无罚函数无滤子的非单调无二次规划方法

提出了求解光滑不等式约束最优化问题的非单调无罚函数无滤子的无二次规划非可行域方法.通过乘子和非线性互补函数,构造一个等价于原约束问题1阶最优条件的非光滑方程组.在此基础上,通过牛顿-拟牛顿迭代得到满足1阶最优条件的解,在迭代中采用了无罚函数无滤子的非单调线搜索方法以避免罚函数的选取和滤子的存储,使得目标函数或者约束违反度函数具有充分的非单调下降,试探步更易于接受.算法不要求迭代点和初始点严格可行.该算法是可实现的,具有全局收敛性.另外,在较弱条件下可以证明该方法具有超线性收敛性.     

非线性等式优化的一种非单调SQP滤子算法

SQP滤子方法是解非线性规划的一种较为有效的方法,但是滤子方法也会遇到M aratos效应.采用非单调技术来避免M aratos效应,并采用降维的Byrd和Omojokun方法来计算试探步.在一定条件下,给出了全局收敛性证明,数值试验表明该算法有效.     

基于滤子技术的非线性互补问题的Derivative-Free算法

由于滤子技术有很高的应用价值,并能得到很好的数值结果,近来滤子法被广泛用来处理非线性规划问题.论文提出了一种新的解决非线性互补问题的Derivative-Free滤子算法,该算法在单调性的假设下能全局收敛于非线性互补问题的解.     

求解非线性方程组的非单调滤子算法

提出了一个新的求解非线性方程组的滤子算法,首先把非线性方程组的求解转化成一个非线性优化问题,然后借助非单调技术和滤子技术求解该问题,从而得到了原方程组的解.在适当的条件下,证明了该算法的全局收敛性,初步的数值试验表明了该算法的有效性.     

无约束优化问题的多重滤子线搜索信赖域方法

结合多重滤子、线搜索和非单调技术,对无约束优化问题提出新的非单调信赖域算法.当试验点迭代不成功时,采用多重滤子线搜索,尽量减少重新求解信赖域子问题的次数,从而降低了计算量.在一定的条件下,给出新算法的全局收敛性证明.     

基于锥模型的非单调自适应信赖域算法

针对无约束优化问题提出了一个基于锥模型的非单调信赖域算法.首先提出一种求解子问题的新方法,在此基础上给出该文算法.算法结合自适应技术,避免信赖域半径更新的盲目性;并引入滤子技术和新的非单调技术,利用非单调Armijo线搜索得到步长,进而产生新的迭代点.在一定的假设条件下,证明了该算法的全局收敛性,数值实验表明了算法的有效性.     

一种全局收敛的线搜索滤子SQP方法

对于求解不等式约束优化问题,将线搜索和滤子方法相结合提出了一种新的线搜索滤子序列二次规划( filterSQP)方法.该方法克服了传统的SQP方法二次子问题不相容的困难,并利用滤子避免了罚函数的使用.同时在合理条件下证明了此方法具有全局收敛性质.     

基于简单二次函数模型的滤子非单调信赖域算法

对无约束最优化问题提出了一个基于简单二次函数模型的非单调滤子信赖域算法。算法在信赖域试探步不被接受时,采用滤子技术,增大试探步被接受的可能性;如果此试探步也不能被滤子集接受,则用固定的公式取搜索方向,并沿此搜索方向进行非单调Wolfe线搜索得到步长,从而产生新的迭代点。该算法不需要重解子问题,减少了计算量。在较少的条件下,证明了算法的全局收敛性。初步的数值试验表明了算法的有效性。     

一类多维滤子信赖域方法的收敛性

滤子方法是一类无需罚函数的方法,它具有良好的数值结果,因此近年来该方法已应用于各种优化问题的求解中。基于滤子方法的有效性和信赖域技巧的强适性,提出了一个多维的滤子信赖域方法,该方法在一定程度上避免了Marotos效应。本文针对这类多维滤子信赖域方法的收敛性进行讨论,得到了该算法是可行并且是全局收敛的,使得新的算法能够得以有效的应用。     

滤子QP-free算法

提出了求解光滑不等式约束最优化问题的滤子QP-free非可行域方法.通过乘子函数和F-B非线性互补函数,构造一个等价于原约束问题一阶KKT条件的非光滑方程组.在此基础上,通过牛顿、拟牛顿迭代得到KKT最优条件的解,在迭代的线搜索中,采用了滤子方法.证明了该方法是可以实现的并具有全局收敛性.另外,在较弱条件下可以证明该方法具有超线性收敛性.     

基于观测误差调整的集合预报同化方法?

集合卡尔曼滤波对预报方差阵的估计不准,导致了滤波发散.为解决此问题,我们从状态与观测的关系出发,提出一种判断预报误差方差阵估计是否准确的准则.在此基础上,我们构建了基于观测误差控制的一种膨胀集合预报同化方法.数据模拟结果表明,与其他膨胀EnKF相比,这种方法能很好地克服滤波发散现象,其均方根误差更小,其长时间估计结果更为稳定,且构造更为简单,计算效率更高,是克服EnKF滤波发散现象的理想途径.     

基于Contourlet域隐马尔可夫树模型的SAR图像滤波方法

为了获得更好的合成孔径雷达(SAR)图像滤波效果,提出一种基于Contourlet域隐马尔可夫树(CHMT)模型的SAR图像滤波算法.提出基于粗分类的系数绑定方法,提高了CHMT模型参数的解算速度;综合应用对数变换、循环平移和均值校正等方法,建立了针对SAR图像乘性斑点噪声模型的统一滤波处理框架,并将基于CHMT模型的滤波算法融入该框架之中;通过对SAR影像进行滤波实验,并将该滤波算法与Lee滤波、小波软阈值滤波等方法进行了比较.可视效果和统计指标显示:基于粗分类的系数绑定方法在改善滤波效果的同时,对CHMT模型解算的速度有很大的提高;在统一滤波框架下,基于CHMT方法的滤波效果优于其他的几种滤波方法.     

An Improved Space-Time Joint Anti-jamming Algorithm Based on Variable Step LMS

In wireless communication,the space-time anti-jamming method is widely applied because it shows better performance than the pure airspace and pure temporal anti-jamming methods.However,its application is limited by its computational complexity,and it cannot suppress narrowband interference that is in the same direction as the navigation signal.To solve these problems,we propose improved frequency filter to filter the narrowband interference from the desired signal direction in advance,meanwhile,an improved variable step Least Mean Square(LMS) method is proposed to complete the space-time array weights with fast iteration,thereby reducing computational complexity.The simulation results show that,compared with conventional methods,the anti-jamming capability of the proposed algorithm is significantly enhanced; and its complexity is significantly reduced.     

基于簇检测的地震数据脉冲噪声压制方法

地震记录中常伴有脉冲噪声干扰,严重影响地震数据分析的后续工作。这些噪声常表现为聚集状态,持续时间长,将其称之为脉冲噪声簇。使用中值滤波器进行脉冲噪声簇压制会大大损坏有效信号,而改进的决策中值滤波器不能有效的区分出脉冲噪声簇。因而,提出一种基于簇检测的脉冲噪声压制方法,首先使用长短时平均值比法(short-term average/long-term average, STA/LTA)对噪声进行判别和检测,然后进行同一脉冲噪声簇判别,以解决噪声的漏检问题,最后结合中值滤波器,自适应的伸缩滤波窗口对脉冲噪声簇进行滤波。合成和真实数据实例表明,相比于其他方法,本文方法可有效压制脉冲噪声簇,并使得有效信号损坏程度最小。     

一类时滞系统内模控制器设计

针对时滞不确定性被控对象,引入灵敏度函数和滤波器设计内模控制器。利用控制理论中频域分析的方法对控制系统的鲁棒性能和品质性能进行分析,得出频域约束条件,整定内模控制器参数,使控制系统在满足闭环稳定的前提下,同时还满足性能指标的要求。仿真研究表明:该控制器与传统的Cohen-Coon和CHR控制方法相比具有较好的控制性能和鲁棒性,且调整参数少,适合于工程实际应用。     

基于低秩矩阵近似的鲁棒DOA估计方法

针对非均匀噪声背景下传统非离散化方法在少快拍条件下波达方向（DOA）估计性能恶化的问题, 提出基于原子范数最小化和零化滤波器的非离散化参数估计方法. 该方法利用参数空间连续性构建基于原子集合的阵列信号稀疏表示模型, 将信号协方差矩阵的恢复问题转化为原子${\ell _0}$范数最小化问题. 基于信号协方差矩阵的厄米特托普利兹结构和低秩特性, 将原子${\ell _0}$范数最小化问题转化为实际可解的基于低秩矩阵近似的半定规划问题, 从而恢复信号协方差矩阵. 根据零化滤波理论通过求解零化滤波器系数获取DOA参数估计. 仿真结果表明, 在非均匀噪声和少快拍同时存在条件下, 该方法比现有同类方法具有更高的估计精度和鲁棒性. 在不同最大噪声功率比条件下,本文方法的均方根误差比现有方法平均减小59.4%.      

无源电力滤波器电路参数非线性约束优化

对偏调谐类单调谐滤波器提出了非线性的束优化模型，运用大系统理论协调优化单调谐滤波器和高通滤波器，实例计算表明，该方法是对以往单调谐滤波器设计计算方法的一大改进。     

基于功率谱的非均匀子带自适应滤波

根据输入信号的功率谱特征,非均匀滤波器组能够动态调整子带滤波器的带宽和位置,可以获得比均匀滤波器组更好的收敛性能.根据子带最小均方(least mean square,LMS)自适应算法的收敛特性,以提高其收敛速度为目标,提出了一种基于功率谱信息的非均匀子带自适应滤波方法,并详细讨论了非均匀滤波器组实现结构和信号重建性能.计算机仿真实验和分析表明,与现有的均匀和非均匀滤波器组设计方法相比,在子带数目相同的条件下,本文提出的方法能有效地降低子带信号的最大特征值扩散度,而信号重建性能基本相同.     

复杂金属背景下二维条码区域的快速定位

目前二维条码定位一般使用几何方法或纹理分析方法,其鲁棒性或实时性较差,尤其是在金属材质表面．针对传统二维条码定位方法的不足,提出了基于机器学习和级联过滤器联立的方法滤除背景区域,结合二维条码的几何性质检测候选区域,然后利用聚类生长法包络二维条码区域．实验结果表明：与传统算法相比,本文的算法对于各种复杂金属背景上的二维条码定位具有很高的鲁棒性与实时性．利用训练后的级联分类器和连通区域判决器,平均定位准确率可达到97％,并且处理时间控制在700ms以内,对金属零件上二维码信息的可靠获取具有重要价值．     

基于二维尺度维纳后滤波器的SFCW-MIMO雷达成像伪影抑制方法

为了抑制传统后向投影成像方法产生的伪影,提出了一种基于二维尺度维纳后滤波的伪影抑制方法。首先,针对步进频连续波MIMO雷达,将频域BP成像方法建模为一个二维无失真波束形成器;然后,利用带尺度因子的二维维纳后滤波器使波束形成结果的均方误差最小;最后,分析了尺度因子对单目标和多目标成像性能的影响。现有基于相干因子(CF)的伪影抑制方法仅是所提方法具有不同尺度因子时的特例。通过选择适当的尺度因子,该方法可以克服CF方法的一些局限性。仿真结果表明,所提方法在距离向和方位向都能有效地抑制成像过程产生的伪影。