Krylov隐式积分因子法在火焰加速数值模拟中的应用

基于描述可燃气体火焰加速及爆燃转爆轰的Navier-Stokes方程组,针对非刚性的对流扩散项及刚性的反应项之间的不同时间尺度,从而导致了直接数值模拟十分困难的问题,构造了Krylov隐式积分因子法（IIF）进行直接数值模拟,对刚性的反应项采用隐格式,非刚性的对流扩散项采用显格式,从而减少了计算步数,提高了计算效率,对于由隐格式带来的方程组,采用Krylov子空间映射来降低方程组的阶数使得计算量减小,数值模拟结果与实验结果相吻合.研究结果表明,IIF方法可以较好地应用于NS方程组的数值模拟中.      

基于MSWF的宽带LFM近场源二维参数快速估计算法

提出一种基于多级维纳滤波器理论和非相干子空间算法的宽带LFM近场源方向角与距离二维参数联合估计算法.与经典算法相比,利用多级维纳滤波器理论直接从阵列接收信号构造噪声子空间,不必使用特征值分解,因此具有较低的计算量.理论推导和仿真实验证明了本算法的有效性.     

故障条件下子空间预测控制的对偶分解

研究故障条件下子空间预测控制器的设计问题,在推导输出预测估计值后分析残差矢量的统计分布特性
及残差矢量在各个瞬时时刻处的具体形式. 针对含有等式和不等式约束条件的预测控制器最优化问题,通过对偶
运算将较复杂的约束优化转化为无约束优化问题,采用最近邻梯度法即可求得基-对偶优化问题的最优解. 最后以
直升机悬停状态为例,验证控制器设计方法的有效性.     

基于Boosting半监督的网络安全入侵检测算法

针对网络安全入侵行为升级快、隐蔽性强和随机性高等严重的安全问题,提出了一种基于半监督的网络安全入侵检测算法.该算法利用Boosting建立入侵检测模糊分类器,采用遗传算法进行迭代训练,生成最终的网络安全入侵检测模型.仿真结果表明,该算法有效提高了网络安全入侵检测的性能和效率.与SVM等先进的入侵检测方法相比,该算法能更加准确有效地检测各种类型的入侵,具有良好的检测效果和应用价值.     

空间分集干扰对齐研究

干扰对齐(interference alignment, IA)通过在接收端把干扰对齐到同一个子空间中,可以在干扰信道中实现最大的自由度,但在低信噪比时,IA可靠性较差,针对这个问题,研究了实现分集IA的条件,提出了基于子空间投影的单端分集及双端分集的具体实现方案。通过理论分析和仿真验证阐述了分集对改善IA性能的机理,给出了IA中分集与复用的折中方案。分集能提高IA的接收信噪比,减小差错概率,从而改善IA在低信噪比时的性能。最后,通过仿真验证了分集IA的性能。     

基于加权特征子空间的支持向量机核函数研究

针对数据分类交叉空间易错分问题,提出一种基于加权特征子空间的支持向量机核函数方法。该方法利用加权特征子空间与稀疏表达等相关理论进行支持向量机核函数优化,首先利特征子空间重叠率与数据的信息熵对数据特征进行加权,再通过对L_1范数正则项的加权处理调节异类数据间的稀疏性和同类数据间的稠密性;最后对处理好的数据进行分类测试。仿真实验表明该算法能够在一定程度上提升分类效果,以达到优化核函数的目的。     

基于多组耦合字典及交替学习的图像超分辨率重建

本文提出多组耦合字典及其交替学习算法,实现图像超分辨率重建. 在字典学习阶段将训练图像视为高分辨率图像,将它先缩小再放大得到低分辨率图像. 两图像之差为残差图像. 从残差图像块和低分辨率图像块特征的联合数据中学习耦合字典,得到残差图像和低分辨率图像间的映射关系. 针对图像块具有不同纹理和结构以及
字典学习效率的问题,提出多组耦合字典和字典交替学习算法. 在重建阶段先将输入图像插值放大,视为低分辨率图像. 求出低分辨率图像块对于每组耦合字典中低分辨率部分的稀疏表示误差,取表示误差最小的耦合字典中残差部分重建残差图像,与低分辨率图像融合得到高分辨率图像. 实验结果表明该方法具有良好的重建效果.     

GNSS抗干扰接收机的自适应波束形成算法

针对全球导航卫星系统（global navigation satellite system, GNSS）接收机的抗干扰问题,以空-时自适应天线阵列为研究对象,提出了组合的自适应波束形成算法。该算法首先采用子空间正交投影技术消除接收信号中的强干扰信号,然后通过最大化相关后信号载噪比（carrier to noise ratio, C/N₀）约束准则加强GNSS信号质量。仿真结果表明,相对于传统的最大化阵列输出信噪比准则,最大化相关后信号C/N₀准则能够提高信号载噪比约4 dB。并且提出的组合算法可使接收机在有效抑制干扰的同时,又能够大大提高信号的捕获和跟踪性能。     

基于子空间原理的共形阵列多参数联合估计算法

由于共形载体表面曲率变化的影响,共形阵列流形中的信源方位与极化状态产生“耦合”,为多维参数联合估计带来较大难度。针对该问题,利用交叉电偶极子对天线单元在锥面和柱面载体上合理布阵,建立了其快拍数据模型,并提出一种信源方位和极化状态的联合估计算法。算法利用锥面和柱面等单曲率结构的特殊性合理设置坐标系,从而避免了多维角度搜索,有效降低了运算量,并且很容易推广到其他多种单曲率几何结构的共形载体中。Monte Carlo仿真验证了算法的有效性。     

一维子空间的三维重建方法

为了从图像序列中恢复三维物体,假设相机为正投影模型,提出了一种基于一维子空间的三维重建方法.利用所有图像序列构成的行向量生成的子空间之和与三维空间点构成的行向量生成的子空间是同一线性子空间、同时由所有图像点构成的2个行向量外加一个行向量就可以组成该子空间的一个基底的特性,线性地求取子空间中的行向量,最后完成三维重建.模拟和真实实验结果表明,该重建方法具有鲁棒性好、重投影误差小等优点,而且能够将图像平等地对待.