三维局部多层快速多极子算法

为了进一步加速多层快速多极子算法求解电大尺寸目标电磁散射,提出了一种基于局部耦合技术计算矩阵矢量相乘的多层快速多极子方法。通过在迭代过程中设置与迭代误差相关的最初层,每次迭代仅仅需要考虑局部的耦合区域。该方法在保证合理计算精度的同时大大降低了迭代过程中矩阵矢量相乘的计算复杂度,提高了多层快速多极子方法计算效率。数值结果说明了所提方法的有效性。     

多层快速多极子算法中修正多极子模式数技术

为了提高多层快速多极子算法求解电磁散射问题的效率,提出了两种修正多极子模式数的方法。与传统的多层快速多极子相比,该方法通过有效地减少多极子模式数,从而减少了迭代求解矩阵方程时的矩矢相乘时间和内存存储需求。计算结果表明,该方法提高了电磁散射问题求解的计算效率,保留了原有方法的精度,同时保持了多层快速多极子算法的计算复杂度,并且简单易于实现,十分适于三维电大结构电磁散射问题的求解。     

电流步进法实现低频区RCS可视化计算

基于电流步进法的原理,导出了求解任意理想导体目标在照明区及阴影区感应电流佘式,弥补了物理光学在计算目标阴影面的精确电流的不足。通过对目标表面按照入射雷达波波长进行剖分,可获得散射体表面在离散表示式,利用此感应电流的离散方程组,在入射电磁波方向前向/后向反复迭代,可得到积分电流的唯一值,通过Stratton-Chu积分公式,可得到飞行目标雷达散射截面积(RCS),该方法收敛迅速,适合低频复杂目标计算。计算结果与试验结果吻合良好。     

电大涂覆载体天线间宽频带干扰快速分析

分析电大尺寸涂层体天线间的宽带干扰,必须解决电大尺寸涂层体电磁快速计算问题和宽带参数计算问题。首先建立了天线间干扰分析模型,并提出了一种混合单元级矢量有限元/自适应多层快速多极子算法,算法中有限元部分的计算可在单元级上完成,无须生成总体系数矩阵,因此可大大节省内存及计算时间;将多层快速多极子算法中的基函数和权函数分别用不同空间位置上的点源函数展开,使各部分的积分计算得到大大简化,所有转移过程可由快速傅里叶变换计算完成。最后结合波形渐进估计技术实现了宽带干扰参数的快速计算。数值结果说明了方法的有效性。     

基于多区迭代的多导体目标散射分析

多目标电磁散射在诸如雷达目标特性分析与识别、军用目标隐身与反隐身等实际工程中有着很强的研究价值.利用多区域迭代方法将原问题划分为若干个子域进行迭代求解,采用基于曲面RWG基函数的多层快速多极子方法计算各区域内的电流分布与区域间耦合.计算结果表明,利用该方法,在保证精度的前提下,能够很好地节省计算的存储量,对存储量的需求从O(NlogN)减为O(N<,max>logN<,max>),适合于多导体目标散射求解.     

快速计算分层粗糙面散射的FBM/SAA算法

为快速获取分层粗糙面的电磁散射特性,提出一种结合前后向迭代算法（forward-backward method, FBM）与谱积分加速法（spectral accelerate algorithm, SAA）的快速算法（FBM/SAA）,该算法的计算量和内存均与粗糙面离散剖分产生的未知量同量级（O(N)）。建立了分层粗糙面上关于未知电流分布的电场积分方程并采用矩量法（method of moment, MoM）将其离散为矩阵方程;在用FBM对矩阵方程进行迭代求解过程中,采用SAA技术加速计算矩阵和矢量乘积以快速求解;将FBM/SAA应用于三层媒质分层粗糙面的双站散射系数的计算,计算结果与传统MoM和FBM相一致,证明了算法的有效性;分析了粗糙面参数不同情况下算法的收敛性,比较了传统MoM和FBM/SAA所耗费的CPU时间。结果表明,在计算较长分层粗糙面的散射时,FBM/SAA具有明显优势。     

训练支持向量机的四重序列解析优化算法

为了提高训练支持向量机的序列最小优化算法的学习性能, 依据 在每次迭代中选取多个变量同时优化可能会减少迭代次数和缩短训练时间的这一想法, 提出了一个训练支持向量机的快速算法-四重序列解析优化方法, 并给出了一个重要定理, 使得相应的子问题有解析解, 从而能够更加精确和快速地逼近最优解. 在两个公共数据集上的仿真结果表明: 该方法比其它算法有较好的学习性能-在相同训练精度的条件下,不仅缩短了训练时间, 而且计算复杂度减小.     

分配问题的一种新的迭代算法

针对解决分配问题的匈牙利法运算步骤复杂的问题,提出一种新的迭代算法。该算法通过引入有向检测矩阵,利用Floyd算法进行迭代,求解出可行解即为最优解。与经典的匈牙利法相比,该算法更加简便,易于编制成计算机程序,适合于大规模分配问题的计算。     

基于ICSA-MWF的多级投影干扰抑制方法

为降低子空间投影方法的计算量，提出基于迭代相关相减结构多级维纳滤波器(iterative correlation subtraction algorithm-multistage Wiener filter，ICSA-MWF)的无源雷达多级投影干扰抑制方法。该方法根据回波通道内多径干扰的特点，首先提出一种新的初始化方法将ICSA-MWF应用于距离-多普勒频移域内，依据其前向投影特性即可利用多级小维数投影取代子空间投影方法,接着又提出一种简便的滤波器级数选取方法,然后利用迭代算法实现后向误差综合，最终输出误差即为多径干扰抑制后的信号。该方法干扰抑制性能好、数值稳健且计算量低于子空间投影方法。仿真结果表明该方法的有效性。     

MIMO系统中基于因素图的迭代信号检测算法

基于无线通信中接收信号的似然检测模型,给出发送信号估计和推理的因素图描述。在此基础上,应用标准和积算法提出一种频率选择性衰落信道下的多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统的迭代信号检测算法。为了降低计算复杂度,提出一种快速迭代检测算法,通过引入概率数据关联方法,避免了标准和积算法中符号概率估计的积分计算。仿真结果表明,应用标准和积算法得到的迭代信号检测算法可以逼近最优算法的性能,而快速迭代检测算法在大幅降低计算复杂度的同时,误码率性能比传统的最小均方误差算法有较大优势。     

具有控制时滞的不确定分布参数系统迭代学习控制

研究了具有控制时滞的不确定线性分布参数系统的迭代学习控制问题,允许系统在迭代过程中初始状态值存在一定偏差。提出了基于时滞已知的P型迭代学习控制算法,给出了其L²范数收敛的充分条件,并利用Green公式、以及Gronwall-Bellman不等式等从理论上进行收敛性证明。数值例子验证了该算法的有效性。     

任意初始状态下迭代学习控制的频域分析

针对广义受控对象G(s) ,提出了一种迭代学习控制器在频域中设计的思想 ,给出了在任意初始状态下迭代学习控制算法收敛的充分条件 ,证明了经过逐次迭代后系统实际输出信号对期望输出信号的逼近特性 ,输出跟踪误差将一致有界 ,且与期望状态及期望输入无关。进一步讨论了反馈控制在迭代学习控制器中的作用。仿真结果表明了该算法的有效性。     

基于2-D系统理论的变初始条件离散系统的迭代学习控制

对于具有重复运动特性的系统，迭代学习控制是一种简单有效的控制方法。为便于实时应用，所有迭代学习控制方案的设计必须在离散时间域进行。初始状态问题是学习控制设计中遇到的一个重要问题。针对具有变初始状态的离散时间系统，利用2-D线性连续．离散型系统理论设计了闭环迭代学习控制器，并给出了保证控制器收敛的充分必要条件。仿真结果证明了该方案的有效性。     

Stability and guaranteed cost control for uncertain time-delay Lur'e systems

The problem of delay-dependent stability and guaranteed cost control （GCC） for a class of uncertain time-delay Lur＇e systems are studied. By using an improved integral inequality,a less conservative delay-dependent stability criterion is formulated as the feasibility problem of the linear matrix inequality （LMI）. The criterion is proved theoretically to be less conservative than some existing results for linear time-delay systems. Because of the fact that the matrices in the LMI-based stability criteria usually have different dimensions, different structures, and different variables, the conservatism analysis of the criteria is difficult. This study brings about a new insight into the comparison of conservatism among different stability criteria, which are expressed in certain LMI forms. The existence of the guaranteed cost controller is given in terms of matrix inequalities. The condition can be solved by using an iterative procedure and does not need any parameter tuning. A numerical example is given to illustrate the effectiveness of the proposed method.     

基于迭代方法的软阈值估计小波去噪

基于小波变换的阈值去噪方法依赖于信号的长度和噪声的方差。在大多数情况下,噪声的方差是未知的,需要对其进行估计。提出一种基于软阈值函数估计阈值大小的算法。该算法是一种迭代算法,证明了该算法的收敛性,并分析了该算法运算量。数值实验表明该算法估计阈值的准确性和MAD方法相当,同时计算量远远小于MAD方法。     

班轮航线配船模型的分析与改进

结合航运生产实际，对文献［１］中的班轮航线配船模型提出了改进的意见，并给出了新模型的求解方法及收敛性证明     

Efficient Calculation of the Radar Cross Section at the Interior Resonance by the Inverse Power Method

It is well known that the incorrect results will be given using either the electric or magnetic field integral equation to calculate the radar cross section (RCS) of a closed body at the interior resonance. In this paper, an effective iterative technique is used to correct the calculated surface current density from the electric field integral equation. The radar cross section is computed for an infinite conducting circular cylinder at the interior resonance, and the obtained results are     

基于压缩感知的稀疏多径信道估计

提出了一种基于压缩感知理论的稀疏多径信道估计方法。利用训练序列设计了一种简化的Toeplitz结构观测矩阵,证明了观测矩阵满足限制等距特性,可以作为压缩感知的观测矩阵。根据此矩阵的近似正交性特点对正则化迭代硬阈值算法进行简化,并引入精英策略提出一种归档正则化迭代硬阈值估计算法。仿真结果表明,该估计方法相对于迭代最小二乘法具有更优的性能,且提出的归档正则化迭代硬阈值算法兼具收敛速度快和稳定性高的优点。     

基于滑模观测器的非线性系统迭代学习控制

针对相当广泛的一类非线性系统有限时间轨迹跟踪问题,提出了一种基于滑模观测器的迭代学习控制算法。根据系统的非线性特性,利用一种滑模观测器对系统的状态进行估计,根据估计信号设计了一种类D型开环迭代学习控制律。这种控制方法不需要对系统的跟踪误差信号进行微分,从而对系统的量测噪声不敏感。给出了控制算法的收敛性证明,通过仿真实验证明了这种算法的有效性。     

鲁棒迭代学习控制及在高精密平台中的应用

针对不确定性系统,提出一种非因果的鲁棒迭代学习控制方法。采用反馈控制和迭代学习控制分别设计并统一进行鲁棒性分析的方法,以提高系统的反馈性能和学习性能。首先采用H_∞控制方法,保证反馈部分的鲁棒稳定性;其次采用二次型优化迭代学习控制律来提高系统的学习效率;最后结合μ分析理论,对迭代学习控制系统进行鲁棒性验证,并对优化学习律的参数进行修正。该方法吸取了非因果迭代学习律学习性能好的优点,也充分利用μ分析保守性小的特点来提高系统的性能。算例结果验证了方法的有效性。