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基于矩陣LU分解的數字水印算法
牛少彰, 鈕心忻, 楊義先
2004, 26(10): 1620-1625.  刊出日期:2004-10-19
關鍵詞: 信息隱藏; 數字水印; LU分解
該文提出了一種新的基于矩陣LU分解的數字水印算法。該方法首先將數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,通過量化函數進行數字水印的嵌入,恢復水印時不需要原始圖像。將矩陣的LU分解數字水印算法與DCT的中頻系數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。
基于LU分解的稀疏目標定位算法
趙春暉, 許云龍, 黃輝
2013, 35(9): 2234-2239. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01527  刊出日期:2013-09-19
關鍵詞: 無線傳感器網絡, 目標定位, 壓縮感知, LU分解
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。
一種基于Doolittle LU分解的線性方程組并行求解方法
徐曉飛, 曹祥玉, 姚旭, 陳盼
2010, 32(8): 2019-2022. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01401  刊出日期:2010-08-19
關鍵詞: Doolittle LU分解, 線性方程組, 并行計算
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據通信量,從而加快計算速度。
基帶采樣率內任意帶通信號的正交采樣
林云松, 黃勇, 肖先賜
1999, 21(3): 296-301.  刊出日期:1999-05-19
關鍵詞: 帶通信號; 正交采樣; 復包絡; 多相濾波器組
提出了一種在基帶采樣率內對任意帶通信號的正交采樣技術。載頻位于ADC(模/數轉換器)基帶采樣率內的任意帶通信號,經1/2抽取和(-1)n調制,再由全通線性多相濾波器內插后,得到其復包絡的調制輸出XI(n)和XQ(n)。
基于多速率運動模型的多幀概率數據關聯算法
田宏偉, 敬忠良, 胡士強, 李建勛
2005, 27(9): 1412-1415.  刊出日期:2005-09-19
關鍵詞: 多幀概率數據關聯; 目標跟蹤; 多速率運動模型; 小波變換
該文指出Hong(2001)在多速率運動模型中關于過程噪聲的一處錯誤,提高了多速率運動模型狀態(tài)估計效果,并在此基礎上建立了多幀概率數據關聯算法.在確定多幀量測數據有效回波時,提出雙重門限方法,有效減少了多幀概率數據關聯算法的計算量.最后針對各種雜波密度情況對多幀量測數據概率數據關聯算法的性能進行了分析.
基于貝葉斯網絡模型的遙感圖像數據處理技術
李啟青, 馬建文, 哈斯巴干, 韓秀珍, 劉志麗
2003, 25(10): 1321-1326.  刊出日期:2003-10-19
關鍵詞: 貝葉斯網絡模型; 知識描述; 信息推理; 遙感圖像數據
貝葉斯網絡是一種不確定性知識的推理和描述技術,針對遙感數據的復雜性和不確定性,該文提出了一種基于貝葉斯網絡模型的遙感數據推理和描述技術。文中利用 2002年春季中-日亞洲沙塵暴項目的土地利用數據(LU),沙塵監(jiān)測數據(TSP),衛(wèi)星 AVHRR時間序列 LST/Albedo數據,采用貝葉斯網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。
一種求偶圖的所有完備匹配算法
蔣建明, 陳立東, 張良震
1992, 14(3): 281-285.  刊出日期:1992-05-19
關鍵詞: 圖論及其應用; 偶圖; 完備匹配; 許配樹
求給定偶圖的所有完備匹配問題在LSI/VLSI的布圖設計方面有著重要的應用。本文提出了一種求解這一問題的算法。(1)提出了許配樹的概念并討論了其性質;(2)證明了任意一棵許配樹T(xi)對應于給定偶圖的所有完備匹配的定理;(3)給出了求給定偶圖的所有完備匹配的算法。本算法已在BST 386 CAD工作站上用C語言實現。運行結果證明了算法的正確性。算法已作為正在研充的VLSI積木塊布圖設計系統(tǒng)中的一個模塊。
基于國產眾核超級計算機的6×105核并行矩量法
顧宗靜, 吳昊翔, 趙勛旺, 林中朝, 張玉, 張崎
2019, 41(4): 845-850. doi: 10.11999/JEIT180562  刊出日期:2019-04-01
關鍵詞: 矩量法, LU分解, 國產超級計算機, 6×105

為實現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。

基于拉格朗日乘子法的二維修正DFT調制濾波器組設計算法
周芳, 水鵬朗, 蔣俊正
2017, 39(5): 1261-1265. doi: 10.11999/JEIT160651  刊出日期:2017-05-19
關鍵詞: 2維修正濾波器組, 離散傅里葉變換調制, 迭代優(yōu)化, 拉格朗日乘子法, 塊LU分解
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。
一種應用于目標寬帶RCS快速計算的高效預處理技術
趙克明, 孫玉發(fā)
2011, 33(4): 992-996. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00756  刊出日期:2011-04-19
關鍵詞: 矩量法, 漸近波形估計, 可變內外迭代法, 近場矩陣預處理
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。數值計算表明: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。
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