基于矩阵秩显QR分解的时延估计

近年来,MUSIC算法在时延估计研究中异常活跃。它获得和利用接收信号的协方至矩阵的一组与信号时延矢量正交的特征矢量．特征分解需要很大的计算量。本文基于矩阵秩显QP分解提出一种新的时延估计方法．计算机模拟结果表明此方法与MUSIC算法同样有效,而且计算量大为减小。     

相互作用玻色子-费米子模型的微观研究和奇质量Eu同位素基带的计算

本文阐述一种研究相互作用玻色子—费米子模型微观基础的理论方法。导出了微观哈密顿量及其在全对称态子空间中的等效算符,并计算153,155Eu的基态转动带,结合152’153Sm研究结果的分析,表明奇A核与偶偶核微观描述的理论确可置于统一的理论框架中。本文也考察了模型参数对能谱的效应及全对称近似。指出全对称近似在定性方面是合理的。     

基于粗糙集的人脸识别改进方法

人脸识别因其高效、安全和非接触性的特点,在公共信息安全领域得到了广泛应用.针对传统主元分析方法(PCA)和随机主元分析法(Random PCA)在实际应用中存在抗干扰能力差、识别率不高以及2种方法特征融合后计算复杂的问题,提出了一种基于随机主成分分析+粗糙集(Random PCA+rough set)的人脸识别方法.该方法用PCA提取人脸的全局特征,用Random PCA提取人脸图像的局部特征,再将这2种特征通过串联的方式构建特征子空间.在特征子空间里用粗糙集去提取最具区分度的特征,从而有效减少了分类时的计算复杂度并提高了识别率.实验结果表明:该方法较传统PCA方法的识别率和识别时间分别提高了7.09%和6.06%.     

基于特征增强的对抗哈希跨模态检索

在跨模态检索任务中,哈希方法由于其检索效率高效、储存成本低廉而被广泛应用。但是,这些方法很少关注如何去弥补主体网络将高维特征转换为哈希码的过程中所丢失的特征信息。为解决这些问题,本文提出了一种特征增强对抗跨模态哈希(Feature Boosting Adversarial Hashing for Cross-Modal, FBAH)方法。FBAH方法将子空间学习与对抗学习相结合,来减少不同模态数据的差异性。另外,构造一种类残差模块,它可以将筛选出具有区别性的特征绕过主体网络直接输入到哈希空间进行特征增强。这样,生成的哈希码能够具有更多的原始特征信息。最后,通过带有分支网络的线性分类器在标签空间进行两种方式的预测,并最小化与真实标签的差距来保证语义的不变性。本文选择两个跨模态检索任务中常用的大型数据集进行大量实验,结果表明FBAH方法的性能优于目前7种较为先进的跨模态哈希方法。     

Subspace decomposition-based correlation matrix multiplication

The correlation matrix, which is widely used in eigenvalue decomposition （EVD） or singular value decomposition （SVD）, usually can be denoted by R = E[yiy＇i]. A novel method for constructing the correlation matrix R is proposed. The proposed algorithm can improve the resolving power of the signal eigenvalues and overcomes the shortcomings of the traditional subspace methods, which cannot be applied to low SNR. Then the proposed method is applied to the direct sequence spread spectrum （DSSS） signal＇s signature sequence estimation. The performance of the proposed algorithm is analyzed, and some illustrative simulation results are presented.     

Polarimetric whitening filter for POLSAR image based on subspace decomposition

Speckle filtering is an indispensable pre-processing step for applications of polarimetric synthetic aperture radar （POLSAR）, such as terrain classification, target detection, etc. As one of the most typical methods, the polarimetric whitening filter （PWF） can be used to produce a minimum-speckle image by combining the complex elements of the scattering matrix, but polarimetric information is lost after the filtering process. A polarimetric filter based on subspaze decomposition which was proposed by Cu et al specializes in retrieving principle scattering characteristics, but the corresponding mean value of an image after filtering is not kept well. A new filter is proposed for improving the disadvantage based on subspace decomposition. Under the constraint that a weighted combination of the polarimetric SAR images equals to the output of the PWF, the Euclidean distance between an unfiltered parameter vector and a signal space vector is minimized so that noises can be reduced. It is also shown that the proposed method is equivalent to the subspace filter in the case of no constraint. Experimental results with the NASA/JPL airborne polarimetric SAR data demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

鱼雷外形多学科设计优化与仿真

分析了基于响应面近似模型的并行子空间设计方法RS-CSD的执行过程和步骤,将鱼雷外形设计划分为减阻设计和声学设计两个学科,建立了其学科分析模型和系统优化模型,针对某型鱼雷的原始线型进行了优化设计和FLUENT仿真验证,结果表明优化外形的阻力有较大的降低,噪声性能有一定的改善,优化结果和仿真结果具有一致性.     

改进的基于子空间跟踪的盲多用户检测算法

针对OPAST算法中由于迭代运算产生的累积误差易造成算法发散的问题,提出一种改进的子空间盲多用户检测算法。该方法在每次迭代过程中引入对偶Gram-Schmidt正交化来降低累积误差,从而保证算法具有更好的稳定性。仿真结果表明,所提算法在保持较低计算复杂度的前提下,具有收敛速度快、跟踪和稳态效果好的特点。     

一种基于信号子空间聚焦的宽带DOA估计算法

根据阵列采样获得的宽带信号带宽内各个频点的协方差矩阵进行特征值分解得到的信号子空间,提出了一种新的宽带聚焦DOA估计方法。直观地根据各个频点的信号子空间来构造聚焦矩阵,推导了最佳聚焦信号子空间。对新方法的性能分析表明,该方法的性能与双边变换(TCT)方法相同,并给出了证明。构造聚焦矩阵时新方法所用的矩阵维数小于TCT方法,因此新方法运算量小于TCT方法。仿真结果证明了算法的有效性。     

OFDM系统的盲信道估计

正交频分复用(OFDM)系统中的盲信道估计对能否正确恢复信号起决定性作用,现有的算法存在计算复杂度高、精度低的缺点.为此提出了一种新算法,该算法充分利用时域和频域信息,其计算复杂度从指数次幂降到多项式,即使信道阶数未知也可获得较高的估计精度.本算法既适用于CP-OFDM中又适用ZP-OFDM中,并保证信道可辨识性不受信道位置影响.仿真表明,本文算法的性能优于子空间算法.