判断矩阵元素的一致性权指标调整方法

本文给出了正互反矩阵的一致性权指标。基于一致性权指标,提出了一种判断矩阵不满意元素的识别和调整方法。识别矩阵反映了调整后的判断矩阵的一致性程度。调整元素的直接计算公式简便。     

一种新的改进不一致判断矩阵的方法

针对应用层次分析法时，对判断矩阵现有调整方法存的不足，提出一种新的优化调整算法，计算 判断矩阵元素各个位置 上能达到最佳一致性时的元素值，通过原判断矩阵元素和具有最佳一致性时元素取值的距离，找出不一致元素并作相应调整，最后通过算例说明算法的可行性。     

一种AHP判断矩阵一致性调整的新方法

提出了一种AHP判断矩阵一致性调整的新方法。该方法首先通过求取判断矩阵的偏差矩阵 ,然后再根据偏差和最小的原理寻找出n - 1个最能体现原判断矩阵中专家信息的元素构成完全一致性矩阵。调整后的判断矩阵等于原判断矩阵和完全一致性矩阵的加权和。最后用算例来说明该方法的实施过程     

模糊一致判断矩阵3种排序方法的比较研究

对模糊一致判断矩阵排序的方根法、按行求和归一化法、基于模糊一致判断矩阵元素与权重的关系式的排序方法进行了比较分析,找出了3种排序方法之间的关系,说明了根据模糊一致判断矩阵元素与权重的关系式给出的排序方法的科学性和可行性,以及另外两种方法存在的不足。研究结果表明,基于模糊一致判断矩阵元素与权重关系式的排序方法有助于人们正确使用模糊一致判断矩阵的排序公式,丰富了模糊决策分析的理论和方法。     

AHP中判断矩阵一致性检验和修正的统计方法

通过分析判断矩阵与其导出矩阵的关系,提出一种检验判断矩阵一致性的统计检验方法;当判断矩阵的一致性较差时,基于偏差矩阵中绝对值大的元素对判断矩阵一致性的影响,每次只修改判断矩阵的一对元素即可进行判断矩阵一致性的修正.实例分析表明,统计检验方法是可行的,且可根据问题的性质,灵活确定一致性要求的标准.     

模糊判断矩阵的一致性判定及改进方法研究

研究模糊判断矩阵的次序一致性和满意一致性问题.在模糊判断矩阵的非对角线位置不存在0.5时,提出将模糊判断矩阵转化成0-1偏好矩阵,按照布尔运算法则计算偏好矩阵的三次乘幂,得到若其对角线存在数值为1的元素,则模糊判断矩阵不具有次序一致性的结论;若模糊判断矩阵非对角线位置存在0.5,则提出查找循环链的方法进行次序一致性判定.对不具有次序一致性的模糊判断矩阵,提出启发式修改规则.提出度量模糊判断矩阵满意一致性的指标,并得到在其它元素不变的情况下使满意一致性达到最佳时的元素取值,由此提出一致性改进方法.     

基于模糊判断矩阵的一致性调整方法

基于模糊判断矩阵完全一致性的定义,讨论了衡量判断矩阵一致性程度的指标,给出了满意一致性的判定方法.进而针对模糊判断矩阵的一致性问题,提出了一种新的一致性调整方法.在考虑构造完全一致性模糊判断矩阵的基础上,通过建立和分析模糊判断矩阵的调和矩阵对其一致性进行调整,使得调整后的判断矩阵具有较满意的一致性,且能够最大程度地反映决策者的意愿.最后进行了算例分析.     

错误逻辑变量论域未知的对象识别状态与应该状态之间的转化

研究空间p、事物S(t)、特征T(t)、量值L(t)参数为确定常量的条件下,论域参数为变量且未知时,错误识别对象的识别状态与应该状态的转化,提出消除系统对象错误的方程和路径,以便减少或消除由系统错误带来的损失或灾难。研究发现,当对象识别状态的论域包含应该状态的论域时,可以采用错误矩阵一类5集合方程构建错误矩阵集合方程;当对象识别状态的论域包含于应该状态的论域时,可以采用错误矩阵一类4集合方程构建一元置换变换错误矩阵集合方程。     

AHP中判断矩阵一致性检验的修正的统计方法

通过分析判断矩阵与其导出的矩阵的关系，提出一种检验判断矩阵一致性的统计检验,发判断矩阵的一致性较差时，基于偏差矩阵中绝对值大的元素对判断矩阵一致性的影响，每次只修改判断矩阵的一对元素即可进行判断矩阵一致性的修正。实例分析表明，统计检验方法是可行的，且可根据问题的性质，灵活确定一致性要求的标准。     

语言判断矩阵的一致性调整方法

研究两两方案之间具有严格偏好关系的语言判断矩阵满意一致性判定方法,若不具有一致性给出调整方法。首先,利用语言判断矩阵的0-1 型排列偏好关系矩阵是否是上三角矩阵,来判定语言判断矩阵是否具有满意一致性;接着给出判断不合逻辑的三个方案比较结果构成循环圈矩阵的定义,在循环圈矩阵的基础上找出构成循环圈的三个方案,根据方案行偏好值的大小对不合逻辑的循环圈进行调整,得出方案的优劣顺序和调整后的语言判断矩阵;最后通过实例验证该方法的合理性和有效性。     

判断矩阵一致性修正的新方法

提出了判断矩阵一致性修正的一种新方法 ,并给出了其简洁、实用的迭代算法 .该法利用判断矩阵的特征向量对矩阵中偏差最大的列及其相应的行进行修正 ,易于在计算机上实现 ,运行速度快 ,且能较多地保留原判断矩阵所包含的信息 .因而具有良好的应用前景 .     

The Eigenvalue Method on Weight Matrix in AHP

ＴｈｅＥｉｇｅｎｖａｌｕｅＭｅｔｈｏｄｏｎＷｅｉｇｈｔＭａｔｒｉｘｉｎＡＨＰＨＡＮＸｕｌｉＤｅｐｔ．ｏｆＡｐｐｌｉｅｄＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＣｅｎｔｒａｌＳｏｕｔｈＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｃｈａｎｇｓｈａ４１００８３Ｒｅｃｅｉ...     

基于特征向量空间聚焦的宽带DOA估计方法

针对传统宽带阵列信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法中由入射角预估带来的DOA估计偏差及其在多径效应等环境下的应用问题,提出基于特征向量空间聚焦的宽带阵列DOA估计方法。首先,考虑多径干扰等对DOA估计算法的影响,对接收信号自相关矩阵进行平滑处理。然后，以平滑自相关矩阵特征向量空间过渡性为基础,构造聚焦矩阵,并证明其完美聚焦性。理论分析及仿真结果表明,该方法无需对入射信号角度值进行预估,有效避免了聚焦误差,算法复杂度较低,提高了估计精度及效率。     

基于矢量重构的双基地MIMO雷达相干多目标定位

提出了一种基于目标信息矢量重构的双基地多输入多输出（multiple-input multiple-output, MIMO）雷达相干信源角度估计方法。利用目标信息矢量中的元素,构造出解相干处理的通用块Hankel矩阵。证明了该矩阵的秩为总目标数时矩阵行数和列数所应满足的条件,并基于奇异值分解求解出信号和噪声子空间,然后利用ESPRIT算法获得角度的估计值。同时,给出了直接数据提取法和特征矢量提取法来获得目标的信息矢量。仿真实验表明：本文算法能够有效地估计出相干信源的收发角度,且实现自动配对;当兼顾角度估计精度和算法的复杂度时,应满足块Hankel矩阵的行数不大于列数;在低信噪比下,本文算法的估计精度优于空间平滑算法,且特征矢量提取法的估计精度优于直接数据提取法。     

基于噪声特征向量重构的地波雷达单次快拍超分辨算法

高频地波雷达在一个相参积累时间内通常只能得到频域一次快拍,利用其直接进行波达方向估计性能较差。针对这一问题,在分析时、频域协方差矩阵特征分解后差异的基础上,在频域采用降维方法估计协方差矩阵。根据频域目标信噪比相对较大的特点,利用最大特征值对应的信号特征向量构造原始的数据矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解得到新的噪声子空间,进而构造出新的噪声特征向量,最后利用该噪声特征向量进行方位角估计。仿真和实测数据分析验证了算法的有效性,相比降维Toeplitz算法和前后向空间平滑算法有着更高的分辨力和估计精度。     

基于压缩感知的条带SAR缺失数据恢复成像方法

针对条带模式合成孔径雷达回波缺失数据,提出了一种利用压缩感知恢复缺失数据并成像的方法。将条带数据分块为多个子孔径数据,对子孔径利用压缩感知恢复缺失数据并拼接得到条带数据,缩短了整个数据的恢复时间,推导了压缩感知处理的基矩阵和测量矩阵。运用最大似然估计的特征向量方法(eigenvector method for maximum- likelihood estimation, EMMLE)实现了子孔径缺失数据的自聚焦,满足了压缩感知对图像的稀疏要求。利用压缩感知恢复完整的相位误差信号,解决了子孔径补偿相位误差数据的拼接问题。最后通过对恢复的雷达回波数据成像并自聚焦校正了距离徙动,得到了聚焦良好的完整图像,提高了缺失数据的成像质量。     

判断矩阵排序的二次规划方法

本文对判断矩阵排序提出一种二次规划方法(QPM),并给出其相应的一致性检验方法和应用安例。与传统的特征向量排序方法相比,本文所给二次规划排序方法计算结果准确、保序性能好、可得到与特征向量排序方法完全一致的排序结果,而且排序权值还满足平方和准则下的最优,因而是一种较为理想和实用的排序方法。     

Output feedback adaptive control of multivariable nonlinear systems using Nussbaum gain method

1. INTRODUCTION Output feedback adaptive control of single input and single output (SISO) nonlinear systems with unknown constant parameters has been well developed via backstepping design[1]. In order to achieve asymptotic tracking of a known reference trajectory, a restrictive assumption is the sign of the high frequency gain to be known. Some results for relaxing this assumption have also been proposed [2]. It has been shown that if the sign of the high frequency gain is unknown, the …     

基于凸约束下泰勒估计的主瓣干扰抑制算法

针对真实信号协方差矩阵估计难以直接获取及低快拍条件下传统采样协方差矩阵存在较大误差的问题,提出了基于凸约束下泰勒估计的抗主瓣干扰波束形成算法。该算法首先利用凸约束下的泰勒估计法在低快拍数条件下对信号协方差矩阵进行估计。其次利用多信号分类算法进行波达方向估计,筛选主瓣干扰对应特征矢量。而后利用特征投影矩阵法对主瓣干扰进行抑制。最后,通过添加线性约束获得权值矢量进行波束形成。仿真结果显示,在低快拍数条件下,所提算法对信号协方差矩阵具有更高的估计精度,波束形成性能稳健且具有更高的输出信干噪比。     

一种二维ESPRIT算法参数配对新方法

根据矩阵、矩阵的特征值及特征值对应的特征向量三者之间的关系,提出了一种新的用于二维波达方向(DOA)估计的ESPRIT算法参数配对方法。该方法无需经过多次矩阵变换就可以达到参数自动配对的目的,在保证二维ESPRIT算法参数估计性能的前提下,简化了参数的配对过程。最后经计算机仿真验证了该方法的有效性。