Approximating the nondominated frontiers of multi‐objective combinatorial optimization problems

Finding all nondominated vectors for multi‐objective combinatorial optimization (MOCO) problems is computationally very hard in general. We approximate the nondominated frontiers of MOCO problems by fitting smooth hypersurfaces. For a given problem, we fit the hypersurface using a single nondominated reference vector. We experiment with different types of MOCO problems and demonstrate that in all cases the fitted hypersurfaces approximate all nondominated vectors well. We discuss that such an approximation is useful to find the neighborhood of preferred regions of the nondominated vectors with very little computational effort. Further computational effort can then be spent in the identified region to find the actual nondominated vectors the decision maker will prefer. © 2009 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2009     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。     

一种新的数组逻辑结构猜想方法

许多编译优化技术都依赖于数组的逻辑结构,然而在实际的应用中,有相当多的数组是无结构的一维数组,从而妨碍了编译器的优化工作。提出了一种新的数组逻辑结构猜想算法,它能将无结构的一维数组自动变换成具有多维逻辑结构的数组,从而使编译器的优化工作成为可能。首先给出一个引理,指出猜想后的多维数组应满足的基本性质,然后基于该引理给出了猜想数组的逻辑结构应遵循的两条基本规则,最后基于这两条基本规则给出了猜想数组逻辑结构的算法。实验结果验证了所提出的数组逻辑结构猜想算法的有效性。     

含噪稀疏信号重构的l0范数期望值最小化方法

压缩感知理论是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题转化为近似l0范数期望值最小化问题,并利用噪声的统计特征将随机最优化问题化简为常规的最优化问题,然后采用最速下降法求解。数值仿真表明,本文提出的方法具有更好的重构精度,且计算量较小。     

图像恢复中的稳健交替方向乘子法

交替方向乘子法在解决线性逆问题(包括图像恢复)中取得了良好的效果,但是其效果对惩罚参数的选择非常敏感,不利于具体的应用。提出基于惩罚参数自适应选择原理的稳健交替方向乘子法,对其优化条件和收敛性进行了详细分析。实验表明,在基于Parseval紧框架的图像恢复应用中,该算法不但对惩罚参数的选择表现出良好的稳健性,而且效果优于交替方向乘子法,并优于其他目前热门的算法。     

一种基于压缩Fisher向量的目标检索方法

当前,视觉词典法(Bo VW,Bag of Visual Words)是解决目标检索问题的主要方法,但传统的Bo VW方法具有词典生成时间效率低、检索内存消耗大等问题。针对这些问题,提出了基于压缩Fisher向量的目标检索方法,该方法首先将Fisher核机制用于目标检索,它能自动降低目标图像背景带来的不利影响,然后,采用位置敏感哈希(LSH,Locality Sensitive Hashing)对Fisher向量进行压缩编码以降低计算复杂度和内存开销,使之适用于大规模数据库。实验结果表明,新方法只用几百比特就能表征一幅图像内容,对大规模目标检索有很好的适用性,且较之当前主流的压缩视觉词典法具有更高的准确率。     

联合特征累积分析的压缩域运动对象检测

依据H.264压缩域中能够反映景物运动变化的MV和DCT系数特征,本文提出了一种多特征联合累积分析的压缩域运动对象检测方法。该方法对压缩码流中各宏块的运动信息进行时空域滤波,并使用雅克比矩阵描述全局运动参数和宏块MV之间的关系,简化参数求解过程,通过比较局部运动和全局运动之间的差异初步检测运动对象;选取宏块周围可靠的运动特征用于宏块DCT系数能量的投影累积,并通过熵能原理在压缩域中选取各个宏块的自适应阈值,检测运动对象的边缘及纹理显著区域;通过一定的逻辑准则将MV和DCT系数的检测结果结合起来,最终检测出视频中运动对象。实验结果表明,本文算法可准确地检测压缩视频中的运动对象,且检测结果具有较高的查全率和查准率。     

改进的Fisher准则及其在语音聚类中的应用

针对传统的Fisher准则在聚类分析方面的不足,提出了一种新的修正的Fisher准则。通过重新定义类内方差,得出最大Fisher值与最佳聚类数目的对应关系,从而预测出最佳聚类数目。通过对语音库中语音段落的说话者组成结构进行分析,证明了修正后的Fisher准则能有效地优化聚类分析,并显著提高了说话者组成结构分析结果的精度。应用基于修正后的Fisher准则的LBG聚类算法,能为语音操控系统中无监督的说话人自适应提供更可靠的说话人模板库。     

基于改进CS的随机PRI雷达精确测速及杂波抑制算法

传统的脉冲多普勒雷达存在严重的测距测速模糊和盲区效应。考虑在正常脉冲重复间隔(PRI)上叠加一个随机扰动,并把PRI的随机变化巧妙转化为稀疏观测矩阵的受限等距性质,提出的基于压缩感知的随机脉冲重复间隔雷达为全相参动目标检测提供了一种新思路。针对其在实际应用中存在的粗糙损失和杂波干扰两个问题,分别提出了基于局部词典细化的精确测速算法和基于改进优化模型的杂波抑制方法。仿真实验结果表明该方案具有较高的测速精度和较强的杂波抑制性能。     

基于BWRS方程的压缩空气压缩因子计算

使用压缩空气作为介质进行流体计算时,为保证计算精度须考虑压缩因子的影响。为了精确得到压缩空气的压缩因子,对压缩因子的计算方法进行了研究。将空气简化为氮气与氧气的混合气体,通过3个真实气体状态方程计算压缩因子,并与已有数据进行比较,验证了将空气模型简化,再计算其压缩因子的方法是可行的。BWRS方程计算出的压缩因子精度较高,但在不同压力下的计算误差有较大差距。为进一步提高计算精度,考虑了偏心因子的影响,通过计算分析、经验修正,得到了精度较高的压缩因子计算算法,并进行了试验验证。结果表明：不同压力下改变偏心因子的数值对计算结果有不同程度的影响;改进后的BWRS方程计算精度得到了提高,从而验证了BWRS方程改进算法计算压缩因子的有效性和可行性。