論文元數(shù)據(jù)搜索，找到相關信息共 7 條：
2004, 26(10): 1620-1625.
刊出日期：2004-10-19
該文提出了一種新的基于矩陣LU分解的數(shù)字水印算法。該方法首先將數(shù)字圖像的非負矩陣表示轉化為G-對角占優(yōu)矩陣，再進行LU分解，通過量化函數(shù)進行數(shù)字水印的嵌入，恢復水印時不需要原始圖像。將矩陣的LU分解數(shù)字水印算法與DCT的中頻系數(shù)比較法進行了對比實驗。實驗結果表明這種方法運算速度快并且具有很好的魯棒性。
2013, 35(9): 2234-2239.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01527
刊出日期：2013-09-19
針對基于orth的稀疏目標定位算法中orth預處理會影響原信號的稀疏性的問題，該文提出一種基于LU分解的稀疏目標定位算法。該算法通過網(wǎng)格化感知區(qū)域把目標定位問題轉化為壓縮感知問題，并利用LU分解法對觀測字典進行分解得到新的觀測字典。該觀測字典有效地滿足了約束等距性條件，同時對觀測值的預處理過程不影響原信號的稀疏性，從而有效地保證了算法的重建性能，提升了算法的定位精度。實驗結果表明，基于LU分解的稀疏目標定位算法的性能遠優(yōu)于基于orth的稀疏目標定位算法，目標的定位精度得到了較大地提升。
2010, 32(8): 2019-2022.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01401
刊出日期：2010-08-19
矩陣方程的快速求解是矩量法計算電大問題的關鍵，LU分解是求解線性方程組的有效方法。該文詳細地分析了Doolittle LU分解過程，基于分解過程的特點，在MPI(Message-Passing interface) 并行環(huán)境下，提出了按直角式循環(huán)對進程進行任務分配的并行求解方法。實驗證明該方法可以有效地減少進程間數(shù)據(jù)通信量，從而加快計算速度。
2003, 25(10): 1321-1326.
刊出日期：2003-10-19
貝葉斯網(wǎng)絡是一種不確定性知識的推理和描述技術,針對遙感數(shù)據(jù)的復雜性和不確定性,該文提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡模型的遙感數(shù)據(jù)推理和描述技術。文中利用 2002年春季中-日亞洲沙塵暴項目的土地利用數(shù)據(jù)(LU),沙塵監(jiān)測數(shù)據(jù)(TSP),衛(wèi)星 AVHRR時間序列 LST/Albedo數(shù)據(jù),采用貝葉斯網(wǎng)絡模型進行了知識描述和信息推理預測實驗,取得了較好的效果。
2019, 41(4): 845-850.
doi: 10.11999/JEIT180562
刊出日期：2019-04-01
為實現(xiàn)電磁計算的安全可靠和自主可控，該文基于“天河二號”國產眾核超級計算機平臺，開展大規(guī)模并行矩量法(MoM)的開發(fā)工作。為減輕大規(guī)模并行計算時計算機集群的通信壓力以及加速矩量法積分方程求解，通過分析矩量法電場積分方程離散生成的矩陣具有對角占優(yōu)特性，提出一種新型LU分解算法，即對角塊矩陣選主元LU分解(BDPLU)算法，該算法減少了panel列分解的計算量，更重要的是，完全消除了選主元過程的MPI通信開銷。利用BDPLU算法，并行矩量法突破了6×105 CPU核并行規(guī)模，這是目前在國產超級計算平臺上實現(xiàn)的最大規(guī)模的并行矩量法計算，其矩陣求解并行效率可達51.95%。數(shù)值結果表明，并行矩量法可準確高效地在國產超級計算平臺上解決大規(guī)模電磁問題。
2017, 39(5): 1261-1265.
doi: 10.11999/JEIT160651
刊出日期：2017-05-19
基于拉格朗日乘子法，該文提出一種2維修正離散傅里葉變換調制濾波器組的迭代設計方法。在每次迭代中，原型濾波器的設計描述成一個約束為2次函數(shù)的2次規(guī)劃問題。引入拉格朗日乘子法將問題轉化為無約束的優(yōu)化問題，通過求解線性矩陣方程得到優(yōu)化問題的解。針對矩陣方程中的系數(shù)矩陣的特點，運用塊LU分解，顯著降低了運算復雜度。仿真實驗表明，與現(xiàn)有的設計方法相比，該文方法設計得到的2維修正離散傅里葉變換調制濾波器組的重構誤差和阻帶衰減均有較大的改善。
2011, 33(4): 992-996.
doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00756
刊出日期：2011-04-19
矩量法常與漸近波形估計技術結合用于目標寬帶雷達散射截面的快速計算，然而當目標為電大尺寸時，此種方法仍然十分耗時。該文使用一種基于可變內外迭代技術的Krylov子空間迭代法FBICGSTAB求解由電場積分方程離散得到的大型稠密矩陣方程。同時近場矩陣預處理技術將與雙閾值不完全LU分解預處理技術結合用于降低FBICGSTAB的迭代求解次數(shù)。數(shù)值計算表明：在不影響精度的前提下，該文方法可以大大提高目標寬帶雷達散射截面的計算效率。
