关于Reich的公开问题

设E是具有一致G -可微范数的实Banach空间 ,D是E的非空闭凸子集 ,T :D→D是非扩张映象 ,F(T)非空。设 {αn} ,{ βn}是 [0 ,1]中满足一定条件的两个序列 ,定义压缩映象St:D→D为 :St(z) =(1-t)x tTz , x ,z∈D , n≥ 1,t∈ (0 ,1) .设zt 是St 的唯一不动点 ,若当t→ 1-时 ,{zt}强收敛于某点z∈F(T) .那么 ,Reich序列 {xn}强收敛于某点z∈F(T) .     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

基于压缩传感的PSO-OMP重构算法的研究

由于粒子群算法具有解决寻优问题的能力,将其应用于信号处理领域,提出了一种新的基于PSO-OMP的信号重构算法。为了降低计算复杂度,把粒子群算法运用在正交匹配追踪算法的匹配过程,以此来确定最优原子。实验结果表明,所提出的新的基于PSO-OMP的信号重构算法具有计算复杂度低和重构成功概率高等特点。     

压缩感知理论与光学压缩成像系统

压缩感知理论为提升信息获取能力提供了新的思路,它表明当被探测信号具有稀疏性时,则获取信号所必需的测量数据与其稀疏度K量级相当,而远小于信号的维数N(Shannon采样定理所要求的采样数)。基于压缩感知理论的成像技术(压缩成像)则将感知、压缩和数据处理三个过程完美地结合在一起,避免了传统成像系统"先采样再压缩"方式带来的传感器和计算资源浪费。本文从稀疏性、投影测量矩阵的设计与可重构条件、压缩感知重构算法三个方面概述了压缩感知理论及进展,并以光学成像为背景,详细阐述了最近提出的几类光学压缩成像系统,最后,探讨了压缩感知及压缩成像方面目前所面临的一些挑战性问题。     

基于规则LDPC码校验矩阵的测试响应压缩方法研究

摘要：针对现有的测试响应压缩方法在未知位处理能力、混淆能力、诊断能力和压缩能力方面只侧重于单一能力的问题,首次将LDPC编码技术应用于测试响应压缩中,提出一种基于规则LDPC码校验矩阵的测试响应压缩方法．通过对上述4种能力进行仿真分析得出,该方法与现有测试响应压缩方法相比整体性能有明显的提升．     

尺度自适应特征压缩跟踪

为在复杂环境中对目标进行长时间精确跟踪,提出一种尺度自适应特征压缩跟踪算法。通过结构约束性采样,获取不同尺度不同位置的扫描窗,离线计算不同尺度下的稀疏随机感知矩阵。在线跟踪时利用这些矩阵感知对应尺度的图像采样块,实现特征降维,提高运算速度。利用朴素贝叶斯分类器对降维特征判决,在线学习更新分类器参数,找出具有最高分类得分的采样块作为新的跟踪结果,实现跟踪位置及尺度的自适应更新。实验结果表明,该算法能适应目标的基本姿态变化及尺度缩放,不依赖于目标初始跟踪区域尺度选取,跟踪结果具有较强的鲁棒性。     

线性调频脉冲压缩雷达的匹配干扰研究

由于脉冲压缩雷达对目标回波具有很高的压缩比(增益),而对不匹配的干扰信号则压缩比很小.为了提高干扰的有效功率,提出一种与脉压雷达目标信号相仿的线性调频信号作为干扰信号(即匹配干扰),经过理论分析得到了匹配干扰信号在不同的对准频偏情况下,进入雷达的有效干扰功率.通过仿真,结果证实这种匹配干扰可很大程度地提高进入雷达的有效干扰功率,但有效干扰功率会随对准频偏的加大而减小.     

行走在祖国的最边缘

巡逻的队伍清早就出发了。正值隆冬时节,沉睡中的黑土地仍然懒洋洋地冒着白烟,干巴巴的空气冷得呛人。刚才还暖和和的身子没等走出几百米,就已经变得凉飕飕了。黑龙江已经封冻得严严实实,往日的波涛早已被覆盖在了一米多厚的冰层下面,但冰下的激流却像军人的血液一样依旧汹涌澎湃。江     

细长锥型射弹不可压缩超空泡流的数值计算方法

假定理想不可压缩流体呈无旋定常流动、起空泡尾部Riabushinsky为闭合方式,基于水动力学势漉理论及细长体理论.建立了描述水下细长锥型射弹超空泡流动的积分微分方程.谊方法发展了求解谊类方程的数值离散方法,提出了多种超空泡外形初值解.分析了它们对超空泡形态计算结果的影响,优化了计算过程,简化了初始遮代条件.计算得到的...