人造卫星测轨新方法——单位矢量法

根据单位矢量法测轨原理,在人造卫星初轨计算的单位矢量法的基础上,完善了数学模型,改进了计算方法,建立了单位矢量法的从无摄初轨到有摄初轨,从初轨计算到轨道改进的系列算法,研制了融初轨计算和轨道改进于一体的统一测轨方法（PUVM2）.PUVM2方法对5个轨道根数进行了非线性化处理,避免了微分轨道改进时要对所有轨道根数求有摄偏导数的繁复计算,简化了工作环节.大量的仿真和实测计算表明,该方法可以有效地提高轨道半长轴和平纬度角的测定精度,这对卫星测控、轨道预报和空间目标监视都非常有利;该方法适用于不同偏心率轨道的定轨,具有广阔的应用前景.     

基于微分进化的行星际小推力轨道全局优化方法

针对行星际小推力轨道优化问题,提出一种基于改进微分进化的全局优化算法.通过引入试验个体重生成和约束判断选择策略,克服传统微分进化算法中寻优参数和轨道约束违反边界的缺陷.为提高微分进化算法后期收敛效率,提出了基于最优个体信息的变异操作和局部搜索辅助策略.以地球-水星的小推力燃料最省转移为例对所提算法进行了验证.数值计算结果表明:改进的微分进化算法能够快速有效地寻找到全局最优轨道,并且与传统非线性规划和遗传算法相比,具有更高的可靠性和收敛性.     

基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的波束形成算法

针对传统波束形成算法在导向矢量失配和协方差矩阵误差情况下输出信干噪比下降严重的问题,提出了一种基于协方差矩阵重构和导向矢量优化的稳健自适应波束形成算法。该算法通过估计信号和干扰的功率及方向,重构干扰加噪声协方差矩阵,同时结合投影和空域积分思想,对假定的导向矢量进行优化计算,使其接近真实的导向矢量。进而通过相关运算求得复数加权值实现波束形成。所提算法可以有效抑制干扰,提高输出信干噪比。在多种失配存在的情况下,所提算法也具有较好的性能。研究共进行了6个仿真实验,所提算法性能均优于所对比算法。所提算法在快拍数固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于最差情况性能最优算法有约5 dB的输出信干噪比提升。在信噪比固定且存在导向矢量失配的情况下,相比于对比算法均有4 dB以上的性能提升。实验结果验证了所提算法的有效性。     

适用于已给定颜色处理的彩色矢量最小距离误差扩散算法

提出了一种彩色矢量最小距离误差扩散算法.较常规误差扩散算法而言,可更好地处理编织过程中将彩色图像分解成由已给定颜色组成的离散图像的问题.该算法将每个像素点的RGB值作为一个矢量,采用矢量误差扩散系数矩阵计算像素点的误差和矢量,分别计算像素点原RGB矢量值与误差和矢量的和值与每个已给定颜色矢量的矢量距离,选矢量距离最小的已给定颜色矢量作为输出.仿真结果表明,采用该算法可将连续色调彩色图像转换到已给定的颜色色系,处理结果有较好的视觉效果并满足编织要求.     

基于零检测和矢量滤波的帧频提升算法

针对格式转换领域提出了一种自适应帧频提升算法.该算法通过使用改进的三步搜索(ITSS)算法进行运动估计,并引入零检测和矢量滤波器对运动矢量进行修正.另外,运动补偿过程中采用的自适应加权算法可以有效地消除噪声的影响,保持图像中的运动边界的同时有效减小插值误差,增加适用性,提高图像质量.实验结果表明,该算法计算简便且易实现,具有较好的信噪比和视觉效果.     

一种基于神经网络的中制导改进算法

针对地球扁率影响下的大气层外导弹中段制导问题,提出了基于BP神经网络的模型预测改进算法,并且创新使用轨道偏差解析解来构造训练样本集。首先,利用极点变换方法把弹体受到的J_2项摄动引力优化分解为与运动轨迹相关的扰动函数;然后,采用偏差状态空间的转移矩阵,建立起导弹在J_2项摄动作用下的轨道偏差公式;最后,利用偏差公式构造取值广泛的训练样本集并训练BP神经网络,从而建立起关于虚拟目标信息的预测模型,计算出中段制导控制所需的增益速度矢量。该模型的优点是利用极点变换和状态转移矩阵直接求解J_2项摄动偏差,避免了进行大规模的数值积分运算;神经网络拥有强大的学习能力,保证了预测模型的全面性及精确性;BP神经网络可以预先离线训练、学习,大大缩短了计算时间。与传统Lambert迭代补偿修正方法相比,改进型BP神经网络补偿算法可以同时满足实时计算速度及计算精度的双重要求,具有较强的实际工程意义。     

一种用于计算矢量有限元方程组的不完全分解预处理方法

提出一种不完全分解预处理方法,并结合迭代法计算矢量有限元方程组。预处理方法采用基于拓展乔里斯基分解的多波前法对有限元方程组的系数矩阵进行分解和更新,并采用基本线性代数系统库函数计算稠密矩阵乘来保证算法内层循环的高效率。该预处理算法在对系数矩阵进行数值分解前引入缩放矩阵以改善矩阵条件数。针对有限元方程组系数矩阵稀疏或部分稀疏的特性,提出一种新的舍弃策略以保证不完全分解的精度和提高预条件子的构造时间。通过与直接法对比,从时间花费与内存占用两方面,分析了该算法的计算性能。理论和数值实验表明,提出的预处理方法能大大减少计算时间与分解过程所占用的内存,同时保证了计算的准确性和有效性。     

基于BP神经网络与加权模糊马尔可夫链的粮食组合预测模型

根据数据序列具有宏观变化、微观波动、相近性和相依性,建立了基于BP神经网络与模糊加权马尔可夫链的数据预测模型.首先利用BP神经网络对数据拟合,对残差进行模糊C均值聚类得到马尔可夫链的状态区间,以此求出状态转移概率矩阵,并利用归一化后的自相系数对其进行改进,确定出预测数据所属状态区间,根据状态区间求出预测值.从实例分析表明该文算法具有较高的精确度和可靠性,应用前景广阔.     

多状态矢量Kalman滤波算法

提高跟踪精度是雷达发展的重要方向之一.本文建立的雷达跟踪模型,将不同时刻的状态变量联合进行处理,通过改变状态转移矩阵,给出了一种使用多状态矢量的Kalman滤波以提高雷达跟踪精度的新手段.仿真结果表明,相比传统的EKF算法,多状态矢量Kalman滤波能得到更加稳定、准确的滤波结果.     

共线改进的色玻璃凝聚理论中矢量介子产生研究

将利用共线改进的并以靶快度作为演化变量的偶极子散射振幅研究高能电子—质子散射中矢量介子的产生.研究中首先采用数值方法求解描述偶极子靶快度演化的微分积分方程,得到数值形式的偶极子散射振幅;然后,把该散射振幅放入矢量介子产生的微分截面中,用于拟合HERA实验数据.为了比较,分别采用了领头阶和共线改进的次领头阶偶极子散射振幅...     

溶液中电子自交换反应偶合矩阵元的直接计算

基于实验电子转移速度数据，提出了一种实验确定溶液中水合离子对间电子自交换反应偶合矩阵元的新理论方案。利用改进的自交换活化模型和从ａｂ ｉｎｉｔｉｏ计算的单组分数据点拟合的精确位能而对所含活化能进行了确定。结果表明，在弱电子偶合情况下，所提的精确与近似方案在确定溶液中电子自交换反应偶合矩阵元方面都是有效的。尽管引入Ｎｅｗｔｏｎ近似稍微减小偶合矩阵元，但仍与精确法和其它理论法吻合较好。此类体系偶合矩阵     

一种缓解互惠推荐系统中数据稀疏性的算法

为解决以在线交友为代表的互惠推荐系统中数据稀疏性问题,根据LMa Fit算法提出一种改进评分矩阵的互惠推荐算法,该算法改进了传统评分矩阵填充的单向性与融合相似度计算。结果表明,与基于项目的协同过滤推荐算法和基于内容和协同过滤的混合算法相比,改进评分矩阵的互惠推荐算法在准确率、召回率和调和平均数值方面有明显改进,该算法不仅改善了数据稀疏性的问题,而且推荐质量也明显优于其他算法。     

基于扰动方法的广义最佳鉴别矢量集求解的一种解析算法

对广义最佳鉴别矢量的求解方法进行研究,根据矩阵的扰动理论,改进了作者最近提出的求解广义最佳鉴别矢量的一种解析算法,提出了求解广义最佳鉴别矢量的一种新的解析算法.该算法运行时间短且识别率不劣于老算法,在ORL人脸数据库进行的数值实验,验证了上述论断的正确性.     

基于边界值方法的微分动力系统快速数值计算方法

针对非线性微分动力系统的快速求解问题,提出了一种新的数值计算方法,将第二类扩展的隐式梯形积分方法应用于微分动力系统的数值计算.该方法利用扩展的梯形积分方法(ETR2)方法对微分方程进行连续的时间差分离散,然后对离散后的非线性方程组采用牛顿法进行整体求解;利用雅克比矩阵所具有的带状结构特征,采用矩阵方程分裂-组合技巧,避免了对整体雅可比矩阵或多个分块子矩阵进行三角分解,从而提高了数值计算的效率.数值算例结果表明:对于高维非线性微分初值问题的数值计算,本文所提出的数值方法的计算效率与传统隐式梯形法相比具有明显的优势.     

分块稀疏矩阵因子表的修正

结合稀疏矢量法中因子分解道路的概念，研究了对６×ｂ分块稀疏矩阵的因子表进行 直接修正及部分再分解的算法，在电力系统计算中两种算法能显著提高计算速度。在各 类与稀疏矩阵有关的工程问题中，本文导出的算法同样具有非常广泛的应用前景。     

一种改进的等范数最近邻码本矢量搜索算法

文章提出了一种改进的等范数最近邻码本矢量搜索算法,该算法预先离线计算好各码本矢量的2-范数和它与中心线的矢量夹角,再根据各码本矢量的2-范数进行升序排列.编码时用二分法搜索到与目标矢量2-范数最近的码本矢量,再排除那些不在目标矢量形成的夹角范围内的码本矢量。结果证明,该算法对比文中列举的其他算法更加高效。     

海上液货补给方案多目标决策

 针对海上液货补给方案的决策问题,采用加权法建立多目标决策数学模型,利用层次分析法确定约束条件的权重矩阵。引入排列组合等数值计算方法计算出可行的补给方案。分别通过TOPSIS逼近理想解排序法与PSO粒子群优化算法带入所建立的数学模型进行迭代计算直到获得最优的补给方案。通过实际被补给需求给定的液货量,利用上述方法进行数值模拟计算,可以快速准确地提供补给方案的决策依据。     

对称加权算法对数据矩阵补全的优化研究

数据分析中存在数据集矩阵缺失,可用数据矩阵补全缺失数据元素,高效的补全数据矩阵算法可从算法精度等方面优化提升.为此提出对称加权(SW)算法,首先,根据通用的矩阵补全模型,用正则化方法进行低秩矩阵分解补全;其次,对分解后的矩阵因子用共同的对称矩阵加权,得到新的矩阵补全模型和正则化加权函数;最后,结合块坐标下降和交替最小二乘法优化算法,迭代得到目标函数最优解,获得数据补全的最优补全矩阵.仿真结果表明,与APALM,IRSVF和IRNN算法相比,对称加权算法在数据矩阵补全的精度和算法收敛速度方面均有较好提升.     

一种基于运动矢量的视频水印方案

提出一种改进的基于运动矢量的视频水印方案,该算法有下述优点:①根据水印嵌入容量自适应调整嵌入策略,以满足不可感知性要求;②水印嵌入对差分编码运动矢量造成的误差累积减小;③与MPEG-2视频编码语义紧密结合.实验证明所提出的视频水印算法具有较低的计算复杂度,对视频码率转换具有高的鲁棒性.     

基于单向投影矢量的数字电子稳像方法

为了减少计算量，进行实时稳像，提出了一种基于单向投影矢量进行运动估计的数字稳像方法．把匹配块像素灰度值向水平或垂直方向投影，形成一个原始矢量；对参考图像的搜索区进行投影，形成多个同样维数的矢量．构建一个参考矢量矩阵；比较原始矢量与参考矢量矩阵中的每个矢量之间的差分．找到最佳匹配点．在构建矢量时，绑定像素的位置信息，以降低误匹配，并运用快速搜索法找到矢量间的最小绝对差分．对该算法的运算量进行优化，在PC机上实现了实时稳像．