Higher-order principal component pursuit via tensor approximation and convex optimization

Recovering the low-rank structure of data matrix from sparse errors arises in the principal component pursuit （PCP）. This paper exploits the higher-order generalization of matrix recovery, named higher-order principal component pursuit （HOPCP）, since it is critical in multi-way data analysis. Unlike the convexification （nuclear norm） for matrix rank function, the tensorial nuclear norm is stil an open problem. While existing preliminary works on the tensor completion field provide a viable way to indicate the low complexity estimate of tensor, therefore, the paper focuses on the low multi-linear rank tensor and adopt its convex relaxation to formulate the convex optimization model of HOPCP. The paper further propose two algorithms for HOPCP based on alternative minimization scheme： the augmented Lagrangian alternating direction method （ALADM） and its truncated higher-order singular value decomposition （ALADM-THOSVD） version. The former can obtain a high accuracy solution while the latter is more efficient to handle the computationally intractable problems. Experimental results on both synthetic data and real magnetic resonance imaging data show the applicability of our algorithms in high-dimensional tensor data processing.     

可重构智能表面辅助大规模MIMO通信波束成形设计

可重构智能表面(reconfigurable intelligent surface, RIS)在无线通信系统中能够提高信道性能。为了降低传统波束成形方案中功率分配的复杂度,结合毫米波(millimeter wave, mmWave)特点建立信道模型,提出一种基于正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit, OMP)和统一信道分解(uniform channel decomposition, UCD)的RIS辅助mmWave多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统混合波束成形设计方案。利用视距(line of sight, LoS)信道的到达角(angle of arrival, AoA)和离开角(angle of departure, AoD)设计了RIS的反射矩阵。该方法不需要复杂的功率分配,能够使得多个并行数据流具有相同的信道增益。仿真结果表明,该混合波束成形方案具有更好的误比特率(bit error rate, BER)性能及频谱效率。     

Compressive sensing based multiuser detector for massive MBM MIMO uplink

Media based modulation(MBM)is expected to be a prominent modulation scheme,which has access to the high data rate by using radio frequency(RF)mirrors and fewer transmit antennas.Associated with multiuser multiple input multiple output(MIMO),the MBM scheme achieves better performance than other conventional multiuser MIMO schemes.In this paper,the massive MIMO uplink is considered and a conjunctive MBM transmission scheme for each user is employed.This conjunctive MBM transmission scheme gathers aggregate MBM signals in multiple continuous time slots,which exploits the structured sparsity of these aggregate MBM signals.Under this kind of scenario,a multiuser detector with low complexity based on the compressive sensing(CS)theory to gain better detection performance is proposed.This detector is developed from the greedy sparse recovery technique compressive sampling matching pursuit(CoSaMP)and exploits not only the inherently distributed sparsity of MBM signals but also the structured sparsity of multiple aggregate MBM signals.By exploiting these sparsity,the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves reliable detection with low complexity.Simulation results demonstrate that the proposed CoSaMP based multiuser detector achieves better detection performance compared with the conventional methods.     

多维非线性时间序列的投影寻踪学习逼近

建立了多维非线性时间序列投影踪学习网络结构及算法,证明了投影寻踪学习网络可以以任意精度逼近多维非线性时间序列。解决了基于投影寻学习的多维非线性时间序列的建模和预测问题,实际应用例子表明该算法可行。     

以职业伦理定向、自身价值追求实现高校辅导员身份统合

高校辅导员政治引领性与事务繁杂性、思想导引性与自身发展性、业务专门性与能力全位性三方面身份的分离到统合,是高校辅导员成长的必经历程。而通过以爱心、公正、责任教育与引领思想政治方向为主要诉求的职业伦理定向,和以学生认可、家长期望以及社会期待为主要诉求的自身价值追求,可以实现高校辅导员的身份统合。     

地方政府官员微博在化解社会矛盾中的作用及实现

地方政府官员微博在化解社会矛盾中发挥了重要的作用,其有助于地方政府官员回应民众诉求;有利于化解因信息不通造成的社会恐慌;有助于拉近官民距离;有利于塑造政府形象;有利于降低突发事件的不良影响或者减少突发事件的发生,维护社会稳定。但是也有失误的教训,某些官员对微博认识不充分,微博形式大过内容,娱乐大过务实,部分官员对自身角色定位不准,缺少监督管理等,在涉及危机公关、化解社会矛盾等方面,微博没有发挥应有的作用。地方政府官员微博有效化解社会矛盾的途径是,微博定位要准确,克服形式主义,完善相关法律法规,规范言论自由,加强地方政府官员的媒介素养教育等。     

SM系列剑杆织机引纬系统的分析计算

近几年国内引进了许多采用共轭凸轮式打纬和引剑的SM系列剑杆织机。本文从运动几何学角度出发,用样条函数的方法,对SM系列剑杆织机引纬系统,即凸轮一连杆一轮系组合机构,进行了运动学方面的分析计算,解决了如下问题: 1 用三次样条函数拟合凸轮廓线。2 推导了解SM系列剑杆织机引纬系统运动学的公式。并可作为分析其它剑杆织机运动的参考。3 给出了SM92 剑杆织机的引纬运动规律并进行了分析。     

割离井法渗流模型的数值解

割离井法渗流模型的解析解已经求得，其解析解虽然比较精确，但是解析解表达式过于复杂、计算难度很大，不便于在实际中应用，因而影响了割离井渗流模型的应用和割离井法的推广。笔者以无上、下补给、井内定水位、均质含水层中的割离井渗流模型为例，详细给出了求解割离井渗流模型数值解有限差分格式的建立，用追赶法对其进行求解，并把求得的数值解与解析解比较，进行了误差分析。     

培养世界历史性的个人主体:当代历史教育的追求

现代历史教育的本质是主体性教育。“世界历史性实践活动”和“世界历史性认识活动”造就出了“世界历史性”的个人。我国的历史教育，应在强调“世界历史性”的同时，必须首先致力于使学生成为个体主体。     

基于投影寻踪学习网络模型的光纤陀螺漂移估计器设计

环境温度变化造成的复杂漂移（温度漂移）始终是制约光纤陀螺（FOG）性能提高的重要因素。FOG温度漂移本质上是一组与温度有关的多变量非线性时间序列，在这一领域首次采用投影寻踪学习网络（PPLN）方法设计FOG温度漂移在线估计器，相对于传统的神经网络技术，PPLN采用批量学习和参数变替优化的训练算法，可以自适应确定神经网络的规模、参数和神经元函数，不仅具有简捷的网络结构和较强的鲁棒性和模型辨识能力，还可以有效克服学习过程局部极限问题。基于该方法设计PPLN漂移估计器对某型FOG温度漂移进行估计。采用试验实测数据对所提方法进行验证，并采用传统反向传播神经网络（BPNN）的方法进行比较，计算分析结果表明，PPLN漂移估计器具有更好的估计精度和鲁棒性，尤其在陀螺温度不正常变化时对当前漂移的估计精度可以提高至少2倍。