基于扩展LMI的鲁棒H2和H∞滤波

研究凸多面体不确定连续系统的鲁棒H2和H∞滤波问题。借助于线性矩阵不等式(LMI)技术,提出了扩展的连续系统H2和H∞性能准则。基于该性能准则,推导出新的鲁棒H2和H∞滤波器存在的充分条件,并将滤波器设计问题转化为一个具有LMI约束的拟凸优化问题。仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法具有较低的保守性。     

宽带波束空间恒模阵列

针对期望信号假设来向与实际来向存在误差时,传统的宽带波束空间自适应阵列有较大的性能损失,提出了一种对信号来向误差具有稳健性的算法。该方法利用信号的恒模特性,在期望信号来向未知的情况下,实现了对宽带信号的无失真接收。首先利用扇形滤波器,形成一组具有频率不变性的正交波束,然后基于恒模准则对各波束的输出进行处理得到最优权值。该方法对信号来向具有很强的稳健性,同时具有收敛速度快等优点。通过计算机仿真验证了所提方法的有效性与优越性。     

大规模过程系统优化的简约空间SQP算法

提出了一种适用于大规模过程系统优化的简约空间ＳＱＰ方法．简约空间ＳＱＰ算法用变量分解的方法消去非独立变量和等式约束，以降低ＱＰ子问题的维数，使每次迭代的ＱＰ子问题求解只在零空间中进行．正交基分解与标准正交基分解相比，具有同样的收敛性能，但由于避免了ＱＲ分解，故进一步减少了计算量，是大规模过程系统优化中很有前途的算法．优化算例说明了这一方法的有效性．     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

低多普勒敏感的抗间歇采样转发干扰波形设计方法

针对间歇采样转发干扰，研究了脉内正交的工作波形和保护波形设计方法抑制干扰，考虑到设计波形的多普勒敏感性，以低多普勒敏感约束和互相关函数加权和最小为目标函数、波形恒模为约束条件建立优化问题。由于该问题包含非凸四阶目标函数和非凸约束，难以得到闭式解，因此设计了一种基于循环算法的方法进行求解。最后，通过仿真实验和已有波形进行对比，验证了所设计波形具有较低多普勒敏感性，同时能够有效对抗间歇采样转发干扰。     

空间注意机制下的自适应目标跟踪

针对现有的分层卷积特征跟踪算法在遭遇多种复杂环境时会发生跟踪失败的问题,提出一种空间注意机制下的自适应目标跟踪算法。在跟踪的过程中,根据当前帧的颜色直方图基于贝叶斯分类器建立空间注意机制,在提取VGGNet19中多层卷积特征后分别与空间注意图进行融合,从而构建稳健的目标表观模型。之后利用学习到的相关滤波器得到各响应值,通过加权求和准则求出最终响应,同时利用帧差法调整学习速率,最终实现自适应的目标跟踪。实验结果表明,所提算法在大多数复杂环境下的跟踪准确度和鲁棒性均优于现有的跟踪算法。     

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。     

三分支空间变换注意力机制的图像匹配算法

对于待匹配图像具有旋转、缩放、平移等空间几何变换的图像模板匹配任务,现有的算法耗时较长,且准确率不高。针对该问题提出一种高准确率、低运算成本的图像匹配算法,首先根据中心点与邻域点的像素差来寻找特征点,进行快速特征检测,然后以这些特征点为中心,并以快速特征检测所计算出来的旋转角截取出一定尺寸的图像块。再将这些图像块输入空间变换注意力模块的特征描述子提取网络,最后使用K最邻近算法计算两张待匹配图像特征描述子中匹配的特征。特征描述子提取网络中引入了空间变换注意力模块,网络在训练的时候着重对空间信息进行学习,故所提算法提高了具有较大空间变化图像匹配任务的准确率。在匹配时间方面,所提的匹配算法仅次于检测和匹配都使用快速特征检测算法的方法。在匹配准确率方面,所提算法匹配的准确率远远优于实验所比较的其他算法。     

多用户双向AF MIMO中继系统的联合预编码算法

近年,双向放大转发(amplify-and-forward, AF)多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)中继系统中的预编码设计吸引了越来越多研究学者的兴趣。然而,在实际MIMO中继通信系统中,针对双向传输下的系统,对多用户模型进行的研究较少。由此，针对多用户双向AF MIMO中继系统模型，提出了一种联合预编码算法。采用在所有节点功率限制下,以最小和均方误差(minimun sum mean square error, MSMSE)设计准则去求解联合信源、中继和信宿端多用户的非凸优化问题,将最初的非凸优化问题转化成多个子优化问题,并利用半正定规划设计、平方约束二次规划设计以及二阶锥规划设计求解子优化问题。之后通过交替迭代方法进一步求解每个子凸优化问题局部优化值,达到优化所有节点矩阵变量的目的。所提算法较现有的算法,不仅在优化问题方面考虑更全面、更实用,而且实验仿真结果验证,提出的算法在系统和均方误差(sum mean-square-error, SMSE)性能、和速率以及误码率(bit-error rate, BER)上有均有改善。     

基于凸联合的Krylov子空间自适应LMS算法

提出了一种基于凸联合的Krylov子空间自适应最小均方（least mean square, LMS）算法。首先采用Krylov子空间变换将未知系统的冲击响应转换为Krylov子空间下的稀疏结构,利用其稀疏特性,将一种改进的比例归一化LMS（improved proportionate normalized LMS, IPNLMS）算法和一种变阶数归一化LMS（variable tap length normalized LMS, VTNLMS）算法进行凸联合,最后通过Krylov子空间反变换得到未知系统冲击响应。仿真结果验证了所提出的凸联合自适应LMS算法具有更快的收敛速度和更小的稳态误差。     

一种基于数独分组的拉丁超立方试验设计方法

为解决拉丁超立方设计在复杂因子的实验设计空间中存在优化时间长和因子水平组合爆炸的问题。提出一种基于数独分组的拉丁超立方设计方法。该方法对因子通过数独分组降维,在降维后的各个子空间中平移种子设计。将基于数独分组的拉丁超立方设计与另外两种常用的拉丁超立方设计方法在中高维度试验空间中进行对比,结果表明,基于数独分组的拉丁超立方设计有较优的空间填充性和最短的运行时间。     

免梯度混合优化算法在卫星系统顶层设计中的应用

针对卫星系统顶层设计中广泛存在仿真耗时、设计空间大以及非线性约束的特点,提出了免梯度混合优化算法。混合算法结合树状高斯过程（treed Gaussian process, TGP）模型、广义模式搜索和过滤法的优点,通过TGP模型将设计空间划分为互不相交的子空间,在各个子空间构建独立的高斯模型代替实际模型,并根据模型预测值和预测误差生成迭代点,进而指导模式搜索进行寻优,同时结合过滤法处理非线性约束。卫星系统中多星协同观测优化设计表明,该方法能够以较少的迭代次数获得满意解,具有很好的全局搜索特性。     

解决约束优化问题的一种改进PSO研究

为有效求解约束优化问题,提出一种改进粒子群算法（ICPSO）。该算法在处理约束时不引入惩罚因子,而是根据目标函数值和粒子违背约束奈件程度。并根据种群中介体的可行性,采用三种不同的交叉操作对粒子自身最优位置进行操作,同时对全局最优粒子采取变异操作以产生新的学习样本,引导种群的飞行,提升种群跳曲局部最优解的能力。最后,引入一种混合粒子速度更新策略,提升种群向最优解飞行的概率。标准测试函数的仿真结果表明ICPSO是可行的,有效的。     

解约束优化问题的新粒子群算法

提出了一种新的求解约束优化问题的粒子群算法。基于一个合理的假设前提:任何可行解总是比非可行解好,算法通过在标准粒子群算法中引入了一个新的约束处理机制,将约束优化问题转化为无约束问题来求解。此外,为了提高收敛性能,新构建的算法通过引入变异策略,使算法在迭代过程中保持较高的种群多样性,增强算法跳出局部最优解的概率,从而提高算法的收敛速度和解的质量。与遗传算法以及标准粒子群算法的实验比较表明,所提出的方法是一个可行的约束优化问题的求解算法。     

基于特征增强的非均匀采样SAR三维稀疏成像

对于非均匀采样数据, 现有三维稀疏成像方法中的数据局部插值会带来误差, 且得到的分布式目标成像结果与其连续散射的本质不符。针对这些问题, 首先将成像问题直接建模为三维空间中联合的稀疏重构问题, 并通过选取候选散射中心进行字典降维; 然后, 在降维后的模型中增加三维特征增强约束项, 建立三维空间中相邻散射中心之间的联系; 最后, 结合高斯迭代法以及优化的信号处理技巧, 提出了一种高效的模型求解算法。实验结果表明, 相比于其他成像方法, 本文方法对旁瓣的抑制能力强, 成像结果分辨率高、精度高, 且保证了分布式目标成像结果的连续性。     

基于并行单星约束的导航抗干扰研究

在全球定位系统中使用空时自适应处理算法可以增强接收机的抗干扰性能,为防止算法对卫星信号的衰减,可通过约束条件对卫星信号进行保护,传统的单星约束可以保证每颗卫星输出信噪比最大,但运算量很大。虽然多星约束可以使所有卫星的综合输出性能最优,且减少了运算量,但无法保证单颗卫星的输出信噪比性能。对空时自适应处理算法进行了合理简化,提出了并行单星约束算法,与多星约束相比,所提算法不仅运算量更小,还可保证每颗卫星输出信噪比最大。仿真结果表明,所提算法在对干扰信号进行抑制的同时,有效地实现了对多颗卫星信号的保护。     

基于果蝇算法的约束区域均匀实验设计方法

针对已有的基于差分演化算法的两阶段均匀实验设计方法仍存在种群在约束区域分布多样性不佳和局部搜索能力不强的问题,提出了一种基于果蝇算法的两阶段均匀实验设计方法(two phase fruit fly optimization algorithm, ToPFOA)。ToPFOA第1阶段运用融合差分算子的果蝇搜索策略、基于K-means聚类及外部文档更新类中心等方法,以动态改进种群在约束区域分布的多样性;在此基础上,第2阶段进一步使用自定义果蝇算子提高约束区域内局部搜索能力。实验结果表明ToPFOA在解质量和稳定性上均优于ToPDE和ToPDEEDA。     

FIR滤波器约束Minimax设计算法

考虑了一类具有频域等式约束的FIR滤波器Minimax设计问题 ,得到了最优滤波器应满足的一个充分必要条件。根据该条件 ,并应用参数估计中的正交投影算法以及数值逼近理论中的Remez多重交换算法 ,提出了FIR滤波器约束Minimax设计的OPRemez算法。设计实例表明设计算法是十分有效的 ,并具有很好的数值特性 ,可设计阶数很大的最优约束FIR滤波器     

A TRUST REGION ALGORITHM WITH NULL SPACE TECHNIQUE FOR EQUALITY CONSTRAINED OPTIMIZATION

This paper presents a trust region algorithm with null space technique fornonlinear equality constrained optimization. Considering in the null space methods that,the convergent rate of range space step is faster than the null space step for the most cases,the proposed algorithm computes null steps more often than range space step. Moreover,the new algorithm is based on the reduced Hessian SQP method. Global convergence ofthe proposed algorithm is proved. The effectiveness of the method is demonstrated bysome numerical examples.