有限维Hilbert空间中一类框架与紧框架的构造

通过推广调和框架,引入一般准调和框架与正规迭代式框架.每个正规迭代式框架均可通过一个正规的矩阵和一个初始向量生成;然后,根据正规迭代式框架的性质,得到正规迭代式框架以及紧的正规迭代式框架的构造方式.     

基于短时帧通信系统的Turbo码帧结束方案研究

在介绍Turbo编译码结构和原理的基础上讨论了确定或估计接收信息帽诉方案,然后对短时帧通信系统中应用Turbo码时不同帧结束文豪译码性能的影响进行研究,最后给出仿真结果及比较性分析。     

基于离散功率空间的定步长认知无线网络功率控制算法

针对现有认知无线网络功率控制算法在离散功率空间内无法收敛的问题,提出一种定步长功率控制算法.在离散功率空间内,将认知用户的目标信干扰比(signal to interference plus noise ratio,SINR)由具体的目标数值扩展为目标窗口.为了最大化系统容量,在满足系统约束条件的前提下,建立了滑动窗口机制.通过认知用户总干扰与干扰温度域上下限的比较,动态调整中值SINR,从而实现目标窗口的滑动.对于确定的目标窗口,采用定步长迭代算法进行发射功率的调整.仿真实验表明,算法达到了预期效果,并取得与最优算法相近的系统性能.     

网络控制系统中迭代学习控制算法的鲁棒收敛性分析

针对网络控制系统中受输入扰动和初态干扰的非线性系统,提出了一种迭代学习控制算法,讨论了输出数据丢失情况下系统输出对期望轨迹的跟踪问题。采用一个概率已知的随机贝努利序列来描述网络控制系统中的数据丢失现象,即如果输出数据没有丢失,则利用跟踪误差来修正上一次迭代学习时的控制量,从而获得系统当前控制量;如果存在输出数据丢失现象,则系统当前控制量保持上一次迭代时的控制量不变。给出了保证算法收敛的充分条件。从理论上证明了系统满足给定的收敛条件时,在数据丢失网络环境下具有输入扰动、初态扰动的被控系统随迭代学习次数的增加,系统输出除初始点以外都能够收敛于期望轨迹。通过仿真算例进一步验证了所提方法的有效性。     

无人机空中加油相对位姿解耦迭代确定算法

针对视线方程中位置和姿态信息存在严重耦合及强非线性的问题,研究了一种相对位姿解耦迭代确定算法,并用于无人机空中加油. 根据卫星导航中的伪距概念,利用视线矢量构建观测矩阵,通过最小二乘法求解相对位置更新,进而更新伪距确定相对姿态. 引入单步迭代误差证明了算法的收敛性,通过分析误差协方差阵的迹讨论 特征点几何构型对相对位置确定精度的影响. 仿真结果表明,与高斯最小二乘微分修正算法相比,提出的算法运行速度和抗噪声性能分别提高了23%和40%,相对位置稳态误差优于0.1 m,相对姿态误差优于0.5±,满足无人机空中加油对接阶段相对位姿测量精度要求.     

拟n维离散变量网格迭代优化方法

在研究离散变量型的优化设计的基础上,建立了离散变量虚实网格结点集;提出了拟3维空间和拟n维空间概念;导出了可计算结点的计算公式;导出了拟n维空间离散变量网格迭代优化方法.解决了在一般工程结构设计实践中,多采用连续变量优化设计加圆整的办法得到近似的离散型结果.然而对高精度要求的工程结构,该方法的计算结果往往与实际相差较大.通过钻井用大型车装井架的实例计算表明,所提出的方法简单易施、可靠性高、收敛快.     

一类非线性积分-微分方程终值问题解的存在性及其迭代求法

利用Banach空间中增算子的不动点迭代求法定理,讨论了非线性积分-微分方程终值问题解的存在性及其迭代求法．     

不连续二阶积分-微分方程初值问题的惟一性

在一般序Banach空间中研究了含导数的不连续二阶积分-微分方程初值问题解的存在惟一性,并给出了解的显式迭代序列和误差估计。     

求解单调变分不等式的一类迭代算法

给出了求解单调变分不等式的一类迭代算法．通过解强单调变分不等式子问题,产生一个迭代点列,该迭代点列收敛到变分不等式的解．最后,给出了这类新算法的收敛性分析。     

外信息在Turbo迭代译码中的使用研究

以易于工程实现的Log-MAP算法为基础,深入研究了两种不同的外信息使用方式：Berrou方案及Robertson方案,指出两种外信息使用方式具有统一性,不同的是迭代译码过程中对外信息使用权重的处理;在相同约束条件下对基于两种外信息使用方式的Turbo码性能进行蒙特卡罗仿真,结果表明Robertson方案从整体上要略优于Berrou方案。