基于半定规划的零陷控制方法

自适应波束形成算法能够将零陷自动对准干扰方向,但在干扰快速移动或天线平台出现震动等情况下,由于干扰位置的扰动而使得自适应权和数据失配.针对上述问题,提出了一种基于半定规划的对干扰源零陷展宽方法,该方法通过对干扰源的波达方向附近范围内的方向向量的约束,来展宽干扰源的零陷范围.该方法能够有效地提高系统的鲁棒性能,使得干扰和噪声的功率输出最小,保证对干扰源的抑制能力.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于GS算法的天线方向图零陷加宽方法

为了自适应数字波束形成(ADBF)中应用Gram-Schmidt(GS)算法使天线方向图自适应零陷加宽,通过构造附加离散个干扰源的数学模型重构干扰信号子空间,并修正阵列快拍数据的协方差矩阵,进而对协方差矩阵GS正交化.在干扰噪声较大时,适当调整附加干扰源的位置和个数,得到期望的零陷宽度.算法简单易行,在传统GS算法基础上所增加的运算量很小.仿真证明了该方法的有效性.     

基于特征投影预处理零陷加深的抗主瓣干扰算法

当主瓣干扰功率较大时,基于特征投影预处理(EPB)的自适应波束形成算法抑制旁瓣干扰的能力大大下降甚至无法有效抑制,因此,在EPB算法的基础上提出了基于特征投影预处理零陷加深的抗主瓣干扰算法。首先将特征投影预处理后的数据向去除了主瓣干扰的干扰信号子空间上投影,对得到的数据进行适当的加权,再加到特征投影预处理后的数据上,以加强旁瓣干扰信号功率;其次利用干扰加强后的采样信号形成新的协方差矩阵,并计算其自适应权矢量;最后利用求得的自适应权矢量获得阵列输出,并对该算法的信干噪比进行了简要分析。仿真结果表明,当主瓣干扰功率较高时,该算法能够在旁瓣干扰方向上形成较深的零陷,具有更好的旁瓣抑制效果。     

证券组合模型系数的凸二次规划求解方法

证券组合问题是二次规划问题,在证券组合模型中的协方差矩阵为正定的条件下,利用矩阵理论将其转化为等价的无约束优化问题.并且建立了原问题的K-T点与等价无约束问题的稳定点之间的关系.为证券组合投资的最优化提供科学依据和有效的计算方法.     

基于零陷展宽并加深的高动态GNSS 抗干扰算法

为解决高动态下自适应抗干扰算法在零陷展宽后深度变浅的问题,提出了干扰扰动服从高斯统计分布的 零陷展宽并加深算法。该算法通过投影变换方法对数据进行预处理,提取采样信号中的干扰分量,并通过系数 加权增强干扰分量,在零陷展宽算法基础上构造新的协方差矩阵,最后利用功率倒置算法完成干扰抑制,达到 零陷展宽并加深的目的。仿真实验结果表明,在高动态条件下,所提算法在零陷展宽算法的基础上实现了深度 的增加,提高了零陷展宽抗干扰算法的稳健性。     

凸二次参数规划的逆规划及其等价形式

主要讨论了经济中常用的凸二次参数规划的逆问题、相关逆规划的等价性，并给出一定条件下的凸二次参数规划的逆规划就是一个线性规划，从而其相应的算法问题得到了解决．     

一类带参数的二次规划解的结构及稳定性

研究一类参数二次规划问题，利用Ｌａｇｒａｎｇｅ函数把问题转化为一个鞍点问题，讨论了问题有解的必要与充分条件，指出解的结构，还得到在连续性意义下的稳定性结果。     

关于求解二次规划的Wolfe方法

本文指出[2]在证明中存在的不足之处,并对该文提出的求解二次规划的常用著名方法给出一个新的证明。在此基础上讨论了对Wolfe方法的一种改进算法。     

求解高维凸二次规划的向量锥方法

本文介绍一种求解高维凸二次规划的可行方向方法．该方法的可行下降方向是由ε有效广义约束向量所张成的锥构造的，它可通过求解一个低维的线性规划得到．最优步长可由简单的公式给出，不必进行精确的线性搜索。只要在最优点处的有效约束数少于４０个，采用本文方法求解高维凸二次规划就具有计算量少，机时节省的优点．对文中给定的算例，向量锥方法比Ｌｅｍｋｅ 互补旋转法，Ｗｏｌｆｅ既约梯度法和Ｗｏｌｆｅ方法节省机时约７０－８０％．     

凸二次参数规划的逆问题及其应用

考虑了凸二次参数规划和凸二次同参规划组的逆问题，首先给出凸二次参数规划的逆规划，然后考虑了凸二次同参规划组的逆问题，最后给出了凸二次参数规划的逆问题的经济背景．     

一类无约束0-1二次规划的一种新解法

以矩阵为基础,给出当目标函数中的矩阵满足一定性质时,快速获得0-1二次规划最优解的一种新解法,并用实例说明解法的有效性和实用性.该解法在很大程度上丰富了0-1二次规化的数值实验.     

二次规划的整标集法与可分解的二次规划

一般二次规划(QP)常用Fletcher算法或简约梯度法求解，只能得1个K-T点，未必是整体最优解．根据求解线性互补问题全部解的整标集法，文中提出求解二次规划的整标集法，即将(QP)转化为线性互补问题，求出全部互补可行解，得到(QP)的全部K-T点，通过比较得整体最优解．此法不需初始可行点，简便可行，适用于一般二次规划．结合算例将整标集法与Fletcher算法、简约梯度法进行比较．该例用此法求解得7个K-T点，且目标函数值相差甚远．另一例具有无穷多个K-T点．算例表明：对于小规模问题，此法优于Fletcher算法和简约梯度法．文中还提出二次规划可分解的条件，据此可将一类规模较大的问题分解成规模较小的问题，降低了难度．     

二次规划子空间共轭向量法

本文研究以下二次规划(QP)的解法:求在约束条件AX=b下,q(X)=(1/2)X~TGX+g~TX+C的极小值,其中G∈Rn~(n×n)是一个实对称正定矩阵,A∈Rm~(m×n)是一个秩为m的实长方矩阵,g∈R~n,b∈R~m,C∈R',得出了一种求解(QP)的子空间共轭向量方法。     

求解等式约束的二次规划问题

我们在此文中利用一类解决亚定相容线性等式与不等式组的直接方法，提出了一求解等式约束的二次规划问题的算法，讨论了算法的良好性质，实现步骤及收敛性，数值结果表明了算法的有效性。     

二次规划的一种解法研究

提出一种求解二次规划问题的方法。这种方法可快速、准确地得到问题的解。本方法已有效地运用于转炉炼钢自动化系统的建模与控制,取得了满意的结果。     

新的无罚函数无滤子的序列二次规划方法

对一般的具有等式约束和不等式约束的非线性规划问题,提出了一个无罚函数无滤子的信赖域序列二次规划算法.整个算法分为两个阶段,第一阶段计算可行步,以达到减少约束违反度的目的,第二阶段为优化阶段,以减少目标函数的二次模型为目的.此算法中可行步和优化步是相对独立的,任何减少约束违反度的算法都可以应用,具有更大的灵活性.在合理的假设条件下,证明了算法的全局收敛性和局部收敛性.通过数值实验证实了算法的有效性.     

求非凸二次规划全局最优解的分解线性化方法

对非凸二次规划(QP)问题提出新的确定性全局优化算法,该算法先对目标函数进行分解得到可分的等价问题,再根据相应函数的线性下估计建立原非凸二次规划的线性松弛规划,同时在分枝定界方法中使用区域删减准则来加速算法的收敛性.理论分析和数值计算表明提出的算法是收敛且有效的.     

逐次二次规划法求解化工流程优化问题的研究

以逐次二次规划（ＳＱＰ）为核心所开发的化工流程优化方法虽已取得不少进展，但 还存在两个方面的问题：原问题中相容的非线性约束在化为二次规划的线性约束时会出 现不相容的情况；未知变量的标度系数难以确定。为了提高ＳＱＰ的有效性及可靠性， 本文对它作了进一步的探讨，并提出了解决方法。通过对一个闪蒸系统实例的计算分 析．证实了提出的改进算法是较为有效的。     

求非凸二次约束二次规划全局解的凸规划方法

针对非凸二次约束二次规划(QCQP)问题,将问题中二次函数的凸函数部分保留,达到所得松弛规划的可行域更加紧致的目的,得到原问题更好的下界.利用正交变换的方法得到原问题的一个凸规划松弛模型,再利用分支定界算法求其全局最优解.根据问题的最优性和可行性原则,提出一种能整体删除或缩小算法迭代过程中产生的分割子区域的区域删减策略...