块Toeplitz矩阵低复杂度求逆的卫星导航空时抗干扰算法

采样协方差矩阵求逆是空时抗干扰算法的基本运算单元,但由于其运算量随时域抽头个数急剧增长,直接限制了空时抗干扰技术在卫星导航接收机中的应用。针对该问题,提出了基于块Toeplitz矩阵快速求逆的空时抗干扰方法。通过采用新的协方差矩阵近似计算方法,使得该矩阵同时为块Toeplitz矩阵与Hermite矩阵,并运用块Toeplitz矩阵的快速求逆算法,将时域抽头个数为K的计算复杂度从O[K3]降至O[K2]。理论分析和仿真结果表明,在阵元数为4、时域抽头为15的典型情况下,相比现有矩阵求逆方法,该算法的抗干扰性能损耗小于1d B,但计算量可降低约2/3。     

边境安全风险评估矩阵模型构建研究

提出边境安全风险和边境安全风险评估的概念。围绕边境安全风险状态和边境安全风险类型两个维度构建边境安全风险评估的矩阵模型。其中,边境安全风险状态维度包括边境安全风险源活跃度、边境安全风险源聚集度、边境安全风险供应链成熟度、边境安全风险源异常度;边境安全风险类型包括外生型边境安全风险、内生型边境安全风险、网络型边境安全风险、跨境型边境安全风险。并论述了边境安全风险评估矩阵模型的应用。     

[AXB,GXH]=[C,D]对称最小二乘解及最佳逼近的极小残差法

构造迭代算法研究了矩阵方程[AXB,GXH] = [C,D] ,证明了该算法可经有限步得到方程的对称最小二乘解及其最佳逼近,并给出了相关性质.最后,通过数值例子表明该算法是有效的.     

机载脉冲多普勒雷达的自适应旁瓣对消实现方法

简要介绍了自适应旁瓣对消的基本原理。重点研究了自适应旁瓣对消在机载脉冲多普勒雷达中的工程实现方法,该方法打破了自适应旁瓣对消目前只能应用于采用低重脉冲重复周期的脉冲多普勒雷达的限制。通过对自适应旁瓣对消结果的分析,表明该方法完全能够满足现有机载脉冲多普勒雷达抗有源旁瓣干扰的需求。     

块三对角矩阵的修正型局部块分解预条件

利用块三对角阵分解因子构造了一类修正型不完全分解预条件子 ,分析了该预条件子的存在性及其若干性质。针对从二维Laplace算子离散得到的五点差分矩阵 ,给出了预条件后的实际条件数 ,结果表明 ,条件数与矩阵阶数的平方根成正比 ,并且比例因子随局部分解步长的增大而逐渐减小。具体实现时 ,考虑了其高效实现方案 ,并针对从二维Laplace算子与系数不连续的二维椭圆型算子离散得到的五点差分矩阵 ,在主频为 5 5 0MHz ,内存为 2 5 6MB的微机上作了大量实验 ,且与其他较有效的预条件方法进行了比较 ,结果表明该预条件方法效率优于其他测试预条件。     

转动算符表示矩阵的计算

利用量子体系态空间基矢的完备性,通过表象变换,直接计算出转动算符∧D(α,β,γ)在{∧J~2,∧J_z}表象中的矩阵表示.该方法简单而有效.     

纯方位角目标运动分析的可观测性研究

纯方位角目标运动分析的可观测性是纯方位角观测系统中的一个基本问题.只有解决了系统的可观测性,才能进行有效的目标定位及跟踪.从随机系统的角度分析了纯方位角观测系统的可观测性,引入状态参量的Fisher信息矩阵作为判断系统可观测性的依据,提出了完全不同于判定确定性系统可观测性的随机观测系统可观测性的判定方法.最后给出了一个静止目标纯方位角观测系统的实例,说明了该方法的有效性.     

二维损耗和色散介质光子晶体传输特性的研究

将传输矩阵法(TMM)用于光子晶体传输特性的研究,采用Mur近似吸收边界和周期边界来截断计算区域,计算了以TM模正入射时,二维方格子光子晶体在完整周期结构下的透过率谱;在微波波段制作了光子晶体模型,并设计了实验装置,实验与数值模拟计算结果相符合;另外还研究了有损介质光子晶体、色散和吸收介质光子晶体的传输特性,及其对光子禁带的影响。     

离散型随机BAM神经网络时滞分布依赖全局指数稳定性

研究一类具有随机时滞与随机干扰的离散型BAM神经网络的全局指数稳定性,所建模型同时考虑离散时滞变化区间与分布概率对稳定性的影响．通过构造新的Lyapunov泛函并结合线性矩阵不等式（LMI）方法,得到了均方意义下依赖于时滞分布的全局指数稳定性条件．     

基于矩阵变换的坦克驾驶训练数字化记录与评判系统研究

为了解决坦克驾驶训练中因操作状态难以保留、操作细节难以再现而无法实现对训练成果深入分析与客观评价的不足,以坦克驾驶训练数字化记录与评判系统总体设计为切入点,基于基础驾驶动作的分解与组合以及车辆状态信息获取设计了驾驶动作记录仪,实现了坦克驾驶训练过程中动作状态信息的采集与数字化存储,并应用矩阵变换理论,提出了一种基于关键性动作参数查找与判断的方法,对基础驾驶动作进行了过程识别与效果评判。分析表明:该系统的技术能对坦克驾驶动作状态进行数字化记录,而基于状态矩阵变换的方法能实现基本驾驶过程的识别与评判。