严格对角占优M-矩阵的逆矩阵无穷范数的新上界

利用逆矩阵元素的范围, 给出严格对角占优M\|矩阵的逆矩阵无穷范数上界新的估计式, 进而得到严格对角占优M-矩阵最小特征值下界的估计式, 并给出了严格α-对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷范数新上界. 理论分析和数值实例表明, 新估计式改进了已有的结果.     

一类次三对角矩阵逆元素的估计式

给出了严格次对角占优次三对角矩阵逆元素的估计式.并通过实例说明,该估计式是简单、可行的.     

严格对角占优M-矩阵A的‖A~(-1)‖_∞的新界

利用弱链对角占优M-矩阵A与它的逆A-1以及A的主子矩阵B的逆B-1,它们元素之间的关系式结合严格对角占优M-矩阵的逆矩阵元素界的新估计式,得到了‖A-1‖∞新的上界.     

严格对角占优M-矩阵A的||A-1||∞的新上界

利用逆矩阵元素的范围,给出严格对角占优M-矩阵的逆矩阵无穷大范数新的上界估计式,数值算例表明新估计式改进了已有结果.     

严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的‖A-1‖∞上界的进一步研究

研究了严格对角占优M-矩阵的逆矩阵的无穷大范数上界的估计问题,利用矩阵的逆矩阵元素新的上界估计式给出了‖ A-1 ‖∞新的估计式,这些新的估计式改进了已有的结果.     

严格对角占优M-矩阵的最小特征值的下界

利用严格对角占优M-矩阵的逆矩阵主对角元的估计式与非奇异M-矩阵的最小特征值τ(A)的下界估计式,给出严格对角占优M-矩阵的最小特征值新的且易于计算的估计式。     

严格对角占优M-矩阵最小特征值下界的改进

利用严格对角占优M矩阵A的逆矩阵A-1的主对角元素新的估计式,得到了该类矩阵最小特征值τ(A)的新估计式,理论证明说明新的估计式改进了李朝迁2013年给出的结果,而数值算例也对结果进行了进一步的验证。     

严格α２－对角占优 M－矩阵逆的无穷大范数的上界估计

利用矩阵分裂方法,将严格α2-对角占优M矩阵A分裂为严格对角占优矩阵B和对角矩阵G的差,进而利用B的逆矩阵的无穷大范数的已有上界估计式,给出A的逆矩阵无穷大范数的新上界估计式,改进了某些已有结果.数值算例说明了新的估计式更精确.     

严格α_2-对角占优M-矩阵逆的无穷大范数的上界估计

利用矩阵分裂方法,将严格α_2-对角占优M矩阵A分裂为严格对角占优矩阵B和对角矩阵G的差,进而利用B的逆矩阵的无穷大范数的已有上界估计式,给出A的逆矩阵无穷大范数的新上界估计式,改进了某些已有结果.数值算例说明了新的估计式更精确.     

严格对角占优M-矩阵A的|A~(-1)|_∞上界估计式的改进

利用严格对角占优M-矩阵A的逆矩阵A-1的非主对角元素上界的估计式,给出了|A(-1)|∞上界估计式的改进.证明了所得估计式改进了几个现有文献的结果,并用数值算例进行了说明.     

M矩阵的Hadamard积的最小特征值下界的估计

借助非奇异M矩阵A的逆矩阵A-1的元素的一些估计式和组合优化的思想,给出非奇异M矩阵B与A-1的Hadamard积B。A-1的最小特征值下界的一些新估计式。这些估计式比现有的仅依赖于矩阵元素的估计式更加精确。     

矩阵特征值界的估计的一种新表示方法

矩阵特征值的估计在理论和应用都是非常重要的,的估计结果都是用矩阵的元素或范数来表示的本文改为用主子式之和表示估计结果,并用实例验证该方法计算较简便,结果更精确。     

分块矩阵特征值的圆盘估计

在考虑非正规性因素影响下，对分块矩阵给出了复方阵特征值的整体圆盘估计，即给出复方阵的特征值相对于对角元素算术平均值的偏离程度的估计。     

基于矩阵形态学分形几何图的产生

提出了一种利用矩阵和形态学相结合产生具有自相似结构分形图案的方法．图像矩阵和结构矩阵定义为其每个元素是具有矩阵下标的单独的图像，图像矩阵和结构矩阵的膨胀包含了大量不同图像元和结构元之间的膨胀，由矩阵理论把它们组合成一个新的图像矩阵．因此采用图像矩阵间的形态运算可以生成比常规形态学方法复杂得多的分形图形．给出了在特定条件下的分形维数的估计公式．     

M矩阵的Hadamard积的几个不等式

利用非奇异M矩阵A的逆矩阵A-1的元素的下界估计式,给出了A与A-1的Hadamard积AA-1的最小特征值下界的一些新估计式。这些估计式仅依赖于矩阵A的元素,并且在某些情况下可得到比现有估计式更精确的界。     

联合特征值和特征子空间投影的信源数估计

高分辨空间谱估计算法中信源数的准确估计是必要前提.文中结合矩阵重构和特征子空间投影方法,提出一种适用于弹载阵列系统的信源数估计算法.将阵列阵元分成相同的2组,求得这2组阵元接收数据的互协方差矩阵并重构信源数估计矩阵,对重构的矩阵特征分解,联合特征子空间投影和特征值加权的方法构造判决函数来估计信源数.理论分析与仿真结果表明:重构矩阵的信号子空间特征值呈平方倍增大,噪声功率得到抑制;算法有效提高了少量快拍数据和低信噪比条件下信源数估计的正确率.     

一种基于改进空间平滑的信源数估计算法

针对基于信息论准则信源数估计算法不适用于相关信源情况,提出了一种基于改进空间平滑的信源数估计算法。算法对子阵阵元进行新的组合,使得每个子阵阵元数和原阵阵元数相同,取每个子阵协方差矩阵的算术平均,形成一个新的阵列输出协方差矩阵,然后对该协方差矩阵利用信息论准则估计信源数。仿真分析表明,算法在相关信源存在情况下,能正确估计出信源个数,提高了阵元利用率,在低信噪比和低快拍数时,性能优于空间平滑信息论算法。     

不可约对角占优M矩阵A的‖A-1‖∞的界

利用不可约对角占优矩阵A的逆矩阵A-1元素的上界估计式给出了‖A-1‖∞上界的新的估计式,这些估计式改进了现有的结果。     

基于伪数据相关矩阵二次重构的DOA估计新算法

针对传统波达方向估计算法在强信号邻近时弱信号难以估计和信源相干情况下算法性能失效的问题,通过对传统波达方向估计算法的理论推导和研究分析,变换阵元的数据接收矩阵来重构协方差矩阵,再对新的协方差矩阵对应信号的较大特征值进行重新排序,构造出伪数据相关矩阵,并结合MUSIC谱进行谱峰搜索完成对强弱邻近相干信源的波达方向估计.通过仿真比较,结果表明新算法消除了信号的相干性,不造成阵列孔径损失,并能对强弱邻近信号作出准确估计.