IRS与人工噪声辅助的MIMO通信系统物理层安全方案设计

针对多输入多输出通信系统信息传输过程中的安全问题, 提出一种智能反射表面(intelligent reflecting surface, IRS)与人工噪声辅助的物理层安全设计方案。在该方案中, 首先基于系统保密速率最大化准则, 构建一非凸优化问题。由于该问题求解需联合优化设计基站波束赋形矩阵、人工噪声协方差矩阵及IRS相移矩阵,为易于求解, 基于均方误差准则, 对非凸目标函数进行等价转换。最后, 以交替迭代方式分别利用内点法和基于黎曼流形的共轭梯度下降算法, 求解波束赋形矩阵和人工噪声协方差矩阵以及IRS相移矩阵。仿真结果表明, 所提方案的系统保密速率在发送端具有较高的发送功率时, 优于其他几种方案。     

关于第二典型联络的Laplace算子

讨论近Hermite流形上第二典型联络的Laplace算子,得到它与几何上通常Laplace算子之间相差一个挠向量场.特别地,得到semi-Khler流形上第二典型联络的Laplace算子与通常Laplace算子是相同的.这推广了WEINKOVE等人在quasi-Khler流形上的这两类算子相等的结果.     

图像分类中多流形上的词典学习

传统的基于稀疏编码的图像分类算法没有考虑不同特征之间的关系。针对这一不足,该文提出了一种新的词典学习算法。该算法考虑特征所处的多个流形空间上的拓扑结构,并显式地对其进行建模,然后将该模型嵌入到稀疏编码算法中构造多流形上的词典优化目标函数。为求解该优化问题,还提出了使用坐标下降的方法,同时给出了收敛性分析。在图像分类3个基准数据集上的实验结果表明,提出的算法分类性能超过了基于传统稀疏编码的算法。这也进一步证明了该算法的有效性。     

基于保守自适应K-最近邻算法的维数约简

针对传统的k-最近邻算法存在不能根据样本密度进行自适应选择近邻点数目的缺陷,提出一种改进型的保守自适应k-最近邻算法。该算法首先对每个样本点选择m个近邻点,m取一个比较小的正整数,以保证不存在某个样本点无近邻点;其次把每个样本点的第m+1个最小的欧式距离作为最小值,最小值的α倍作为寻找近邻点的阈值;最后应用经典MDS算法计算。swiss-roll数据集上的降维实验结果表明,降维后的数据能很好地保持原有数据的邻域特性,能有效快捷地寻找近邻点。     

基于流形学习和梯度约束的图像超分辨率重建

将改进的基于流形学习的超分辨率重建与基于梯度约束的正则化重建结合起来,提出一种新的单帧图像超分辨率重建算法.该算法首先针对基于流形学习的超分辨率重建,提出新的特征提取方法,联合归一化亮度与平稳小波变换细节子带系数两个特征矢量,提高重建性能;然后将学习得到的高分辨率图像作为初始估计,将其梯度作为目标梯度域,进行基于梯度约束的正则化重建,得到最终的高分辨率图像.与现有的一些算法相比,文中算法无论在视觉效果还是客观评价上都具有较好的重建性能.     

Ck-Banach(k≥1)流形之间非线性映射的局部线性化

在参考文献[1]中,给出了Banach空间之间非线性映射的局部线性化定理,本文将上述结果进行推广,考虑Ck-Banach流形之间非线性映射局部线性化问题.     

基于有限时滞的Volterra捕食系统的分支解

较深入地研究了具有有限时滞的极限增长Lotka-Volterra捕食系统分支解的性态.以时滞τ为参数,利用中心流形定理和规范形理论分析了在0τ处出现Hopf分支周期解的方向及稳定性,并提供了计算其方向和稳定性的计算公式.     

人脸非线性视角流形建模方法

针对线性子空间不足以描述头部视角空间非线性变化等因素影响人脸视角流形的精确建模问题,提出一种新的视角流形建模方法,并从理论上将该方法与经典的流形学习建模方法及概念驱动的视角流形建模方法进行比较,通过基于非线性张量分解的人脸及视角识别实验比较视角流形对识别结果的影响,从而给出视角流形的有效性比较.实验结果表明,本文提出的视角流形建模方法比概念驱动的视角流形和TensorFace中的线性视角系数均有更好的识别效果.     

一类奇摄动三阶常微分方程组的两点边值问题

利用边界层函数法构造了一类奇摄动三阶方程组两点边值问题的渐近解, 并严格证明了解的存在惟一性及其渐近解的一致有效性.     

Hamilton系统的积分流形的存在性

1.kolmogorov和Arnold研究解析的Hamiltton系统,得到了下面的极为重要的定理。这结果使200年来Laplace关于太阳系的永恒性问题,获得了合理的解释。 定理(Kolmogorov),对于解析的Hamilton系统。其中K(ω)是正的常数,m1,m2,…,mn为不全为0约整数。那末,存在解析函数u(　)和v(　),使代表(1)的不变闭轮胎面,在这轮胎面上的流线为 尽管这定理是那样的重要,值得数学界的称道和赞扬的,但对条件(2)总认为不是那末自然的,在这篇的文章里,目的在于建立Hamilton系统的积分流形,把条件(2)去掉,同时也把H(θ,χ,ε)的光滑性降低到C(2)。 2.结果的叙述…