基于加权最小二乘的无线传感器网络Euclidean定位算法

针对Euclidean定位算法中定位精度及覆盖率受锚节点密度影响较大的问题,提出一种改进的节点定位算法。根据节点初始定位精度及测距精度提出一种新的加权方法。定位后的节点升级为辅助信标点。未知节点根据更新的锚节点位置信息循环求精。仿真表明该定位系统既能提高定位覆盖率又能减少定位累积误差,从而提高整个网络的定位精度。     

基于最小二乘法的电力系统状态估计算法研究

针对现行电力系统状态估计算法中存在的各种发展潮流,重点剖析了被广泛应用的基于最小二乘法的状态估计的基本原理和改进后的几种状态估计方法,阐明了各算法的应用优势和存在的不足。对于存在不良信息系统进一步提高算法的精度和估算速度的发展方向提出了新的思想。     

脉冲噪声滤波的无监督鲁棒递归最小二乘方法

在未知期望信号的条件下,提出一种能够抑制脉冲噪声的鲁棒递归最小二乘自适应滤波方法.与传统最小二乘法的代价函数不同,通过引入饱和非线性约束,降低可能出现的脉冲噪声对滤波器权值更新的影响.此外,提出一种多步预测器来重构滤波器的输入信号,通过比较判断滤波器输入信号可能受到脉冲噪声干扰时,采用预测值来替代原始观测信号.实验结果表明,提出的无监督鲁棒递归最小二乘自适应滤波方法在未受到脉冲噪声干扰时与传统的递归最小二乘法具有相近的收敛性能;在脉冲噪声条件下,传统递归最小二乘法和其他的无监督自适应滤波方法性能都变得很差,但本文提出的方法几乎未受到脉冲噪声的影响.     

基于自然梯度的递归最小二乘盲信号分离

研究在线盲信号分离问题. 先提出一种递归最小二乘(RLS)白化算法, 然后与一种基于自然梯度的RLS信号分离算法相结合, 并经合理近似, 得到一种新的RLS盲信号分离算法, 它不需要对观测数据进行白化预处理. RLS白化算法和RLS信号分离 算法的平衡点分析表明, 这两种算法具有所期望的收敛性. 理论证明了提出的RLS盲信号分离算法具有等变化性和分离矩阵的非奇异性这两个关键性能. 仿真实验验证了新算法的有效性.     

基于非线性最小二乘估计-坐标变换的斜视InISAR成像

针对雷达在斜视工作下的InISAR成像问题进行研究,从理论上推导了斜视对于InISAR成像的影响。一方面,斜视附加相位与待求参量存在耦合,增加了目标方位向和高度向坐标值求解的难度。另一方面,斜视角的存在引起目标纵向坐标的估计误差和三维像的扭曲。传统InISAR成像算法无法有效解决上述两点问题,基于此本文提出了非线性最小二乘和坐标变换联合估计目标散射点坐标的方法,从而得到反映目标真实尺寸的三维像。仿真实验证明了本文提出方法的有效性。     

偏最小二乘回归模型在科技投入对经济产出问题中的应用研究

本文应用偏最小二乘回归分析方法讨论了科技投入对经济产出的影响,建立了三大产业的科技生产函数并时模型的拟合效果进行了初步的分析.从科技投入的边际生产力的视角,对模型及其应用进行了阐释,旨在为制定合理的科技发展政策和规划提供依据.     

基于整流特性的RRAM无源交叉阵列研究进展

阻变存储器（resistance random access memory,RRAM）无源交叉阵列由于其结构简单、密度高、易3D集成等优点而得到广泛的关注,是RRAM实现高存储密度的一种极具应用前景的集成方案.但是无源交叉阵列中的串扰问题限制了其发展与应用.本文从阻变存储器的集成、无源交叉阵列中的串扰现象出发,综述了应用在无源交叉阵列中的1D1R结构（one diode one resistor）和具有自整流效应的1R结构（one resistor）,这2种结构在一定程度上都能够抑制串扰现象的出现,从而避免误读.与有源阵列相比,必须对无源交叉阵列发展一套行之有效的测试方法才能够正确地评估其性能并实现商业应用,综述了当前无源交叉阵列常用的操作电压配置方案.最后,展望了RRAM无源交叉阵列的应用前景.     

卫星位置误差条件下基于约束Taylor级数迭代的地面目标定位理论性能分析

基于卫星平台的地球表面目标定位系统受到卫星位置误差的影响较大,为此,该文在卫星位置存在误差的条件下,系统给出一种推导约束Taylor级数迭代公式及其理论定位性能的数学分析框架.为了便于讨论,文中以时差观测量为范例,并在三种情形下分别推导各种用于地面目标辐射源定位的约束Taylor级数迭代公式及其相应的理论定位性能,并将该理论性能与三种情形下的约束Cram′er-Rao界进行定量比较,从而得到若干定量结论.文中讨论的三种情形包括:(I)没有卫星位置误差且没有校正源的情况;(II)卫星位置存在误差且没有校正源的情况;(III)卫星位置存在误差且存在校正源(位置精确已知)的情况.最后,文中设计若干基于时差的卫星定位实验场景用以验证算法推导和理论分析的有效性.     

基于总空闲时间增量的无等待流水作业计划优化算法

将NP难的最小化最长完工时间无等待流水作业计划问题等价转化为最小化总空闲时间的问题.分析任务之间的独立性,给出算法基本算子的目标增量性质,通过计算目标增量而不是整个目标函数值来判断新作业计划的优劣,可将算法的时间复杂度降低1阶.提出生成初始作业计划算法,实验分析出迭代构造解和再改进解的有效方法;构造出有效的快速迭代启发式算法FCH(fast composite heuristic).FCH和目前求解该问题的有效算法比较,实验结果表明,FCH接近目前的最好性能,需要最少的计算时间.FCH可为大规模无等待作业计划、实时调度和重调度等问题提供有效方法.     

基于广义能量函数的快速自适应主分量提取

通过引入一个任意对角矩阵, 提出了一种广义能量函数(GEF)来优化一个两层线性神经网络的连接权矢量, 推导出一种递归最小二乘(RLS)算法, 不需要设计非对称电路, 即能并行提取一个输入协方差矩阵的多个主分量. 分析了算法在平衡点的局部稳定性能. 实验结果表明该算法具有收敛快、稳健性好等优点.     

基于时空光滑约束的总变分最小化视频去隔行算法

从隔行视频序列获得高质量图像需要进行去隔行处理．文中针对这一问题提出了一种基于时空光滑约束的总变分最小化视频去隔行算法．它首先应用Bayes公式将去隔行问题转化为一类最优化问题，然后应用图像随机场模型结合时空光滑约束导出优化问题的代价函数，通过变分法得到Euler-Lagrange方程，最后应用凸半二次规整化方法求得最优解．实验结果表明，文中的方法优于一般的去隔行算法．同时提出了两个去隔行方法的评价标准，它们可以定量检验去隔行方法的效果．     

角模块序列布图表示及基于角模块序列表示的边界约束布图规划算法

布图规划是VLSI布图设计中的关键环节, 通常采用随机优化算法, 而布图结构的编码表示(或称布图表示)是基于随机优化方法的布局算法的关键. 提出一种新的布图表示-角模块序列(CBL), 并从理论上证明它具有O(n)的布局评估算法计算复杂性和较小的解空间. 在布图设计中, 部分模块的位置需要满足一定的约束条件, 边界约束就是其中常见的一种. 通过边界约束可以将特定模块的位置限制在指定的边界上, 从而有利于模块与I/O端口的互连. 基于角模块表示, 推导出满足边界约束布局的充分必要条件, 并结合模拟退火过程, 通过修正中间解使受约束模块满足约束条件, 从而实现了基于CBL模型的边界约束布图规划算法. 将代价函数惩罚方法和启发式方法相结合, 设计了边界约束的惩罚项, 能够合理准确地衡量约束满足的情况, 从而有效地控制模拟退火的进度, 以保证最终布局满足所有约束. 对MCNC的标准例子的测试结果表明算法是十分有效的.