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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(fù)矩陣表示轉(zhuǎn)化為G-對角占優(yōu)矩陣，再進(jìn)行LU分解，通過量化函數(shù)進(jìn)行數(shù)字水印的嵌入，恢復(fù)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(jìn)行了對比實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種方法運(yùn)算速度快并且具有很好的魯棒性。

針對基于orth的稀疏目標(biāo)定位算法中orth預(yù)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(biāo)定位算法。該算法通過網(wǎng)格化感知區(qū)域把目標(biāo)定位問題轉(zhuǎn)化為壓縮感知問題，并利用LU分解法對觀測字典進(jìn)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(yù)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(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于LU分解的稀疏目標(biāo)定位算法的性能遠(yuǎn)優(yōu)于基于orth的稀疏目標(biāo)定位算法，目標(biāo)的定位精度得到了較大地提升。

矩陣方程的快速求解是矩量法計算電大問題的關(guān)鍵，LU分解是求解線性方程組的有效方法。該文詳細(xì)地分析了Doolittle LU分解過程，基于分解過程的特點(diǎn)，在MPI(Message-Passing interface) 并行環(huán)境下，提出了按直角式循環(huán)對進(jìn)程進(jìn)行任務(wù)分配的并行求解方法。實(shí)驗(yàn)證明該方法可以有效地減少進(jìn)程間數(shù)據(jù)通信量，從而加快計算速度。

該文在現(xiàn)有譯碼算法的基礎(chǔ)上提出一種高效的非二進(jìn)制低密度奇偶校驗(yàn)碼(NB-LDPC)譯碼方法，充分利用了分層譯碼算法與Min-max算法的優(yōu)點(diǎn)，不但譯碼復(fù)雜度低、需要的存儲空間小，而且可將譯碼速度提高一倍。應(yīng)用該算法，對一種定義在GF(25)上的(620,509)碼進(jìn)行了仿真。該碼的仿真結(jié)果表明：在相同誤碼率下，該文譯碼算法所需最大迭代次數(shù)僅為Zhang的算法(2011)的45%。

無人機(jī)(UAV)、非正交多址(NOMA)和反向散射通信(BC)相結(jié)合，可以滿足熱點(diǎn)地區(qū)高容量需求，提高通信質(zhì)量。該文提出一種無人機(jī)輔助的NOMA反向散射通信系統(tǒng)最小速率最大化資源分配算法?？紤]無人機(jī)發(fā)射功率、能量收集、反射系數(shù)、傳輸速率以及連續(xù)干擾消除(SIC)解碼順序約束，建立基于系統(tǒng)最小速率最大化的資源分配模型。首先利用塊坐標(biāo)下降將原問題分解為無人機(jī)發(fā)射功率優(yōu)化、反射系數(shù)優(yōu)化和無人機(jī)位置與SIC解碼順序聯(lián)合優(yōu)化3個子問題，然后使用反證法給出無人機(jī)最優(yōu)發(fā)射功率，再用變量替換法和連續(xù)凸逼近將剩余子問題進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題進(jìn)行求解。仿真結(jié)果表明，所提算法在系統(tǒng)和速率與用戶公平性之間具有較好折中。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種不確定性知識的推理和描述技術(shù),針對遙感數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和不確定性,該文提出了一種基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的遙感數(shù)據(jù)推理和描述技術(shù)。文中利用 2002年春季中-日亞洲沙塵暴項(xiàng)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(luò)模型進(jìn)行了知識描述和信息推理預(yù)測實(shí)驗(yàn),取得了較好的效果。

為實(shí)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(chǎn)眾核超級計算機(jī)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(jī)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(chǎn)超級計算平臺上實(shí)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(dá)51.95%。數(shù)值結(jié)果表明，并行矩量法可準(zhǔn)確高效地在國產(chǎn)超級計算平臺上解決大規(guī)模電磁問題。

堿或堿土金屬的原子吸附于過渡金屬表面時,會使后者的逸出功急劇下降。作者提出了膠體-原子薄片模型來研究這一現(xiàn)象。過渡金屬基底用薄膜線性級加平面波(LAPW)法精確處理,而簡單金屬覆層則用膠體(jellium)模擬。此模型可在充分考慮構(gòu)成基底的過渡金屬特點(diǎn)的情況下,研究單原子層覆蓋度以下的吸附系統(tǒng)的電子性質(zhì)。 文中給出了計算所得W(100)面吸附Cs后的-曲線。所得逸出功極小值min=1.441.48eV與實(shí)驗(yàn)結(jié)果(min=1.351.55eV)吻合較好,文中還討論了Ev參量的選擇等問題。

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(diào)制濾波器組的迭代設(shè)計方法。在每次迭代中，原型濾波器的設(shè)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(zhuǎn)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(diǎn)，運(yùn)用塊LU分解，顯著降低了運(yùn)算復(fù)雜度。仿真實(shí)驗(yàn)表明，與現(xiàn)有的設(shè)計方法相比，該文方法設(shè)計得到的2維修正離散傅里葉變換調(diào)制濾波器組的重構(gòu)誤差和阻帶衰減均有較大的改善。

矩量法常與漸近波形估計技術(shù)結(jié)合用于目標(biāo)寬帶雷達(dá)散射截面的快速計算，然而當(dāng)目標(biāo)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(nèi)外迭代技術(shù)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(yù)處理技術(shù)將與雙閾值不完全LU分解預(yù)處理技術(shù)結(jié)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(biāo)寬帶雷達(dá)散射截面的計算效率。