仿真结果表明,所提出方法能够高概率地恢复出原始图像.     

结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知结构振动信号重构

为缓解结构健康实时监测中因为海量数据导致的数据采集、存储和传输成本高的问题，采用压缩感知理论结合迭代阈值法对数据进行压缩采样；然后用多任务贝叶斯压缩感知重构算法，通过少量采样数据恢复原始信号.利用吉安大桥的现场环境振动试验数据，验证结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知重构算法的有效性及可行性.研究结果表明，相比于传统的正交匹配追踪算法、单任务贝叶斯压缩感知算法和多任务贝叶斯压缩感知算法，利用结合迭代阈值法的多任务贝叶斯压缩感知重构算法计算得到的重构信号与原始信号吻合度更好，性能更优.     

基于交替迭代的压缩感知多目标定位算法

针对目前的多目标定位算法在定位精度等方面的不足,将交替迭代应用于压缩感知多目标定位方法。该方法首先利用压缩感知理论将传感器感知到的目标信号强度矩阵表示为测量矩阵与稀疏向量的乘积,将多目标定位问题转换为对稀疏信号的重构问题;然后运行传统压缩感知定位算法得到目标的粗略位置估计;最后通过交替迭代对定位结果不准确的目标进行精确定位。交替迭代过程中,采用菱形搜索寻找目标的精确位置。仿真结果表明:与传统的基于压缩感知的定位算法相比,该算法提高了不在网格中心的目标定位精度,改善了多目标间相互影响对定位干扰大的问题,具有较高的多目标定位精度。最后,以重庆某电力公司的室内运维巡检区域作为实验场所,将该方法应用于实际的巡检定位,取得了较好的室内定位结果。     

滑动平均噪声干扰双输入多率系统最小二乘迭代辨识

研究了滑动平均噪声干扰的双输入多率系统最小二乘迭代辨识算法.首先推导出2个输入通道采样周期不相等的多率系统的离散时间状态空间模型,得出对应的传递函数模型.针对辨识模型信息向量中存在不可测噪声项的困难,利用最小二乘迭代原理,将未知噪声变量用其迭代估计值来代替,提出了这类双输入多率采样数据系统的最小二乘迭代辨识算法.最后通过仿真例子比较了最小二乘迭代辨识算法与递推增广最小二乘算法的辨识效果,说明了所提出算法的参数估计精度较高.     

改进混合遗传算法在建筑结构优化设计中的应用

针对遗传算法在迭代过程中经常出现未成熟收敛、振荡、随机性太大和迭代过程缓慢等缺点,提出引入转基因算子与单亲遗传算子,同时提出一种离散变量结构优化设计的三等分割算法,通过与遗传算法相结合并运用到初始群体形成和进化过程中,使两种算法既可相互独立地运算,又可彼此相互协调、共同作用．根据工程实际,充分考虑规范规定的约束条件和各项技术标准要求,建立离散变量结构优化模型．各种算法的优化结果对比表明,改进混合遗传算法具有省时、高效、局部搜索能力强和全局性好的特点。     

基于实数编码的多种群遗传算法的点云配准

针对不同视角下测量的点云在配准时计算量大、速度慢的缺点,提出了一种基于实数编码的多种群遗传算法的配准方法,可以克服标准遗传算法速度慢、精度差的缺点,有效地提高全局搜索能力,实验结果表明:实数编码的多种群遗传算法能够快速获得较好的配准结果,以此结果作为初始位置进行最近点迭代法配准,能迅速达到所要求的精度,获得理想的配准效果。     

桁架的最小重量设计

结构优化设计的传统方法采用能反映横截面性质的有关量或其倒数作为设计变量,导致了隐函数形式的特性约束,给许多优化解法带来了诸如需要大量的结构重分析和收敛失稳等问题.本文就单工况作用的桁架结构,根据力法分析的思想,提出以多余杆内力和静定基杆应力作为设计变量,形成了具有显式约束的数学规划问题;同时也提出了一种线性化解法,可保证迭代寻优过程收敛的稳定性.整个求解过程不需要结构重分析,不需要灵敏度计算,一般情形下迭代收敛快,可较多地节省计算时间.     

一类含广义m-增生算子的广义变分包含系统解的迭代算法

在实q-一致光滑的Banach空间中,研究了一类含广义m-增生算子的广义变分包含系统,利用关于广义m-增生算子的预解算子技巧,在得到了这类新的广义变分包含系统解的存在性和唯一性的基础上,进一步地,构造了其逼近解的Mann扰动迭代算法,在一定条件下,得到了这类迭代算法的收敛性和稳定性.所得结果,统一和发展了近期有关文献的相应结果.     

多用户最优化的两种对偶方法

采用多用户问题的梯度近似分布式算法,对多用户最优化的原始对偶方法和正规化对偶方法进行了比较,集中于多用户凸最优化问题的概括,其中目标函数和约束函数不可分,而目标函数可通过非线性组约束,使用户决定耦合;在算法中,对原始对偶方法和正规化对偶方法可考虑不变步长,采用跨用户自然迭代计算,使每个用户能够只更新自身的决策变量．     

三对角方程组行处理法并行解法

利用行处理法和分治策略给出一个求解任意三对角方程组的并行迭代解法 ,证明了所给解法对任意相容性三对角方程组收敛 ,讨论了所给解法的迭代终止条件 ,进而讨论了其对应分布式MIMD并行迭代算法的设计法则 .按照并行解法 并行计算机 =并行算法的模式 ,使用给出的并行解法 ,可以给出一些求解三对角方程组的新的MIMD并行迭代算法 .     

带有时变不确定性连续时间Takagi-Sugeno模糊系统的稳定性判据

针对带有时变不确定性连续时间非线性系统的稳定性分析问题, 基于Takagi Sugeno模糊模型提出一种新的稳定性判据. 在不确定性系统稳定性分析过程中, 使用参数依赖型Lyapunov函数和两种附加变量引入方法, 该方法能显著增加稳定性分析过程的自由度, 从而获得比已有结果保守性更小的稳定性判据, 且所提出的稳定性判据以线性矩阵不等式(LMI)形式给出, 方便使用. 仿真实验结果表明了该方法的有效性.     

对称群标准正交不可约表示矩阵计算新方法的程序化

进一步完善了对称群的标准正交不可约表示矩阵计算新方法，实现了该方法的程序化．该程序可以移植到有关的多电子理论方法计算程序，也可以作为独立的程序用于计算表示矩阵．此外，列出一些简单表示的内禀矩阵．     

互累积量迫零法信号源盲分离

利用高阶累积量进行信号源盲分离的已有算法都需要进行复杂的矩阵代数运算,且这类算法不具备所希望的等变特性,对于病态混合矩阵的盲分离问题可能无法求解,通过利用迭代算法迫使经过非线性函数变换的混合信号互累积量矩阵对角化的方法,提出了一种新的基于高阶累积量的具有等变特性的信号源盲分离算法,该算法所采用的累积量矩阵对角化方法不依赖于混合矩阵,也不需要对累积量矩阵进行代数变换,并且所使用的迭代算法不需要对任何变量求导,因此非常简单,易于实现;同时算法还具有对未经去除均值的混合信号直接进行分离的能力。