结合三角分解和SLNR的同频干扰抑制算法

针对多小区多用户下行链路同频干扰问题,提出一种结合三角分解和信漏噪比(signal leakage noise ratio, SLNR)的干扰抑制算法,算法通过对联合信道的三角分解先将小区间干扰减少一半,然后利用SLNR算法和干扰抑制矩阵进一步消除小区间干扰。理论分析表明算法使得接收端不再需要增加用于抑制小区间干扰的矩阵及相应矩阵运算,从而降低了算法复杂度。计算机仿真表明较传统SLNR算法,该算法在系统容量和能量效率等性能方面得到改善。     

多天线系统中基于QR分解的混合SIC/PIC检测

提出了一种有效并且数值稳定的、基于QR分解的垂直分层空时码(vertical layered space-time code, V-BLAST)检测算法。在信道矩阵QR分解得到的上三角矩阵中,先检测的信号具有更高的分集度,然而传统的基于QR分解的算法由于没有利用这种潜在的分集,通常性能要低于其他连续干扰消除（successive interference cancellation, SIC）算法。新算法在每一干扰消除阶段引入并行干扰消除（parallel interference cancellation, PIC）,对已估计的各个分量进行更新,有效减少现有连续干扰消除类算法存在的误差传递问题。仿真表明新算法性能明显优于传统基于最小均方误差（minimum mean square error, MMSE）的连续干扰消除算法性能,且算法复杂度依检测顺序的确定方法不同而略高于或低于MMSE算法。     

欠定盲源分离混合矩阵估计的张量分解方法

欠定盲源分离混合矩阵的估计可以转化为三阶张量的标准分解问题。为解决现有标准分解算法运算复杂度高、所需时间长的缺点,引入塔克分解先把张量压缩为较低维的核张量,塔克分解因子可通过原张量mode 3矩阵的左奇异向量求得。然后运用交替最小二乘对该核张量进行标准分解,即可得到混合矩阵的估计。仿真结果表明,所提方法不仅可以达到与现有算法同样好的估计精度,而且具有更低的运算复杂度,运算时间较现有算法降低46.44%~76.28%。     

相关量测噪声情况下多传感器集中式融合跟踪

在实际的多传感器融合目标跟踪中,各传感器之间的量测噪声往往是相关的。对于量测噪声相关的多传感器量测,利用Cholesky分解和单位下三角阵的求逆方法,将其转化为量测噪声互不相关的等价的多传感器伪量测,然后基于Kalman滤波,提出了一种解决量测噪声相关情况下多传感器融合目标跟踪问题的新算法。与已有的和直接利用原始传感器量测的集中式融合算法相比,三者在计算精度上完全等价,但新算法的计算复杂度却大大降低。数值仿真实验进一步验证了新算法的有效性。     

DBN结构学习度量分解性能分析

针对动态贝叶斯网络(DBN)结构学习中涉及的度量分解问题,提出了DBN度量分解后的相关性能。首先,细化了DBN的贝叶斯信息度量(BIC)及贝叶斯-狄里克莱(BD)度量公式,通过表达式的分析,讨论了分解后的相关性质,进而提出了由分解公式提供给DBN结构学习的相关性能。其次,通过设计的性能分析仿真实验,验证了提出的若干设想,即将BN结构学习算法移植到DBN结构学习的可行性及分解降低算法复杂度等问题,并提出了寻找DBN快速结构学习算法的有效思路。     

基于重构信道的组分层空时系统接收天线选择

针对采用排序的串行干扰消除检测的组分层空时系统,提出了基于重构信道QR分解的接收天线选择算法,该算法用子信道Frobenius范数排序代替Moore-Penrose伪逆行范数排序得到置换矩阵,降低了计算复杂度.并给出了基于重构信道的快速算法,该算法比常规信道快速算法具有显著的性能提升.仿真分析表明,该算法在中断容量上与最大容量算法接近,重构信道QR分解算法与基于伪逆排序方法性能相近,重构快速算法性能稍有下降,但复杂度更低.     

分层空时码分多址系统的快速联合检测算法

分层空时码分多址系统(LST-CDMA)的联合检测算法(JD)利用扩频码和信道冲击响应(CIR)卷积形成的空-时二维特征向量来进行多用户和多天线检测,能够获得优良的检测性能。但是该JD算法的复杂度非常高,针对这个问题提出了两种快速算法:近似Cholesky分解和块-Fourier算法。为了进一步减少运算量,又利用重叠保留法(OLA)对块-Fourier算法进行改进。仿真证明,这些算法在几乎不降低检测性能的前提下,可以大幅降低计算复杂度。     

New fast algorithm for hypercomplex decomposition and hypercomplex cross-correlation

In order to calculate the cross-correlation of two color images treated as vector in a holistic manner, a rapid vertical/parallel decomposition algorithm for quaternion is  resented. The calculation for decomposition is reduced from 21 times to 4 times real number multiplications with the same results. An algorithm for cross-correlation of color images based on decomposition in time domain is put forward, in which some properties pointed out in this paper can be utilized to reduce the computational complexity. Simulation results show the effectiveness and superiority of the proposed method.     

基于d-最小割集的多状态网络可靠度矩阵分解算法

鉴于基于d-最小割集应用容斥原理计算多状态网络可靠度精确值的复杂性, 借鉴分解的思想, 基于事件并运算之间的吸收律, 通过定义d-最小割集矩阵及矩阵概率, 提出了一种矩阵分解算法. 算法的基础是在一定规则下反复对矩阵进行分解、简化, 并通过迭代计算矩阵概率得到可靠度精确值. 同时, 通过定义删除函数以及动态选择分解边加速分解过程. 相关分析表明算法的复杂度随网络中边的数目成指数增加. 算例分析表明算法计算结果正确, 且结构清晰、易于实现, 验证了其正确性和有效性.     

基于三阶线性微分算子的零空间追踪算法

本文研究了利用一个自适应的三阶线性微分算子把一个复杂信号分解为若干简单信号的和, 这些简单信号属于这个三阶线性微分算子的零空间. 通过三个具体的信号分解的例子,展示了我们所提出算法的实用性.最后通过一个实例,对我们提出的算法与经验模态分解算法进行了比较,实验结果表明我们提出的算法要好于经验模态分解算法.     

单基地MIMO雷达低复杂度求根MUSIC角度估计方法

针对单基地多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)雷达波达方向(direction of arrival,DOA)估计问题,该文提出一种低复杂度的实值求根多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)方法。该方法首先通过降维变换降低接收数据的维数,利用酉变换将复值数据协方差矩阵实值化,然后构造基于酉MUSIC的求根多项式,采用保角映射将复系数多项式映射为实系数多项式,最后通过求解该实系数多项式的根来得到目标的DOA估计。该方法不需要进行谱峰搜索,所涉及的特征值分解和多项式求根运算均只在实数域进行,在大大降低算法运算复杂度的同时可以获得更好的角度估计性能。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

基于原子库树状结构划分的诱导式信号稀疏分解

针对以往提出的稀疏分解算法仅从原子库构造方面或分解方式角度对算法进行各种改进且计算复杂度高的问题,提出了一种诱导性塔式分解算法.该算法首先将原子库逐层划分,得到一个树状层次结构的原子库,然后在迭代过程中利用划分所得树状结构有目的、有导向性地指引信号分解方向,从而一劳永逸地加快了信号分解速度,极大地降低了算法的计算复杂度.实验结果表明,与经典的匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相比,本文算法在同等稀疏度且逼近误差接近的情况下,计算量大约降低为MP算法的1/40,计算时间降低为MP算法的1/100左右.仿真实验证明了该算法的有效性.     

大规模MIMO系统中分布式压缩感知LMMSE信道估计

大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,信道估计算法复杂度随着基站侧天线数量的增加而急剧增加,针对需要在信道估计算法复杂度与算法性能之间进行折中的问题,提出分布式压缩感知线性最小均方误差(distributed compressed sensing linea...     

基于本体的分布式查询分解算法研究

针对相关领域数据分布在不同站点,数据源的准确定位是分布式语义查询系统的关键,提出子本体交叉递归推理方法,该方法利用子本体间相互交叉的特点,从增强子本体中获取隐含的查询结果,从而保证分布式查询的语义完整性,提高了查全率。在此基础上,将分布式RDF查询分解为多个查询片段的分解策略保证分布式语义查询模式的分布透明性。最后描述算法的详细设计过程,并分析时空复杂度,其结果分析表明算法具有较好的计算性能。     

多雷达站组合三角定位算法研究

多雷达站组合三角定位中,目标在接近某组合雷达基线就会偏离另一雷达组合基线.针对这一情况,提出目标接近两雷达基线的定位方程与目标远离两雷达基线的定位方程,利用专家系统思想设计多雷达站组合三角定位算法,并给出算例.从算例中可以看出,研究的算法能够提高多雷达站组合三角定位精度,具有较大的工程实用价值.     

平方根椭球状态定界及其并行计算

提出了一种易于脉动阵列实现的平方根椭球状态定界算法。算法将椭球形状矩阵的平方根进行递推计算,使得计算的数值稳定性得以提高。由于平方根算法具有矩阵与矩阵以及矩阵与向量的运算形式,因而适合在并行处理器上执行。为了并行计算,给出了实现此平方根算法的脉动阵列结构。计算复杂性分析显示,若系统状态维数为n,串行计算的计算复杂度至少为O(n3),而并行计算的计算复杂度降为O(n)。仿真结果验证了本方法的有效性。     

基于优化ZFBF的认知MISO系统中的用户选择算法

为提高认知无线电多输入单输出(cognitive radio multiple input single output, CR MISO)系统传输速率,给出一种基于波束成形的用户选择算法。假设信道状态信息已知,算法采用零空间理论消除对主用户(primary user, PU)干扰和优化迫零波束成形(zero forcing beamforming, ZFBF)技术消除认知用户(cognitive user, CU)间干扰。考虑发射功率限制,依次选择CU进行注水功率分配实现最大化系统传输速率。此外,在迭代中采用正交三角分解（orthogonal triangular decomposition, LQ)减少算法复杂度。数值分析表明,本算法系统的传输速率与PU的干扰门限大小无关,且比采用近正交用户选择算法的系统传输速率高4~6bps/Hz。当发射功率限制为10 dB时,在相同条件下使用优化ZFBF的传输速率比使用ZFBF的传输速率高约1 bps/Hz。     

复杂物体连续碰撞检测动态投影分离剔除算法

针对复杂物体间碰撞检测,为提高碰撞检测效率,减少计算量,解决普通算法不直接适用于非凸体等问题,提出了一种连续碰撞检测算法。首先,该算法在初检测阶段利用基于波前法的三角网格生成,对非凸体等复杂物体表面进行网格划分,获取高质量三角形,得到三角形点、线、面参数信息;然后,用动态投影分离剔除法对三角形单元对进行高层剔除,从而剔除掉不可能发生碰撞的三角形;最后,针对可能碰撞的三角形特征对进行精确相交测试,返回发生第一次碰撞时间,完成碰撞检测。经过复杂度分析和实验论证,该算法响应速度快,在结构复杂物体的连续碰撞检测中效率较高,对于非凸体也可适用。     

一种Petri网模型完备日志生成算法

完备日志是过程挖掘算法设计和算法评价的前提条件,基于行为分析的Petri网模型完备日志生成算法存在状态空间爆炸的问题。提出了基于结构分解的算法,通过生成完备日志次序关系集,构造Petri网模型完备日志。结构分解方法降低了算法时间复杂度,日志次序关系组合计数使得量化评价日志完备性成为可能。     

AN ELIMINATION METHOD FOR DIFFERENTIAL POLYNOMIAL SYSTEMS I

ＡＮＥＬＩＭＩＮＡＴＩＯＮＭＥＴＨＯＤＦＯＲＤＩＦＦＥＲＥＮＴＩＡＬＰＯＬＹＮＯＭＩＡＬＳＹＳＴＥＭＳＩＷＡＮＧＤｏｎｇｍｉｎｇ（ＬＩＦＩＡ－ＩＭＡＧ－ＣＮＲＳ，４６，ＡｖｅｎｕｅＦｅｌｉｘＶｉａｌｌｅｔ，３８０３１ＣｒｅｎｏｂｌｅＣｅｄｅｘ，Ｆｒａ...