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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(duì)角占優(yōu)矩陣，再進(jìn)行LU分解，通過(guò)量化函數(shù)進(jìn)行數(shù)字水印的嵌入，恢復(fù)水印時(shí)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(duì)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(duì)基于orth的稀疏目標(biāo)定位算法中orth預(yù)處理會(huì)影響原信號(hào)的稀疏性的問(wèn)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(guò)網(wǎng)格化感知區(qū)域把目標(biāo)定位問(wèn)題轉(zhuǎn)化為壓縮感知問(wèn)題，并利用LU分解法對(duì)觀測(cè)字典進(jìn)行分解得到新的觀測(cè)字典。該觀測(cè)字典有效地滿足了約束等距性條件，同時(shí)對(duì)觀測(cè)值的預(yù)處理過(guò)程不影響原信號(hào)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(jì)算電大問(wèn)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(guò)程，基于分解過(guò)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(duì)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(jì)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(chǔ)空間小，而且可將譯碼速度提高一倍。應(yīng)用該算法，對(duì)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(wú)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(wú)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(wú)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(wèn)題分解為無(wú)人機(jī)發(fā)射功率優(yōu)化、反射系數(shù)優(yōu)化和無(wú)人機(jī)位置與SIC解碼順序聯(lián)合優(yōu)化3個(gè)子問(wèn)題，然后使用反證法給出無(wú)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(wèn)題進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問(wèn)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(hù)公平性之間具有較好折中。

該文指出Hong(2001)在多速率運(yùn)動(dòng)模型中關(guān)于過(guò)程噪聲的一處錯(cuò)誤,提高了多速率運(yùn)動(dòng)模型狀態(tài)估計(jì)效果,并在此基礎(chǔ)上建立了多幀概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法.在確定多幀量測(cè)數(shù)據(jù)有效回波時(shí),提出雙重門(mén)限方法,有效減少了多幀概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的計(jì)算量.最后針對(duì)各種雜波密度情況對(duì)多幀量測(cè)數(shù)據(jù)概率數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)算法的性能進(jìn)行了分析.

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)是一種不確定性知識(shí)的推理和描述技術(shù),針對(duì)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(cè)數(shù)據(jù)(TSP),衛(wèi)星 AVHRR時(shí)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(shí)描述和信息推理預(yù)測(cè)實(shí)驗(yàn),取得了較好的效果。

為實(shí)現(xiàn)電磁計(jì)算的安全可靠和自主可控，該文基于“天河二號(hào)”國(guó)產(chǎn)眾核超級(jí)計(jì)算機(jī)平臺(tái)，開(kāi)展大規(guī)模并行矩量法(MoM)的開(kāi)發(fā)工作。為減輕大規(guī)模并行計(jì)算時(shí)計(jì)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(guò)分析矩量法電場(chǎng)積分方程離散生成的矩陣具有對(duì)角占優(yōu)特性，提出一種新型LU分解算法，即對(duì)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(jì)算量，更重要的是，完全消除了選主元過(guò)程的MPI通信開(kāi)銷(xiāo)。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(guó)產(chǎn)超級(jí)計(jì)算平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)的最大規(guī)模的并行矩量法計(jì)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(guó)產(chǎn)超級(jí)計(jì)算平臺(tái)上解決大規(guī)模電磁問(wèn)題。

堿或堿土金屬的原子吸附于過(guò)渡金屬表面時(shí),會(huì)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(lái)研究這一現(xiàn)象。過(guò)渡金屬基底用薄膜線性級(jí)加平面波(LAPW)法精確處理,而簡(jiǎn)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(guò)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(jì)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(wèn)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(jì)方法。在每次迭代中，原型濾波器的設(shè)計(jì)描述成一個(gè)約束為2次函數(shù)的2次規(guī)劃問(wèn)題。引入拉格朗日乘子法將問(wèn)題轉(zhuǎn)化為無(wú)約束的優(yōu)化問(wèn)題，通過(guò)求解線性矩陣方程得到優(yōu)化問(wèn)題的解。針對(duì)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(jì)方法相比，該文方法設(shè)計(jì)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。