一种实用的三维折射率场重建算法

光学层析算法可分为两类：变换类算法与级数展开类算法。代数重建技术就是级数展开类算法中的一种。此种算法对于各类非完全投影数据，特别是住房吸遮挡物情况的三维折射率场重建具有很大的优越性，对于光线弯曲情况及先验知识的应用亦有其优越之外。该文提出了一种实用的三维折射率场重建算法，即联合应用加法式代数重建技术ＡＲＴ与乘法式代数重建技术ＱＭＡＲＴ重建三维折射率场。     

基于正则方法与迭代技术相结合的复杂温度场重建算法

针对傅里叶正则算法在复杂温度场重建过程中存在的不足 ,首先用正则化方法获得温度场重建这一不适定问题的稳定解 ,然后利用迭代技术对解进行一次迭代优化修正 ,充分考虑观测矩阵降质对温度场重建的影响·提出一种基于正则化方法与一次迭代技术相结合的复杂温度场重建算法·仿真结果表明该算法温度场重建精度优于傅里叶正则算法 ,能快速而较高精度地重建出复杂温度场二维温度分布     

一种自适应加权欠采样图像重建算法

针对欠采样图像重建中容易对噪声敏感且出现伪影的问题,构建了结合离散小波和TV的双正则化图像重建模型,基于该模型进一步提出了一种自适应加权迭代图像重建算法。该算法在每次迭代中通过阈值收缩方法依次计算TV正则项与小波系数先验项,更新重建图像。同时为了进一步提升重建图像的质量,引入迭代支集检测方法计算小波系数的自适应权重。实验结果表明,与其他算法相比,该文算法具有更好的时间效率和重建质量。     

基于图形处理器的锥束CT快速迭代重建算法

提出了一种基于图形处理器实现的锥束CT图像迭代重建算法.该算法将三维纹理作为被重建物体的离散模型,基于射线投射方法实现了锥束CT的正投影计算;通过反向逐层映射到三维纹理实现了反投影计算;采用多纹理融合等技术完成了图像校正和投影校正.与经典的TMA-SART算法比较,作者算法运算速度快,占用显存少,支持全浮点精度运算,且易于在算法中添加先验知识和约束条件.通过对Shepp-Logan模型的图像迭代重建实验,验证了该算法的优势.     

一种改进的解相关LMS自适应算法

针对变步长LMS自适应滤波算法在输入信号高度相关时,收敛速度下降导致性能下降的问题,提出了一种改进的解相关LMS自适应算法,该算法引入解相关原理和归一化处理,用输入向量的正交分量来更新滤波器权系数,有效加快了算法的收敛速度,且稳态误差小,使得算法在有色输入和大范围的动态输入下都能保持良好性能.     

基于深度学习和光场成像的火焰三维温度场重建算法

提出一种基于深度学习和光场成像的火焰三维温度场快速重建算法.该算法利用卷积神经网络对火焰光场图像进行深层特征提取,建立了光场图像与三维温度场之间的映射关系,从而实现火焰三维温度场的快速重建;利用视在光线法构建了火焰光场图像和三维温度场数据集,对卷积神经网络进行训练,利用测试集对训练结果进行了验证和评价,并将卷积神经网络算法与传统非负最小二乘(NNLS)算法的重建结果进行了对比.结果 表明,基于深度学习和光场成像的火焰三维温度场重建算法可准确重建火焰温度场,同时具有较高的计算效率(火焰的网格划分为10×8×15,NNLS算法的重建时间为4759 s,深度学习算法的重建时间为830 μs),平均相对误差为0.14％,且对于图像噪声具有良好的鲁棒性.     

一种改进的RVSSLMS波束赋形算法

作为智能天线的关键技术之一,波束赋形算法引起了众多学者的广泛关注。为克服目前RVSSLMS算法比较简便,易于实现,但收敛速度较慢;RLS算法收敛速度较快,但其运算量大的问题,根据移动通信系统中波束赋形算法必须具有较快的响应速度和收敛速度的要求,对RVSSLMS算法进行了改进;结合RLS算法和RVSSLMS算法的优点,在开始迭代前的25次用RLS算法求加权系数W(k),再使RVSSLMS算法用RLS算法求出的加权系数W(k)作为初始值进行迭代求解,使其在保持原有运算量小的特点的同时,具有更快的收敛速度。用Matlab仿真对改进方法的有效性进行了验证,仿真结果表明:RLS-RVSSLMS算法既具有RLS算法收敛速度快的特点,同时保持了RVSSLMS算法计算量小的特点。     

BICM-ID系统下一种基于CE停止准则新的自适应译码算法

在BICM-ID系统中,现存的解码算法在复杂度和性能上不能得到很好的折中.Max-Log-MAP算法有较低的计算复杂度,但是在性能方面并不是很好.同时,Log-MAP算法的译码性能相比于MAX-LOG-MAP有很大的提高但是计算复杂度却大大提高.此外,Constant-Log-MAP算法在系统性能和译码复杂度上是在上述两种算法之间的.在本篇论文中,提出了一种在BICM-ID系统下,基于交叉熵(CE)停止准则的自适应译码方案,是一种能够随着信噪比(SNR)的改变采用了上述三种不同的译码算法优势的新算法.     

基于同心圆轨道的锥形束CT重建算法

由于基于圆轨道锥形束 CT(com putertom ography)重建算法 (如 FDK算法 )只有在小锥角的条件下才能得到比较好的重建质量 ,因此在实际应用中时受到很多的限制。该文利用外推的思想提出了一种基于同心圆轨道的锥束 CT重建算法。利用不同半径的同心圆轨道对物体重建两次 ,并根据平方反比关系 ,利用两次 FDK算法重建结果的差异估计出真实值和重建值的差异 ,然后利用这个差异来修正重建结果。得益于这个修正 ,该算法可以很好地抑制FDK算法由于锥角变大引起的伪影。仿真模拟结果表明 :该算法对高对比度和低对比度物体锥束重建的锥角使用范围比 FDK提高 1～ 3倍     

一种改进的变步长前后向追踪重建算法

压缩感知中前后向追踪（forward-backward pursuit,FBP）算法能有效缩短重建时间,但一旦迭代过程中前向、后向步长确定,将导致计算时间增长,影响重构效率,因此,提出一种改进的FBP算法,称为变步长前后向追踪算法（variable step size forward-backward pursuit,VSSFBP）.该算法引入判决阈值和等比因子,考虑到估计的稀疏度远小于真实稀疏度,选择较大迭代步长,减少迭代次数,缩短运行时间;同时考虑到当估计的稀疏度达到一定值时,减小迭代步长,减慢逼近的速度,提高信号重构精度.仿真结果表明：VSSFBP算法在保证重构效果的同时,明显缩短了重构时间.当图像压缩比为0.45时,信噪比提高了1 dB,峰值信噪比提高了0.8 dB,重构时间降低为原来FBP算法的42.04%.与同类算法相比,在保持较高的峰值信噪比和信噪比的条件下, VSSFBP算法消耗的时间大大缩短,重构速度更快,重构信号更精确.     

联合代数重建技术在炉内三维温度场建模中的应用与仿真

分析了电荷耦合器件（CCD）进行炉内三维温度场可视化测量的基本原理,在已有的成像模型和简化的线性模型的基础上,对得到的方程组进行了分析,用离散重建算法的联合代数迭代算法（SART）对其进行求解,采用最小二乘方准则对其进行了优化求解,并进行了模拟试验,结果验证了本算法的正确性。     

非对称火焰三维温度分布测量的重构算法

为了适应非对称火焰三维温度分布测量的需要，发展了一种三维重构算法。该算法既有别于医学成像和机械探伤等领域常用的变换法，便于在算法中加入火焰的某些先验信息，又不同于通常的有限级数扩展法，具有较快的运算速度，从而可以减少三维重构误差。采用这一算法在保证一定精度的前提下，可通过少投影实现火焰的三维温度分布测量。仿真运算及实验结果均证明此算法是可行的。     

基于AT的锅炉燃烧温度场重建算法研究

为了监控燃烧状态,实现炉内温度分布的测量,提出了一种基于声学层析成像法（AT）的三层递进式网格化温度场重建算法. 该算法在最小二乘法（LSM）确定稀疏网格温度信息的基础上,利用最小二乘支持向量机（LSSVM）建立温度场的细密网格模型描述, 同时为了进一步提高重建精度,LSSVM重建模型的参数通过差分进化算法（DE）进行整定（简称为LLD算法）,从而建立整个待测温度场的细致温度描述. 通过对东方锅炉厂提供的三种不同类型的温度场进行重建,结果及误差分析表明LLD算法可以对待测燃烧区域温度分布信息进行全局性的描述,能实现温度场的高精度重建.     

基于局部非线性地理加权回归模型的地表温度降尺度算法研究

地表温度(land surface temperature, LST)是反映地表状况的一个重要参数,能对地表-大气相互作用过程进行描述。由于受到卫星热红外传感器成像条件的制约,获取的卫星热红外遥感图像存在时间分辨率、空间分辨率难以兼顾的问题,导致反演的LST数据难以得到深入应用。采用LST降尺度算法可以解决此矛盾,获得高时空分辨率的地表温度数据。目前LST降尺度模型逐步由全局模型转向局部模型,但局部降尺度模型忽略了非线性关系。针对此问题,提出基于局部非线性地理加权回归(non-linear geographically weighted regression, NL-GWR)的地表温度降尺度算法。选择合适的研究区域,并分别选取归一化差异植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、归一化差异建筑指数(normalized difference build-up index, NDBI)以及数字高程模型(digital elevation model, DEM)作为辅助参数进行LST降尺度,将中分辨率成像光谱仪(moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)地表温度空间分辨率从1 000 m提升到100 m,并将基于地理加权回归(geographically weighted regression, GWR)与NL-GWR模型的降尺度结果进行对比分析。实验结果表明,考虑非线性关系的NL-GWR模型要优于GWR线性模型,能够获得较低的均方根误差(1.96 ℃)和平均绝对误差(1.63 ℃)。     

多视角三维数据场的构建研究

基于移动立方体（marching cubes,MC）算法,考虑到现实条件下观测数据的不完整性,提出一个方便模式识别研究的可伸缩三维数据场模型。该模型混合 MC 算法和分区域处理方法,考虑了多角度观测对场域及目标的影响,描述了三维数据场对模式识别的作用。场域建立的实践表明,利用多观测点互相补充的方法改进了 MC 算法,提高了运行效率。     

旋转流水口对结晶器钢水温度场影响的数值模拟

采用数值模拟的方法研究了不同旋转流水口工艺条件对结晶器内温度场的影响. 结果表明:结晶器旋流水口会稍微增加水口两侧高温区的不对称性,但能提高弯月面处钢水的温度,使弯月面处钢水温度更均匀--传统水口从水口到弯月面处温降约为15 ℃左右,而旋流水口仅为10 ℃. 增加拉速或降低旋流片高度,会增加钢水弯月面处的温度;旋流片角度为120°或旋流片距水口底部390 mm时,钢水弯月面处温度最高.     

二维圆管导热反问题内壁瞬态温度的快速识别

以二维圆管为研究对象,基于控制容积积分法的导热正问题以及基于共轭梯度法的优化算法来构建二维瞬态导热反问题数学模型,分别采用Gauss-Seidel点迭代法与托马斯算法（tridiagonal matrix algorithm,TDMA）线迭代法对导热正问题离散方程进行求解。为了探究Gauss-Seidel点迭代法与TDMA线迭代法两种模型的精确性与时效性,设定了3种内壁面温度变化规律,以正问题所得到的外壁面温度值作为导热反问题的输入条件,并引入标准正态随机测量误差,探讨测量误差对反演结果精度的影响。数值试验证明了两种方法反演的精确性和抗噪性,且对比结果表明TDMA线迭代法的求解速度要优于Gauss-Seidel点迭代法,能够较快地反演得到内壁面温度波动值。     

基于压力修正方法的高温气冷堆模拟

高温气冷堆热工水力过程模拟是高温气冷堆模拟机开发的关键技术之一,采用流体网络建立流动过程计算模型,将压力修正方法应用到流体网络求解中,传热网络建立传热过程计算模型,并实现流体网络与传热网络的耦合计算,建立了适用于高温气冷堆模拟机的热工水力过程模拟方法,采用组件搭建的方式模拟热工水力过程。将模拟方法应用到带有分支汇合的管路和中间换热器的热工水力过程模拟中,结果表明:压力修正方法的应用使得流体网络具有良好的收敛性,稳态工况计算结果具有良好的稳态精度,动态过程计算能够正确响应热工水力过程的特点,模拟结果与理论分析一致。