一种新的形态中值小波图像去噪方法

图像去噪是图像预处理中一项重要环节.针对线性小波分析在图像去噪中会丢失一些细节信息这一缺点,利用数学形态学算子的非线性特征,构建了一种非线性的可用于灰度图像处理的形态中值小波,并应用于图像去噪.对比实验结果表明,该方法比线性小波去噪方法具有更好的去噪性能,图像细节信息损失更小.     

均匀圆阵主特征矢量分析解相干算法

为解决均匀圆阵的相干信源波达方向估计问题,提出一种适用于均匀圆阵的虚拟均匀线阵主特征矢量分析算法。采用模式空间变换将均匀圆阵转换为虚拟均匀线阵,对其数据协方差矩阵进行处理以构造主特征矢量矩阵;引入加权最小二乘法,通过重复迭代得到子空间各元素之间的线性预测系数,从而求得相干信源的波达方向估计值。理论分析和仿真结果表明,该算法对相干信源具有较好的估计精度,且具备高分辨率和低复杂度的优点。     

线性方程组二级迭代法的收敛速度

二级迭代法由内、外迭代和内迭代次数三部分组成。给出了线性方程组二级迭代法R1-收敛因子的一个上界,这个上界由内、外迭代的R1-收敛因子和内迭代次数所决定,其主部为外迭代的R1-收敛因子。在矩阵单调性条件下,对于任何内迭代方法和任意内迭代次数,证明了外迭代的R1-收敛因子也是二级迭代法R1-收敛因子的下界。所得结果反映了内、外迭代的收敛速度以及内迭代次数对于二级迭代法收敛速度的综合影响。     

改进的斜投影极化滤波方法

针对脉冲体制雷达抗干扰的需求,综合利用卡尔曼滤波技术、斜投影极化滤波技术和时域对消技术,研究了一种改进的斜投影极化抗干扰方法．首先利用卡尔曼滤波技术估计干扰的极化状态参数,在目标极化状态未知的情况下求得斜投影算子,再利用求得的斜投影算子提取出干扰信号,然后利用时域对消技术将原始信号减去干扰信号即得到纯净的目标信号．仿真结果表明,卡尔曼滤波技术可快速准确地估计出于扰极化参数,改进的斜投影极化滤波方法可大幅度抑制干扰,并保持了目标信号的幅度和相位不变性．     

基于马尔可夫过程的介电函数理论研究

基于马尔可夫过程,研究电介质分别在阶跃电场、方波电场和交变电场条件下的极化过程,并给出了介电函数的一般表达式．     

水下滑翔机建模与纵向运动控制

水下滑翔机是一种浮力驱动的新型水下航行器,其特殊的驱动方式和结构特点增加了建模和控制分析的复杂度。为获得准确有效的水下运动控制方法,通过滑翔机运动学和动力学分析,建立了较为完善的三维空间数学模型,并进行了合理的假设和简化,得到纵平面内小扰动线性化模型。在此基础上,运用了线性二次型最优控制理论设计了LQR调节器,分析系统对于控制指令的跟踪响应情况。最后针对滑翔机的纵平面运动进行了仿真分析,仿真结果显示,LQR调节器有很好的干扰抑制能力和指令跟踪性能,并准确地描述了纵平面内滑翔机的运动特性。     

二阶线性系统高阶PI观测器设计问题

考虑二阶线性系统的高阶比例积分(PI)观测器设计问题,提出了一种参数化方法。该方法给出了该类观测器的增益矩阵和左特征向量矩阵的参数化表达式。这些参数为控制系统设计提供了全部自由度,可通过优化等手段适当选择这些参数来满足某些性能要求,如干扰解耦、LTR和鲁棒性等。该观测器设计的参数化直接基于二阶线性系统的参数矩阵,不涉及二阶线性系统的变换或增广,表明了所提方法的简单有效性。     

基于DEA系统下的武器装备采办理论及运用

数据包络分析DEA(data envelopment analysis)系统主要是针对武器装备性能的论证和武器装备采办提供相应的分析工具。介绍了该系统组成及DEA模型算法的基本思路,分析了武器装备采购费用的相对有效性,并简要阐述了该系统在军事领域的应用前景。     

战场物资快速运输的指挥控制

针对战场快速物资运输的指挥控制问题,提出一种基于线性规划的方法。根据供求双方物质的供应和需求总量、地理空间上的位置以及运输工具的运载能力等信息,制订一个满足供求双方物资总运载量,并以运送所有物资耗费时间为最小的优化目标,改进了传统运输问题模型。仿真分析表明,该方法为实现战场物资快速运输的指挥控制提供了有价值的参考。     

Minimizing sums and products of linear fractional functions over a polytope

In this paper, we develop efficient deterministic algorithms for globally minimizing the sum and the product of several linear fractional functions over a polytope. We will show that an elaborate implementation of an outer approximation algorithm applied to the master problem generated by a parametric transformation of the objective function serves as an efficient method for calculating global minima of these nonconvex minimization problems if the number of linear fractional terms in the objective function is less than four or five. It will be shown that the Charnes–Cooper transformation plays an essential role in solving these problems. Also a simple bounding technique using linear multiplicative programming techniques has remarkable effects on structured problems. © 1999 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 46: 583–596, 1999