基于密度峰值搜索的全极化SAR图像分类

提出一种基于密度峰值搜索(find of density peaks,FDP)的全极化SAR图像(polarimetric synthetic aperture radar,POLSAR)无监督分类方法。由于在边缘地带以及奇异点的散射类型复杂,在无监督分类过程中干扰巨大,本文通过构建基于信息熵的显著性图来剔除这一类点的影响,并对剩余部分的参数进行了加权处理。随后在H//A/SPAN空间基于FDP方法进行无监督分类。最后通过ESAR的数据进行了实验验证,结果证明了方法的有效性。     

基于多信息字典学习及稀疏表示的SAR目标识别

为了提高合成孔径雷达（synthetic aperture radar,SAR）图像中目标变体的识别性能,在鉴别字典学习及联合动态稀疏表示模型的基础上,提出一种基于多信息字典学习及稀疏表示的SAR目标识别方法。在训练阶段,采用鉴别字典学习LC-KSVD方法分别对目标图像域幅度信息及目标频域幅度信息进行字典学习。在测试阶段,结合训练阶段学到的2种信息的字典及测试目标的2种信息,采用联合动态稀疏表示模型求解2种信息下的稀疏表示系数。最后,根据2种信息下的重构误差实现对测试目标的识别。使用MSTAR数据集对算法进行验证,结果表明,新方法相对于现有的方法能够达到更好的识别性能。     

8单元均匀圆阵天线互耦合校正方法

提出了一种8单元均匀圆阵天线互耦合校正方法。通过采用压缩感知方法,在互耦合效应存在的情况下估计校正信号源的到达角,并确定互耦合系数的迭代初始值,然后通过求解一个优化问题来得到互耦合系数。仿真实验与实测数据结果表明,所提的压缩感知方法能够精确估计校正信号源的到达角,所提方法计算得到的互耦合系数对8单元均匀圆阵天线的校正效果良好。     

求解特征值问题的神经网络

本文给出一种求解矩阵特征值问题的神经网络，理论分析和模拟结果都表明本文给出的网络可实时求解矩阵特征值问题。     

机载雷达自适应发射技术抗相干转发式干扰

相干转发式干扰会导致雷达在接收端产生大量虚假目标,降低雷达对真实目标的检测性能。为了解决这个问题,提出一种自适应发射技术对抗相干转发式干扰。该方法首先利用雷达预先发射的高重频脉冲串对转发式干扰进行检测和参数估计;然后在正常工作模式时利用估计得到的干扰参数优化阵列发射方向图,使其在干扰侦察方向形成凹口,从而达到降低干扰机截获雷达发射信号的概率的目的。仿真实验结果证明了所提方法的有效性。     

股票-债券投资组合问题的数学模型及算法

针对股票一债券的最优投资组合策略问题,定义了股票一债券的半绝对偏差风险函数,建立了考虑不允许买空、不允许卖空、交易费用及交易单位等实际约束的股票一债券投资组合问题的数学模型,提出了一种基于布谷鸟搜索算法的改进算法,该算法不仅加快了最优鸟窝位置的搜索速度,同时增强了最优解的稳定性,并对该算法的复杂度进行了分析.最后通过数值算例验证了模型及算法的正确性及有效性.     

A Digital Right Management Model for Distribution of Digital Audiovisual Content

0 IntroductionDue to the success of Internet technology and the emer-gence of wide band network,downloading encoded dig-ital audiovisual content files via HTTP,FTP,etc ,had gainedfavor amongInternet users because of thei mmediate access todesired content . Digital Right Management (DRM) system,can satisfy the content provider by encrypting digital audiovi-sual content andli miting access to onlythose people who haveacquired a proper license to play backthe content[1].DRMas defined bythe …     

绝对值方程的一种严格可行内点算法

给出绝对值方程的一种新算法. 先把绝对值方程转化为线性互补问题, 再结合牛顿方向和中心路径方向, 通过求解一个线性方程组得到搜索方向.  获得了求解绝对值方程的一种严格可行内点算法, 并证明了该算法经过有限次迭代后收敛到原问题的一个最优解, 数值实验表明方法是有效的.     

基于仿射算法的确定性全局优化算法

针对传统区间算法求解全局优化问题耗时长、空间复杂度较高及收敛速度较慢的缺点,引入仿射算法及局部优化算法,给出了一种全局优化求解的仿射算法.由局部优化算法和各求解区间上待优化函数的仿射运算得到全局最优解的一个上界,再依据对各区间仿射运算的下界与全局最优解上界的比较来确定相应区间的去留,通过对不含全局最优解的子区间的删除来确定最优解所在的子区间,并最终找到全局最优解.数值实验表明,该算法相对于传统的区间优化算法有较高的收敛速度,且占用的系统资源较少.     

连续相位调制和Turbo乘积码的串行级联系统设计

针对Turbo乘积码(TPC)与递归连续相位调制(CPM)级联系统(TPC-RCPM)误码性能差的问题,提出了一种由Turbo乘积码、伪随机交织器和非递归CPM组成的串行级联系统.首先将输入数据进行TPC编码,并对编码序列进行随机交织,然后送至非递归CPM调制器,经过非递归连续相位编码后与转换矩阵相乘,经无记忆调制器输出映射波形.与其他TPC-CPM系统相比,该系统的调制参数能够灵活调整,可以充分弱化解调器的错误相关性,改善系统的误码性能.仿真结果表明,与TPC-RCPM系统相比,该系统有效地降低了误码率,对于MSK和4CPM信号,在误比特率为10-2～10-5时可以获得约2.2 dB和2 dB的信噪比增益.