滑动平均噪声干扰双输入多率系统最小二乘迭代辨识

研究了滑动平均噪声干扰的双输入多率系统最小二乘迭代辨识算法.首先推导出2个输入通道采样周期不相等的多率系统的离散时间状态空间模型,得出对应的传递函数模型.针对辨识模型信息向量中存在不可测噪声项的困难,利用最小二乘迭代原理,将未知噪声变量用其迭代估计值来代替,提出了这类双输入多率采样数据系统的最小二乘迭代辨识算法.最后通过仿真例子比较了最小二乘迭代辨识算法与递推增广最小二乘算法的辨识效果,说明了所提出算法的参数估计精度较高.     

矩阵方程AXB+CYD=E的中心对称最小二乘解及其最佳逼近

提出一类求矩阵方程AXB+ CYD=E的中心对称最小二乘解的迭代算法,并证明迭代算法的收敛性.在不考虑舍入误差时,迭代算法能够在有限步计算后得到矩阵方程的中心对称最小二乘解;选取特殊的初始矩阵时,能够得到矩阵方程的的极小范数中心对称最小二乘解.同时能够得到给定矩阵的最佳逼近中心对称矩阵.数值例子表明,这种方法是有效的.     

矩阵方程组中心对称最小二乘解的迭代算法

建立了求矩阵方程组AtXBi+CiXDi=Fi(i=1,2)中心对称最小二乘解的迭代算法.如果忽略舍入误差,对任意给定的初始中心对称矩阵,该算法能够在有限步迭代计算后得到此方程组的中心对称最小二乘解,给定特殊的初始矩阵可得到极小范数中心对称最小二乘解.另外,在上述解集合中也可得到给定矩阵的最佳逼近矩阵的表达式.     

一类矩阵方程的最小二乘双对称解及其最佳逼近

构造了一种迭代法求一类矩阵方程的最小二乘双对称解.研究了迭代序列的若干性质,证明了算法的收敛性.数值算例表明,这种迭代法是有效的.     

CARMA模型离线最小二乘迭代辨识方法

基于迭代最小二乘原理,提出了辨识CARMA模型和输出误差模型参数的最小迭代算法。两个最小二乘迭代算法分别比递推增广最小二乘算法和辅助模型递推算法具有更高的参数精度和具有很快的收敛速度。最小二乘迭代辨识的基本思想是:采用交互估计理论和递阶辨识原理,在每步迭代计算中,参数估计依赖于噪声估计,反过来噪声估计通过前一次迭代的参数估计计算,二者执行了一个递阶计算过程。最后用仿真例子验证了提出的算法。     

矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解的迭代解法

给出了求矩阵方程AXB=C的中心对称最小二乘解的一种迭代解法,即利用法方程变换,将求解最小二乘解转化为相容矩阵方程的求解问题,再利用迭代法求出新方程的直接解.使用该方法,对任意给定的初始中心对称矩阵都可在有限步内迭代求出它的中心对称最小二乘解.并且将求最佳逼近的问题转化为求一个新方程的极小范数解的问题,同样可用迭代法求解.     

一类矩阵方程的对称正交对称解的迭代法研究

研究了求解一类约束矩阵方程及相应的最佳逼近问题的正交投影迭代法.利用对称正交对称矩阵的结构特点及相关性质,并借助一些矩阵空间的相关理论,给出了求矩阵方程AX=B的对称正交对称解的正交投影迭代算法;证明了算法的收敛性,得到了算法的收敛率估计;当方程相容时,该算法收敛于问题的极小范数解,当方程不相容时,该算法收敛于方程的极小范数最小二乘懈;对该算法稍加修改后,同样可求出相应的最佳逼近解.     

具有线性等式约束的整体最小二乘平差

利用拉格朗日乘数求目标函数极值的数学方法,推导了观测值与系数阵元素独立等权条件下具有线性等式约束的整体最小二乘平差迭代公式,并通过一个直线拟合算例验证了算法的正确性和有效性。     

双输入多率输出误差系统最小二乘迭代辨识

以双输入多率采样系统为例,推导出双输入采样周期不等的多率输出误差系统的离散时间状态空间模型,进而得出对应的传递函数模型。论文提出了这类双输入多率采样数据系统的最小二乘迭代辨识算法,仿真例子说明了提出算法的有效性。     

正定二次规划的投影最小二乘算法

提出了正定二次规划问题的投影最小二乘算法．该算法先求目标函数无约束优化问题的解，再将此解逐次投影到有效约束的边界．迭代过程中不断更新有效约束，最终得到问题的有效约束集，进而得到问题的解．将该算法应用到FIR滤波器的约束最小二乘设计中，算法分析及约束FIR滤波器的设计例子都表明该算法的计算量远小于目前最流行的二次规划算法——有效集方法．     

变形系数相关的最小二乘匹配算法

对在图像匹配中被广泛使用的最小二乘算法进行了改进．最小二乘算法精度高,但收敛速度很慢．根据图像中除少数高度变化不连续的区域外,大多数区域的变形参数都是连续变化且平缓这一特点,在最小二乘算法的迭代过程中,变形参数初始值视情况取前面的结果．实验表明,这一改进大大提高了最小二乘匹配算法的计算速度,同时保持了其精度和匹配率     

解线性互补问题的多重分裂乘性Schwarz算法

运用矩阵多重分裂理论并考虑并行计算,建立求解线性互补问题的多重分裂乘性Schwarz迭代算法,给出算法的收敛性定理,应用加权最大模获得了算法的收敛速度．数值结果表明,多重分裂乘性Schwarz迭代算法具有很好的有效性．     

一种改进的DFT迭代的MIMO—OFDM系统信道估计算法

针对MIMO—OFDM通信系统中的非整数采样信道,提出了一种基于DFT迭代的低复杂度信道估计算法,该算法避免了复杂的矩阵求逆运算,较好地降低了高斯白噪声的影响．与最小二乘（least square,LS）估计算法相比,该算法有较大的性能改善．同时,提出的估计算法同样适用于整数采样信道,具有很好的实用价值．     

带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘埃尔米特广义斜哈密顿矩阵迭代解

针对带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘埃尔米特广义斜哈密顿结构矩阵解问题,给出了一种共栀梯度迭代算法.首先提出了带子矩阵约束的二次逆特征值问题的最小二乘问题及其最佳逼近问题;然后分别给出了基于共轭梯度的迭代算法,证明了算法的收敛性.对于任意初始约束矩阵,在不存在舍入误差的情况下,用该迭代算法可以在有限步迭代中得到...     

求解具有泄漏边界条件Stokes问题的Uzawa迭代算法

【目的】为了数值求解非线性泄漏边界条件下的Stokes问题，得到Uzawa迭代算法。【方法】引入一个凸集中的拉格朗日乘子，使得该问题的变分不等式等价于一个变分等式，且变分等式的解满足一个用拉格朗日函数表示的鞍点问题，并采用Uzawa迭代算法求解鞍点问题。【结果】对算法进行了收敛性分析，得到了收敛率结果。【结论】数值结果验证了Uzawa迭代算法的可行性。     

有效集法中迭代过程的改进

讨论了线性规划有效集法中求迭代乘子的改进方法－－ＱＲ分解，给出迭代矩阵Ｑ和Ｒ的更新算法，并分析了算法的优越性，本算法在割平面自满中求割平面方程时也有独到的优越性。     

求解鞍点问题的一种修正对称SOR-like算法

在SOR-like迭代算法的基础上,通过选取预处理矩阵和待定参数来加速该迭代算法,构造了一种求解鞍点问题的修正对称SOR-like迭代算法,简记为MSSOR-like算法,并研究了新算法的收敛性.数值实验表明新算法是可行且有效的.     

新的加速Bregman迭代方法在稀疏最小二乘问题中的应用

结合残量Bregman迭代方法以及不动点迭代方法提出一种迭代算法,对预测校正算法应用Nesterov技巧进行加速,并且作用于最小二乘问题。理论上证明了新算法得到的解收敛到目标函数的最优解,并将新算法应用到稀疏信号恢复问题上,数值试验表明新算法能够快速有效地恢复信号。     

线性规划鞍点逼近算法的收敛性

本修正了鞍点逼近算法,给出一个求线性规划最优解的迭代方法和具体实现;还证明了该算法的总体收敛性,其证明方法对一般迭代算法的收敛性讨论具有参考价值。     

双反对称的线性方程组的迭代算法

充分利用双反对称矩阵的性质,研究了双反对称的线性方程组Ax=b的迭代算法,给出求方程解的迭代算法.通过2个数值例子说明算法是可行有效的。