一、一类正定复矩阵的谱特征（论文文献综述）
赵文静[1]（2020）在《海杂波背景下的雷达目标检测方法研究》文中进行了进一步梳理海杂波背景下的运动目标检测在军事领域和民用领域具有重要意义,同时面临很大的困难和挑战。由于高分辨海杂波的统计特性呈现出非高斯、非线性以及非平稳特性,给运动目标检测带来极大的挑战;对于慢速移动、雷达截面积较小的隐身目标或漂浮目标,其回波信杂比较低,使得检测难度增加;此外,在有效检测样本数较少的情况下,检测信杂比难以提高,检测性能受到较大制约。因此高分辨海杂波背景下的短脉冲目标检测问题成为国内外学者关注的热点问题。针对这些检测难点,本文旨在研究短脉冲情况下高分辨海杂波背景中的运动目标检测的新理论与新方法,基于接收数据的相关性、信息几何理论及杂波抑制方法,探索了几种雷达运动目标检测方法,主要工作如下:（1）充分挖掘和利用数据样本间的信息,提高短脉冲条件下的检测性能是雷达目标检测需要解决的一个难点问题。对于海杂波的时间相关性和空间相关性特性,利用协方差矩阵的特征值捕捉相关性并提取信号特征,进而用于区分目标和杂波。从特征值域的似然比检测角度和广义似然比角度分析了检测统计量与特征值的关系,设计了一种基于最大特征值的矩阵检测器。仿真实验表明,该算法取得较优的检测性能。此外,利用不变理论分析表明所提算法对杂波协方差矩阵具有恒虚警率特性。（2）以信息几何理论为基础,深入探究矩阵信息几何理论并设计雷达目标检测方法。针对矩阵流形上的几何测度和均值矩阵估计问题,利用矩阵谱范数,给出了矩阵流形上一种新的几何测度,并分析了几何测度的各向异性,指出了所提出的几何测度与现有几何测度的区别。基于不依赖于数据统计特性的几何模式,将基于新几何测度的均值矩阵估计问题转化为矩阵流形上的凸优化问题,提出了两种有效的求解方法。利用提出的几何测度和均值矩阵估计器,设计了两种雷达目标矩阵检测器。理论分析及仿真实验表明,所提出的矩阵检测器具有有界恒虚警率特性,且获得较好的检测性能。（3）针对一些现有的矩阵检测器的检测性能不理想以及计算复杂度高的问题,提出2类新的检测算法:其一,利用Root-Euclidean距离、Power-Euclidean距离、Cholesky-Euclidean距离和新Riemannian距离衡量矩阵流形上两个点的差异性,研究了相应度量的均值和中值矩阵计算问题,并设计了基于均值和中值的矩阵检测算法;其二,为保持原算法的优势,保留现有矩阵检测算法中的中值矩阵的求解方法,但是采用最大特征值作为检测统计量,进而设计了6种不同的中值矩阵检测方法。基于多个仿真场景的实验分析表明所提算法具有较优的检测性能和鲁棒性,特别是最大特征值与Hellinger中值矩阵相结合的新算法表现出较优的性能。此外,计算复杂度分析表明,所提的两类算法比现有的几何方法具有更低的计算复杂度。（4）针对短脉冲条件下的相干积累难以提高检测信杂比的问题,研究杂波抑制手段,提出了 2种基于滤波处理的最大特征值矩阵检测器:其一,通过对接收数据执行快速傅里叶变换实现预处理过程,将频域相干积累与最大特征值方法相结合,提出基于预处理的最大特征值矩阵恒虚警率检测器。该算法利用目标导向矢量的先验信息减弱杂波的影响,进一步提高检测性能;其二,研究了子带分解的思想,利用子带分解将接收信号在多普勒域维分解为多个子带信号,有效地抑制杂波且增加相干积累时间,提出子带分解与特征值检测级联的两阶段检测算法。基于仿真数据和实测数据的实验表明,所提的两种算法均取得较好的检测性能。上述工作在检测算法方面做了有益的探索,在一定程度上丰富了高分辨率海杂波背景下的雷达运动目标检测算法的理论,提高了在实际系统中的可行性,具有很好的理论意义和实用价值。
原焕椿[2]（2020）在《三维模型邻接面复杂网络的谱聚类方法研究》文中指出随着计算机信息化的不断深入,辅助设计等行业飞速发展。制造企业积累了大量的三维CAD模型,凝聚了人们的设计成果和智慧结晶。三维CAD技术的逐渐成熟,面临着大规模模型库处理的新挑战,如何充分利用模型数据库,研究三维模型的聚类分析及检索应用成为近年来一个重要的研究课题。与此同时,出现了诸多三维模型的特征描述方式及数据存储格式,可以将模型以邻接面复杂网络的方式呈现。复杂网络的发展及在不同领域的应用,可以帮助人们寻找期望的信息。在三维模型领域,可以利用聚类方法挖掘三维模型邻接面复杂网络的结构,从而实现三维模型节点及面节点的聚类。因此,本文的主要工作如下:（1）提出基于STEP文件的多维度特征建模方法,从而完成三维模型的特征提取。利用STEP文件分解的元素信息,建立三维模型的邻接面复杂网络。构建全局和局部相结合的特征向量,包括几何特征向量、拓扑特征向量、保角描述符向量、核心曲面边界特征向量,将三维模型STEP文件映射到多维度特征向量的数学模型中。（2）针对传统的聚类算法容易陷入局部最优等不足,本文将基于图论的聚类算法——谱聚类算法应用到三维模型节点和面节点之间的聚类分析。经实验所得,利用谱聚类算法能够实现三维模型节点及面节点的聚类分析。通过对比实验证明了本文谱聚类算法的有效性高于传统的聚类算法。（3）提出三维模型融合特征相似度度量模型构建。首先,将不同建模方式得到的特征向量分别进行模型之间的相似性度量。然后,根据信息熵计算不同特征所对应的权重。最后,进行不同特征的相似度加权,得到模型间最终的相似性度量结果。实现了用新的相似度计算方法代替传统的相似性度量方法运用到三维模型的谱聚类算法之中。同时,证明利用Lanczos方法求取拉普拉斯矩阵的特征值与特征向量的有效性。利用特征值间隙确定最佳聚类类别数,从而在相应的特征向量空间中完成三维模型节点以及面节点之间的谱聚类分析。（4）提出基于聚类结果面向邻接面复杂网络的检索方法。在三维模型聚类结果的基础上,进行了检索实验。通过对比实验得出,本文所提出的模型检索方法表现出比较高的准确率和效率,证明了所提检索算法的有效性。
熊伟[3]（2019）在《认知雷达干扰抑制与波形设计技术研究》文中提出基于数字射频存储器,现代干扰机能够实现对雷达信号的精确复制和再现,雷达欺骗干扰“衍生”的相干假目标在雷达接收机中易获较大的相干处理能量,假目标与真实目标在时域、空域和频域的特征非常相似,严重影响着雷达对真实目标的检测、跟踪和参数估计性能,且容易丢失雷达目标、消耗雷达资源以及制造异常空情等。认知雷达技术赋予了雷达系统深度感知环境、智能利用环境信息、自主优化发射（包括波形、极化、频率等）等能力,能够显着提升雷达系统在复杂电磁环境下的抗干扰能力。针对认知雷达的综合抗干扰问题,本文从干扰抑制滤波器设计和波形设计两个方面开展了相关研究工作,以增强雷达系统与外部电磁干扰环境的信息交互,提升复杂电磁环境下雷达系统的探测能力。本文的主要研究内容和创新性如下:（1）引入了极化域特征,提出了一个空域-极化域斜投影算子以抑制脉冲多普勒（Pulse-Doppler,PD）雷达的欺骗干扰。考虑到待检测的真实目标和欺骗假目标可能来自不同/相同的空间角度,但其具有不同的极化参数。本文基于极化敏感阵列,采用三线性交替最小二乘算法估计真实目标和假目标的空间角度和极化特征参量,利用两者在空域-极化域内的差异,设计了一种空域-极化域斜投影算子,将雷达接收到的混合回波投影到目标回波子线性空间,以保留目标回波,同时抑制欺骗干扰。相比传统的极化滤波器,该空域-极化域斜投影算子不仅可以有效抑制雷达旁瓣欺骗干扰,而且可以抑制主瓣欺骗干扰,对参数测量误差也有较强的容错性,适用于不同脉宽,不同占空比的雷达波形。（2）针对宽带相干间歇采样转发干扰（Interrupted Sampling Repeater Jamming,ISRJ）,本文基于目标回波与ISRJ的时频域能量分布特征差异,提取干扰机间歇采样时间段内的雷达回波,设计了一种有效的通带滤波器和干扰抑制方案。抑制后的雷达回波与真实目标回波的高分辨一维距离像非常相似,具有较大的相似系数和信号有源干扰噪声比（Signal-to Jamming-plus-Noise Ratio,SJNR）改善因子。仿真实验分别从不同阶数、不同延迟时间、不同信噪比（Signal-to-Noise Ratio,SNR）和不同干扰工作比等四个方面验证了所提通带干扰滤波器对抗宽带ISRJ的有效性,实验结果表明当De-Chirp ISAR输出SNR>25d B时,在不同阶数ISRJ干扰下,滤波器输出回波的相似系数均大于0.8,SJNR改善因子大于15d B。（3）复杂干扰环境下,面向多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）估计目标波达角（Direction of Arrive,DOA）问题,提出了三种空间滤波测量矩阵（Spatial Filter Measurement Matrix,SFMM）的设计方案,以解决雷达感兴趣区有源干扰和旁瓣信号源干扰/杂波联合抑制问题。该方案在联合抑制上述干扰的同时,能够准确测量真实目标的DOA,即使分布式有源干扰与真实目标回波具有相同的DOA,且普适性更强,同样适用于仅考虑旁瓣信号源干扰/杂波的抑制问题。仿真实验表明,设计的第三种SFMM针对有源干扰的凹口衰减增益大于85d B,同时针对信号源的旁瓣衰减增益均大于30d B,当SNR>5d B,目标DOA估计均方根误差小于1°。（4）提出了一种自适应初始相位脉冲分集设计方法以对抗PD雷达的速度欺骗干扰。通过优化受干扰时雷达回波的多普勒谱,自适应设计脉冲分集波形的初始相位,使得在受干扰真实目标的频率附近形成阻带凹口,同时采用不同整数倍脉冲重复周期（Pulse Repetition Interval,PRI）延时的多通道处理技术来估计真实目标和虚假目标的距离和多普勒参数,特别是转发干扰延迟PRI数。整个算法核心部分可基于快速傅立叶变换实现,使得雷达波形实时更新成为可能。仿真实验表明,该抗干扰波形设计方法由于在真实目标附近形成频率阻带凹口,提高了恒虚警检测的SJNR,同时也将有助于微弱目标的检测。（5）针对集中式MIMO雷达部分相关波形设计问题,分别基于发射方向图综合和以接收滤波器输出信号的信干噪比最大化为设计准则,提出了两种波形设计方案和一类Toeplitz矩阵式发射波形协方差矩阵（Transmit Waveform Covariance Matrix,TWCM）的设计方法。基于发射方向图综合,本章首先建立了TWCM优化设计模型,并将其松弛为一个凸优化问题求解;其次,为了克服了传统TWCM设计迭代算法对初始值敏感和容易陷入局部最优的缺点,研究了TWCM转化为其平方根矩阵的间接重构问题,将TWCM设计的非凸优化模型转化为一个目标优化函数,并采用粒子群算法进行编码求解,仿真实验表明,该方法比TWCM迭代优化算法至少提高3d B;最后,提出了一类对称Toeplitz矩阵式的TWCM,从数学上严格证明了TWCM的满秩特性,满秩特征保证了基于TWCM设计的波形能够充分发挥MIMO雷达的波形分集优势,能够抑制更多的干扰源。同时,理论上证明了可以采用二进制相移键控波形合成MIMO雷达发射波形,并推导出TWCM控制参数与接收输出信号最大SINR关系式等,认知MIMO雷达可以根据对目标/干扰源/杂波的角度、回波强度等环境信息的感知程度,自适应选择合适的TWCM,在线实时更新集中式MIMO雷达发射波形,因此该波形设计方案对抗旁瓣干扰的灵活性和适应性更强。
潘鹿鹿[4]（2019）在《符号网络上多智能体系统一致性问题研究》文中研究说明一致性问题是多智能体系统协同控制的核心,它是研究网络中个体通过与其相邻个体状态差异进行局部反馈进而实现所有个体状态渐近趋同的一类问题.这里的“局部反馈”是一种所有个体遵循的相互作用协议,称为一致性协议.一致性协议是对多智能体系统实施分布式协同控制的核心之一,被广泛应用于多智能体系统的协同与优化、群体行为的建模与分析、社会观点的演化预测等问题的研究中.随着对一致性问题研究的进一步深入,为一致性问题的研究注入了新的活力的同时也带来了新的挑战.例如,在一致性问题研究的很长一段时间内,大多假设网络中个体间相互作用权重由非负实数刻画.然而实际中很多网络拓扑结构的连边可能出现由负实数甚至矩阵描述的情形.例如,符号网络上的一致性问题近期逐渐作为一个研究热点受到学术界的广泛关注与深入探讨.本文研究符号网络上的多智能体系统一致性问题,得到了如下研究成果:1.符号网络上的Laplacian矩阵通常是不稳定的,这本质上是由于网络中负权重连边的存在破坏了其对角占优的性质.因此本文首先讨论了符号网络的拓扑结构对Laplacian矩阵负特征值数量的影响.通过将符号Laplacian矩阵与Laplacian矩阵进行做差得到稳定性差距矩阵,从网络的结构平衡性角度建立了通过对角补偿实现Laplacian矩阵稳定的对角补偿量下界与稳定性差距矩阵之间的定量关系.2.研究了两类多智能体系统在符号网络上的控制策略设计问题,即牵制控制和事件驱动控制.首先给出了符号网络在“Leader-following”框架下由同质输入控制情形下网络中个体状态演化的定量描述;给出了在结构平衡的二分一致性网络中,由结构平衡性划分的两簇个体的状态在单簇同号权重控制情形和两簇异号权重控制情形下演化的稳态值与输入权重符号的关系.随后给出符号网络上的一般线性多智能体系统实现二分一致性的基于事件驱动的分布式控制协议的设计,并证明了在这种基于事件驱动的分布式控制协议下,闭环系统可以避免Zeno现象.3.研究了两种典型网络结构（符号多层网络和笛卡尔乘积网络）的结构平衡判断问题.首先针对符号多层网络,通过引入“压缩图”的概念,给出了其结构平衡性的判定定理.随后针对笛卡尔乘积网络,给出通过其因子网络判断其结构平衡的判定定理.最后根据Laplacian矩阵的零特征根所对应的特征向量与网络拓扑结构之间的特殊关系,应用动态模分解理论从数据驱动的角度给出判断符号网络是否结构平衡的判断算法.4.将符号网络的结构平衡概念推广到矩阵值权重网络.针对连边权重由（半）正定（半）负定矩阵刻画的网络,通过引入矩阵值Guage变换,“正定-负定树”等代数和图论概念,结合对称矩阵的（半）正定（半）负定性质系统的给出了矩阵值权重网络下多智能体系统演化的定量刻画问题.分别从代数角度和图论角度给出了此类多智能体系统个体状态实现二分一致性的充分/必要条件.并针对矩阵值权重网络上连边权重矩阵只有正定矩阵和负定矩阵的情形,证明了网络的结构平衡性是多智能体系统实现二分一致性的充分必要条件.同时证明了多智能体系统所有个体状态收敛到零的充分必要条件是矩阵值权重网络是非结构平衡的.
杨敏[5]（2017）在《基于ANSYS的大跨度四塔悬索桥风致颤振及抖振研究》文中指出20世纪以来,现代悬索桥的建设取得了巨大成就。进入21世纪,世界桥梁工程进入了跨海连岛工程的新时期,多塔连跨悬索桥作为实现超长连续跨越的理想方案方兴未艾。三塔悬索桥是从传统双塔悬索桥向多塔悬索桥发展的一次飞跃,中塔的引入使得其动静力特性较之两塔悬索桥更加复杂。而对于四塔以上的大跨度悬索桥,目前还没有相关工程实例,其在结构体系、中塔选型、抗风抗震等方面的关键技术问题亟需解决。本文以一座大跨度四塔悬索桥为研究背景,结合大型有限元分析软件ANSYS,紧紧围绕大跨度多塔悬索桥风致抖振和颤振两个研究热点展开了系统研究,研究内容涉及四塔悬索桥有限元建模、动力特性分析、风场模拟、抖振时域分析以及颤振稳定性分析等五个方面。主要研究内容包括:1)大跨度四塔悬索桥有限元建模及动力特性分析。根据所拟定的主要结构设计参数,将整体结构离散为桥面系统、主塔系统、主缆系统和吊杆系统4个部分进行模拟,基于ANSYS建立了该桥的三维有限元计算模型。采用Block Lanczos法获得了该桥的模态频率和振型,并对前30阶模态进行了较为深入的分析。进一步地,重点研究了包括主缆矢跨比、恒载集度、主梁刚度以及中塔刚度等结构关键参数对该桥动力特性的影响。2)大跨度四塔悬索桥三维脉动风场模拟。根据该桥结构形式及振动型态的特点,结合自然风的相关特性,将三维脉动风场简化为多个独立的一维脉动风场。运用谐波合成法并引入FFT技术,以规范谱为目标谱生成了该桥主梁和主塔上等间距分布作用点的脉动风速时程。其次从功率谱与相关性两个方面进行了检验,检验结果验证了本文所采用的风场模拟方法的有效性和可靠性。3)大跨度四塔悬索桥抖振性能及其影响因素研究。根据Davenport准定常理论,将作用于桥梁上的风荷载处理为静风力、抖振力和自激力三部分。然后介绍了基于ANSYS的抖振时域分析方法,并对该四塔悬索桥的抖振性能进行了详细分析,深入分析了主梁、主缆以及主塔等构件的抖振响应特征,并探讨了气动自激力、风谱模型以及主梁刚度、矢跨比、中塔刚度等结构参数对结构抖振性能的影响。4)大跨度四塔悬索桥颤振稳定性分析。首先回顾了 Scanlan提出的自激力表达式,然后介绍了一种全模态颤振频域分析方法以及其在ANSYS中的实现过程。以一具有理想平板截面的简支梁为算例,其颤振分析结果与其他文献中的计算结果以及理论解十分吻合,验证了该方法的可靠性。在此基础上开展了该四塔悬索桥的颤振稳定性研究,分别计算了不同风攻角下的复特征值随风速的变化。
顾先明[6]（2017）在《大型线性系统与分数阶方程求解及在电磁计算中的应用》文中研究说明科学计算中的大量问题都与如何高效地求解大型线性系统有关。如电磁散（辐）射数值仿真,材料力学中的近场动力学特征建模,模拟物质的反常（对流）扩散过程中的分数阶微分方程求解等。因此,线性方程组的高性能算法研究也成为科学计算中活跃的分支之一。通常情况下,许多工程仿真所涉及的线性方程组的系数矩阵都是具有某些特定的结构,如何科学合理地挖掘和利用这些结构性质来构造快速稳健的线性系统解法是一个重要的课题。本文针对几类具有特殊结构的大型线性方程组的高性能解法进行了系统的研究,特别是研究了复对称线性系统的Krylov子空间算法、求解具有Toeplitz矩阵结构的线性系统的预处理迭代法以及求解位移线性方程组的迭代法。研究内容与主要成果可以归纳如下:1.针对求解大型复对称线性系统问题,两种流行的Krylov子空间算法（即COCG和COCR）都是基于斜投影的原理创建的,在实际计算中常常出现不规则的收敛行为,甚至发生停滞或中断。为了改善这一数值不足,推导出两类新的Krylov子空算法,即QMRCOCG算法和QMRCOCR算法,改善了COCG算法和COCR算法法的数值行为,消除了残差收敛行为不规则的现象。最后,将新导出的两类算法应用于三组典型的电磁仿真模型问题的求解中,数值实验表明,这两种新方法可有效的平滑残差曲线,保证了数值计算的稳健性。2.对Clemens等在1996年提出的SCBiCG（Γ,n）算法的回溯研究发现,该算法实际上包含了van der Vorst和Melissen提出的COCG算法,Clemens等提出的BiCGCR算法以及Sogabe和Zhang提出的COCR算法。将SCBiCG类算法的原理等做了系统的数学阐述,证明了BiCGCR算法和COCR算法是数学上等价的,但由于后者只需要两次内积运算而略具优势。最后,通过求解三组典型的电磁计算模型问题产生的离散线性系统实验,对比了COCG,BiCGCR,COCR和SQMR四种Krylov子空间算法的数值表现。BiCGCR和COCR在数值收敛行为也非常相似,且比COCG算法的收敛行为要更平滑。此外针对准静磁场数值离散系统建立了一种两步预处理技术。数值实验证实了该预处理技术特别适合处理上述准静磁场仿真问题。3.材料科学中的近场动力学建模中常用到伪积微分方程,由于算子的非局部性,使得该类方程的数值离散产生稠密线性方程组。Tian和Wang于2013年发现了该离散线性系统具有Toeplitz结构,并利用了快速Toeplitz矩阵-向量乘法来提升CG算法的计算效率。为了提高CG算法处理该病态Galerkin离散系统的效率,本文挖掘了系数矩阵具有Toeplitz结构加对称三对角部分的信息之后改进了经典的循环预处理子,并分析了预处理矩阵的特征值几乎都聚集在1附近。最后,数值实验说明了所提出的新循环预处理子在加速CG算法的计算效率上是有效的。4.将Sogabe提出的BiCR算法和Abe及Sleijpen提出的BiCRStab算法推广到求解位移线性系统问题,并成功导出了两种新的Krylov子空间算法,即位移BiCR算法和位移BiCRStab算法。因为这两种算法法保持了Krylov子空间的位移不变性,从而在求解位移线性方程组时需要的矩阵-向量乘法个数等价于求解单个系统时的矩阵-向量乘法次数,而且新算法大大减少了计算量和存储量。数值实验表明,这两个新方法都分别比位移BiCG和位移BiCGStab算法收敛的快,而且通常比后两者具有更光滑的残差收敛行为。5.针对空间分数阶扩散方程,设计了一种新的数值求解格式。首先对分数阶扩散方程做空间半离散,将原问题转化为求解一个常微分方程组。最后利用无条件稳定的时间离散方法将离散问题转化为一个大型结构线性系统。因其系数矩阵具有Toeplitz结构,则Krylov子空间算法并不需要存储系数矩阵来快速地求解该离散线性系统。为了加快算法的收敛速度,构造了块循环（block circulant,BC）及带循环块的块循环（block circulan with circulant block,BCCB）两种预处理子。并通过理论和数值实验分析了所设计的快速算法能比较有效地处理分数阶扩散方程,同时避免经典的显隐式格式所面临的复杂稳定性分析等问题。
高阳[7]（2016）在《基于图谱的图匹配算法研究》文中认为随着互联网+在各应用领域的迅猛发展,图结构数据呈指数级的趋势增长。图匹配作为图结构数据的基础算法,在数据挖掘、识别和检索等方面均发挥着关键作用。因此,构建复杂度较低且准确率较高的图匹配算法便显得尤为必要。图谱作为图的一种重要的特征表现形式,近年来在图匹配算法研究领域愈发受到重视。图谱类图匹配方法的核心思想在于通过分析特征矩阵的谱特性,将图的匹配问题转化为各个节点之间的最优匹配问题,从而达到图匹配的目的。此外,图谱对预处理过程中的数据降维、简化计算等均能表现出较好的效果,且能提高大规模图数据的匹配效率。论文以图谱理论为基础,通过分析谱特征的提取方法和构造相应的改进策略,对图谱类图匹配算法进行了研究与探索,主要研究内容总结如下:1.构建了基于关联度矩阵的Laplace谱特征匹配算法。对谱特征的提取方法进行了优化,并引入了关联度矩阵的概念,不仅能够描述节点间的直接相邻关系,也融合了节点间的间接连接信息,较全面的描述了每个节点在整个图结构中的作用与连接位置信息,因此能够对图中的节点进行更明确的层次化区分。进而结合归一化的Laplace矩阵以及其特征向量构造特征矩阵,使用奇异值分解算法对图数据进行特征匹配。实验结果表明该方法能够有效的提高图匹配效率。2.构建了基于相似度矩阵的Kuhn-Munkres算法。充分考虑了图的整体结构特征与内部节点间的相对位置关系,利用节点位置相似度来弥补全局结构矩阵无法描述节点间的相对位置的缺陷。在此基础上利用Kuhn-Munkres算法计算图之间的最大权二分匹配,有效的解决了二分图匹配过程中可能产生局部最优匹配而不能完全考虑全局匹配的缺点。实验结果表明,算法能够达到较好的匹配效果,明显提高了匹配效率。3.构建了位置谱特征下的概率松弛匹配算法。在Laplace谱特征的基础上加入了节点空间位置属性,有效的将具有相似连接关系的节点通过位置信息区分开来。在概率松弛匹配算法中,使用多次迭代的方式对已有的匹配关系进行支持度扩展,在节点的相互匹配中引入条件概率。实验结果表明,通过多次迭代产生的匹配概率矩阵能够得到较好的匹配关系。
胡云泉[8]（2016）在《基于热核嵌入的图像分类技术》文中提出热核方法最初作为数学与物理领域的重要研究方法,其主要核心是从算子的谱函数中提取算子本身以及其所处背景信息。由于其可以较充分反应图像的几何特性,目前已逐渐被应用到图像处理领域中。本文将基于热核的良好几何特性提出一种利用图像的热核特征进行SVM分类的方法,从而实现图像分类的目的。本文首先对图像的热核嵌入坐标建立过程进行了详细描述,其中包括特征点检测,Delaunay三角剖分,邻接矩阵与拉普拉斯矩阵的建立,最后得到图像的热核嵌入坐标。其次,本文针对特征点检测过程中Harris-Laplace算法出现的对弱边缘中特征点漏检问题进行了研究。通过对Harris-Laplace和Canny-Harris这两种特征点检测算法的优劣进行比较分析后,提出将这两种特征点检测算法相结合的改进特征点检测算法。为了验证改进的特征点检测算法是否优于这两种算法的单独检测,本文分别用这三种特征点检测算法对图像进行检测后建立热核等特征,然后通过热核特征进行PCA模式空间映射实验,并对空间映射结果进行比较。实验结果证明本文提出的改进的特征点检测优于Harris-Laplace 和 Canny-Harris 的单独检测算法。最后,在利用热核特征进行SVM分类实验中,首先对影响分类准确率的两个因素即热核特征列向量的截取维度与热核特征的时间参数分别进行了实验研究。实验结果表明:热核特征列向量的截取维度选为18以及热核特征的时间参数选择t=1为宜。然后本文根据选定的参数对热核特征利用SVM进行分类,并与图像谱特征的SVM分类结果进行比较。实验结果表明:利用热核特征进行分类的准确率要高于利用图像谱特征的分类准确率,同时利用改进的特征点检测算法建立的热核特征进行SVM分类会得到相对更高的分类准确率。
钱国兵[9]（2015）在《盲信号分离技术研究及其在非合作通信中的应用》文中研究指明盲信号分离技术是现代信号处理领域中的重要研究课题之一,由于其对源信号和传输过程的先验知识要求非常少,在很多领域显示出广泛的应用前景。独立分量分析（Independent Component Analysis,ICA）是解决盲信号分离问题的重要手段,由于其实现简单、分离性能可靠,引起国内外学者的日益重视。多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）技术是现代无线通信系统中的重要突破,其能够在不增加可用带宽和提高发射功率的前提下,显着提高数据传输速率和频谱利用率,成为无线通信领域的一个研究热点。空时分组码（Space-Time Block Code,STBC）由于其编译码简单且能实现系统的可靠传输,成为MIMO系统的主要编码方式。从非合作角度对MIMO-STBC通信系统进行参数盲估计及信号盲分离在军事和民用领域都具有非常重要的应用价值,然而,目前这方面的研究还相对比较少。本论文针对盲信号分离技术及其在非合作MIMO-STBC通信中的应用做了相关的研究,主要的贡献有:1、对非圆复数快速不动点（noncircular complex Fast ICA,nc-Fast ICA）算法性能进行了深入的研究,并结合特定的通信信源提出一种新的快速不动点算法。首先,对nc-Fast ICA算法的性能进行了深入的分析,通过从固定点迭代和代价函数两个角度对算法收敛性的分析,推导得出两个结论:第一,算法可能会收敛到错误解,并且该错误解与算法的起始分离矩阵有关,进而提出了一种改进方案来避免错误收敛;第二,算法能较好的分离处于非稳定区的信源。仿真验证了理论分析的正确性。其次,通过对nc-Fast ICA算法估计误差的分析,推导得出当信源为通信信号时能使得估计误差最小的近似最优非线性函数,并在调制类型未知的情形下,提出一种可行的方案来自适应选择近似最优非线性函数。基于对非线性函数的近似最优选取,提出了一种适用于通信信号盲分离的快速不动点算法,命名为E-nc-FastICA算法。仿真验证了所提E-nc-Fast ICA算法较传统的ICA算法在分离通信信号时性能有较大的提升。2、对复数负熵最大化（complex maximization of non-Gaussianity,CMN）算法性能进行了深入的研究,并结合特定的噪声环境提出一种去噪CMN算法。首先,对CMN算法的性能进行了深入的分析,通过从固定点迭代和代价函数两个角度对算法收敛性的分析,推导得出两个结论:第一,CMN算法有可能会收敛到错误的极值点,同样该错误解与算法的起始分离矩阵有关;第二,CMN算法能较好的分离处于非稳定区的信源。仿真实验验证了理论分析的正确性,同时也验证了并行提取的方法比串行提取的方法效果略好。因此,在对信源进行盲分离时,只要不是只提取其中某些特定的信源,建议使用并行提取的方法。其次,结合复噪声ICA模型,提出了一种噪声环境下的去噪CMN算法,该算法在预处理时采用伪白化技术,并且在后面的固定点迭代中考虑了噪声的影响,因此能更好的适用于噪声模型。理论证明了去噪CMN算法在噪声环境下的固定点迭代与原始的CMN算法在无噪声环境下的固定点迭代是等价的,从而说明了所提去噪CMN算法的无偏性。仿真验证了所提出的去噪CMN算法在噪声环境下的优越性。3、研究了经典复数ICA算法在MIMO-STBC系统盲分离中的应用,主要考虑了nc-FastICA算法和特征矩阵联合近似对角化（Joint Approximative Diagonalization of Eigenmatrices,JADE）算法。对于nc-Fast ICA算法,通过对其代价函数极值点的分析,得出大多数STBC信源在理想最优解处为代价函数的极值点,从而使得算法可以正确收敛;对于JADE算法,通过对STBC信源四阶累积量矩阵代数结构的分析,得出大多数STBC信源仍然满足可联合对角化的条件,从而可以用JADE算法来对其进行盲分离。这样,从理论上推导得出经典的nc-Fast ICA算法和JADE算法可以分离某些非独立信号,从而一方面扩展了算法的适用范围,另一方面为某些MIMO-STBC系统提供了一种较好的盲分离方法。最后,仿真验证了理论分析的正确性。4、提出了一种适用于多输入多输出正交空时分组码（MIMO-Orthogonal STBC,MIMO-OSTBC）系统的低复杂度的调制识别算法。在信道已知的情形中,首先利用OSTBC的正交特性,将MIMO-OSTBC系统模型转化为多个单入单出（Single Input Single Output,SISO）系统模型;然后,以每个调制符号的实部和虚部为一组,将多个SISO系统模型重组成多个双入双出（Two Input Two Output,TITO）系统模型;最后对多个重组后的TITO系统利用最大似然的思想来进行调制识别。在信道未知的情形中,首先结合二阶统计量的方法和ICA算法中帩度最大化的思想来估计信道。接着,针对不同的调制类型对估计出来的信道进行相位的部分校正。最后,证明了似然函数对部分校正后的剩余模糊不敏感,可以用估计出的信道进行调制识别。仿真验证了所提算法较多维最大似然算法具有较低的复杂度且性能损失并不大,同时也验证了所提算法能适用于更广泛的调制类型。
江波[10]（2015）在《基于图理论与稀疏约束模型的图像表示、匹配与识别》文中认为随着计算机技术的快速发展,产生了海量的图像视频等视觉信息数据。如何实现对这些数据的有效分析是当前计算机视觉与机器学习领域中的热点研究问题。图像的特征匹配与识别是计算机视觉中的基本问题。图像匹配能够为识别提供重要基础。此外,匹配问题本身也具有十分重要的理论和应用价值。本文围绕基于图理论与稀疏模型的图像匹配与识别问题展开讨论,在分析传统模型缺乏对图像结构信息的有效利用等问题以及匹配问题具有非负稀疏性质等特点的基础上,研究了基于图理论与稀疏约束模型的图像结构信息表示、匹配与识别方法。在图像特征匹配问题中,利用图模型实现图像特征之间结构信息的稳健表示对解决匹配这一问题具有十分重要的作用,而结构的稳健表示离不开鲁棒图模型的构建。不完善的成像过程和图像内容的多样性使得图像的结构信息表征存在一定的不确定性。因此,传统确定性结构图模型往往无法精确地描述这类含有不确定性的数据。鉴于此,本文提出了一种利用随机图模型来实现图像结构信息的表示方法,称为几何-边随机图模型。几何-边随机图模型具有结构不确定性及演化性等特点,因此适合对不确定性结构信息的表达和提取。研究了几何-边随机图模型的建立,模型的代数表示、匹配以及矢量量化等方面的内容。给出了基于几何-边随机图模型的图像结构化表示、匹配以及识别方法。图像匹配问题的解决除了稳健结构图模型的建立以外,高效的匹配算法同样起着关键性作用。匹配问题具有离散约束性质,使得对该问题的精确求解变得十分困难。目前,研究者们大多采用离散松弛模型来获得该问题的一些连续近似解。然而,这些连续近似解由于忽略了问题本身固有的离散性质而往往不能得到较好精度的最终匹配结果。离散性本身蕴含着稀疏性,而稀疏性也可以看作是对离散性的一种近似表达。因此,通过在传统松弛模型的基础上增加稀疏约束就能够获得匹配问题的一种近似离散优化解。鉴于此,本文研究提出了两种不同的稀疏匹配模型,并设计了该模型的高效求解算法。稀疏匹配模型能够得到匹配问题的一种稀疏解,从而更加逼近对原始离散匹配问题的近似表达。稀疏模型是近年来计算机视觉与机器学习领域热点研究问题。这些研究为本文所提的稀疏匹配模型的建立与求解提供了重要理论基础。利用图像特征匹配技术,我们可以获得图像之间的某种相似性度量。图像的相似性度量同样可以通过对图像的矢量特征进行核化获得。事实上,这些图像之间的相似性反映了图像数据之间的几何结构信息,而这种几何结构信息可以通过图模型来表达。图像数据间的结构信息同样对实现图像的识别具有十分重要的意义。然而,目前的一些代表性图像识别算法,如主成分分析方法、非负矩阵分解等等,往往缺乏对这种结构信息的有效利用。本文在传统的主成分分析方法的基础上,结合图拉普拉斯嵌入理论研究提出了一种图拉普拉斯正则化主成分分析模型及其求解方法,并给出了基于该模型的图像重构,嵌入与识别方法。该方法旨在主成分分析线性降维的基础上进一步考虑图像数据之间的几何结构信息,从而能够较大程度上增强了传统主成分分析方法在图像低维表示与识别中的鲁棒性和有效性。
二、一类正定复矩阵的谱特征（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、一类正定复矩阵的谱特征（论文提纲范文）
（1）海杂波背景下的雷达目标检测方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 主要符号表 |
| 英文缩略词对照表 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 海杂波研究现状 |
| 1.2.2 雷达目标检测算法研究现状 |
| 1.3 研究内容与结构安排 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 结构安排 |
| 2 海杂波与雷达目标检测基础知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 雷达目标检测基本模型 |
| 2.3 海杂波的统计特性 |
| 2.3.1 海杂波幅度统计特性 |
| 2.3.2 海杂波相关特性 |
| 2.3.3 海杂波仿真方法 |
| 2.3.4 实测数据介绍 |
| 2.4 经典检测方法 |
| 2.4.1 单元平均检测算法 |
| 2.4.2 自适应匹配滤波检测算法 |
| 2.4.3 基于信息几何的检测算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于最大特征值的雷达目标检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于最大特征值的检测方法 |
| 3.2.1 算法设计及原理 |
| 3.2.2 性能分析 |
| 3.3 仿真结果及分析 |
| 3.3.1 基于仿真杂波数据的仿真实验 |
| 3.3.2 基于实测杂波数据的仿真实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 基于谱范数的均值矩阵估计与雷达目标检测 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信息几何基础及新的几何测度 |
| 4.3 均值矩阵估计的几何方法 |
| 4.3.1 均值矩阵估计问题 |
| 4.3.2 基于谱范数测度的均值矩阵估计 |
| 4.3.3 基于谱范数测度的近似均值矩阵估计 |
| 4.4 基于谱范数测度的矩阵检测器 |
| 4.4.1 矩阵检测器设计及原理 |
| 4.4.2 性能分析 |
| 4.5 仿真结果及分析 |
| 4.5.1 基于仿真杂波数据的实验 |
| 4.5.2 基于实测杂波数据的实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于不同几何测度和特征值的雷达目标检测方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于几何重心的矩阵检测器 |
| 5.2.1 几何距离及矩阵估计器 |
| 5.2.2 算法设计及原理 |
| 5.2.3 仿真结果及分析 |
| 5.3 基于最大特征值的中值矩阵检测器 |
| 5.3.1 中值矩阵 |
| 5.3.2 算法设计及原理 |
| 5.3.3 仿真结果及分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 基于滤波处理和特征值的雷达目标检测方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于预处理的最大特征值矩阵检测器 |
| 6.2.1 问题描述及FFT-CA检测算法 |
| 6.2.2 算法设计及原理 |
| 6.2.3 性能分析 |
| 6.2.4 仿真结果及分析 |
| 6.3 子带最大特征值检测算法 |
| 6.3.1 算法设计及原理 |
| 6.3.2 仿真结果及分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 创新点 |
| 7.3 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（2）三维模型邻接面复杂网络的谱聚类方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 三维模型特征建模的研究现状 |
| 1.2.2 复杂网络的研究现状 |
| 1.2.3 三维模型聚类的研究现状 |
| 1.3 主要创新点 |
| 1.4 本文组织结构 |
| 第二章 三维模型表示及谱聚类算法 |
| 2.1 三维模型表示及STEP文件 |
| 2.1.1 三维模型的边界表示法 |
| 2.1.2 STEP文件元素信息提取 |
| 2.2 聚类算法 |
| 2.2.1 谱聚类算法定义及历史背景 |
| 2.2.2 谱聚类算法过程 |
| 2.2.3 谱聚类的一般框架 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于STEP文件的多维度特征建模方法 |
| 3.1 几何特征向量构建 |
| 3.2 拓扑特征向量构建 |
| 3.3 保角描述符向量构建 |
| 3.4 核心曲面边界特征向量构建 |
| 3.5 基于多维度的模型特征向量构建 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 三维模型邻接面复杂网络谱聚类方法 |
| 4.1 三维模型谱聚类方法 |
| 4.2 构建融合特征相似度模型 |
| 4.2.1 多维度特征相似度计算 |
| 4.2.2 基于信息熵的特征权值确定 |
| 4.3 拉普拉斯矩阵的求解 |
| 4.3.1 Lanczos方法 |
| 4.3.2 数值实验及分析 |
| 4.3.3 特征向量空间的构建 |
| 4.4 面节点谱聚类 |
| 4.4.1 实验描述 |
| 4.4.2 实验结果及评价 |
| 4.5 三维模型节点谱聚类 |
| 4.5.1 实验描述 |
| 4.5.2 实验结果及评价 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 三维模型检索和设计重用 |
| 5.1 应用描述 |
| 5.1.1 基于聚类结果面向邻接面复杂网络的检索方法 |
| 5.1.2 面向邻接面复杂网络的设计重用 |
| 5.2 实验描述及结果 |
| 5.3 实验结果的评价 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的主要成果 |
| 致谢 |
（3）认知雷达干扰抑制与波形设计技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 注释表 |
| 缩略词 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 认知雷达技术 |
| 1.2.2 雷达抗干扰方法 |
| 1.2.3 存在问题与不足 |
| 1.3 论文内容安排及主要创新 |
| 第二章 雷达有源欺骗干扰产生原理分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 基于DRFM转发式干扰机 |
| 2.2.1 系统组成 |
| 2.2.2 存储方式 |
| 2.2.3 相参性分析 |
| 2.3 基于干扰过程的典型欺骗干扰产生原理 |
| 2.3.1 距离拖引干扰 |
| 2.3.2 速度拖引干扰 |
| 2.3.3 距离速度联合拖引干扰 |
| 2.4 其它欺骗干扰 |
| 2.4.1 间歇采样转发干扰 |
| 2.4.2 散射波干扰 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 空域-极化域联合干扰抑制滤波器设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于TALS的角度和极化参数估计 |
| 3.2.1 信号模型 |
| 3.2.2 参数估计 |
| 3.3 空域-极化域干扰抑制滤波器设计 |
| 3.3.1 空域-极化域斜投影算子 |
| 3.3.2 复杂度分析 |
| 3.3.3 欺骗干扰抑制实现流程 |
| 3.4 实验结果及分析 |
| 3.4.1 仿真环境 |
| 3.4.2 干扰抑制效果 |
| 3.4.3 干扰抑制性能评估 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 抗宽带ISRJ通带滤波器设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 信号模型 |
| 4.3 通带滤波器设计 |
| 4.3.1 时频谱特征 |
| 4.3.2 通带滤波器设计 |
| 4.3.3 抑制性能评估 |
| 4.3.4 干扰抑制工作流程 |
| 4.4 仿真结果及分析 |
| 4.4.1 仿真环境 |
| 4.4.2 ISRJ效果 |
| 4.4.3 干扰抑制性能 |
| 4.5 本章小节 |
| 第五章 集中式MIMO雷达空间滤波测量矩阵设计 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 集中式MIMO雷达CS DOA估计模型 |
| 5.2.1 传统CS DOA估计 |
| 5.2.2 基于SFMM的 CS DOA估计 |
| 5.3 SFMM设计 |
| 5.4 仿真结果及分析 |
| 5.4.1 干扰情况下DOA估计 |
| 5.4.2 干扰抑制性能评估 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 基于自适应初相的抗速度欺骗干扰脉冲分集设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 速度欺骗雷达回波模型 |
| 6.3 脉冲分集设计与干扰参量认知 |
| 6.3.1 基于自适应初始相位的脉冲分集设计 |
| 6.3.2 基于多通道处理的干扰参量认知 |
| 6.4 仿真结果及分析 |
| 6.4.1 干扰抑制效果 |
| 6.4.2 多通道处理 |
| 6.5 本章小节 |
| 第七章 集中式MIMO雷达部分相关波形设计 |
| 7.1 引言 |
| 7.2 设计基础 |
| 7.2.1 信号模型 |
| 7.2.2 不同配置方式的MIMO雷达 |
| 7.2.3 基于TWCM的部分相关波形合成 |
| 7.3 基于发射方向图综合的TWCM设计 |
| 7.3.1 优化模型 |
| 7.3.2 仿真结果及分析 |
| 7.4 面向SINR增强的TWCM优化设计 |
| 7.4.1 基于PSO的优化模型 |
| 7.4.2 仿真结果与分析 |
| 7.5 Toeplitz矩阵式TWCM设计 |
| 7.5.1 矩阵模型及性质 |
| 7.5.2 仿真结果及分析 |
| 7.6 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 |
（4）符号网络上多智能体系统一致性问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 主要符号对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 多智能体系统在符号网络上协同控制问题的研究意义和研究现状 |
| 1.2.1 研究意义 |
| 1.2.2 研究现状 |
| 1.3 本文的研究动机和主要内容 |
| 第二章 预备知识 |
| 2.1 矩阵理论 |
| 2.2 图论 |
| 2.3 符号网络上的一致性问题 |
| 第三章 多智能体系统在符号网络上协同过程的稳定性 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 问题描述 |
| 3.3 符号网络拓扑结构对Laplacian矩阵惯性指数的影响 |
| 3.4 符号网络Laplacian矩阵的对角占优性与网络结构平衡性的关系:无向网络情形 |
| 3.5 符号网络Laplacian矩阵的对角占优性与网络结构平衡性的关系:有向网络情形 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 符号网络上多智能体系统二分一致性的控制问题 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于牵制控制的多智能体系统二分一致性问题 |
| 4.3 基于事件驱动控制的多智能体系统二分一致性问题 |
| 4.4 仿真实例 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 符号网络结构平衡性的判别方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 符号多层网络结构平衡的判别定理 |
| 5.3 笛卡尔乘积网络结构平衡的判别定理 |
| 5.4 基于数据驱动的符号网络结构平衡的判别算法 |
| 5.5 仿真实例 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 矩阵值权重网络上多智能体系统的二分一致性问题 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 问题描述 |
| 6.3 矩阵值权重无向网络上二分一致性的充分必要条件 |
| 6.4 矩阵值权重有向网络上二分一致性的充分必要条件 |
| 6.5 仿真实例 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 攻读学位期间参与的项目 |
（5）基于ANSYS的大跨度四塔悬索桥风致颤振及抖振研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 悬索桥发展概述 |
| 1.2.1 传统悬索桥的发展 |
| 1.2.2 多塔连跨悬索桥 |
| 1.3 桥梁结构的风致振动 |
| 1.4 桥梁风工程主要研究手段 |
| 1.5 大跨度多塔悬索桥研究进展 |
| 1.5.1 静动力特性研究 |
| 1.5.2 抖振性能研究 |
| 1.5.3 颤振性能研究 |
| 1.6 本文主要研究内容 |
| 参考文献 |
| 第二章 大跨度四塔悬索桥动力特性及参数影响分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 四塔悬索桥有限元建模 |
| 2.2.1 工程概况 |
| 2.2.2 结构有限元建模 |
| 2.3 四塔悬索桥动力特性分析 |
| 2.4 结构关键参数变化对动力特性的影响 |
| 2.4.1 主缆矢跨比 |
| 2.4.2 恒载集度 |
| 2.4.3 主梁刚度 |
| 2.4.4 中塔刚度 |
| 2.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 大跨度四塔悬索桥三维风场模拟 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 谐波合成法 |
| 3.2.1 Deodatis谐波合成法 |
| 3.2.2 FFT技术的运用 |
| 3.3 四塔悬索桥三维风场模拟 |
| 3.3.1 风场的简化 |
| 3.3.2 目标谱的选取 |
| 3.3.3 主梁风场模拟 |
| 3.3.4 主塔风场模拟 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 大跨度四塔悬索桥抖振时域分析及影响因素研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 桥梁抖振响应时域分析方法 |
| 4.2.1 时域风荷载处理 |
| 4.2.2 基于ANSYS的抖振时域分析方法 |
| 4.3 四塔悬索桥抖振响应分析 |
| 4.3.1 主梁断面气动参数 |
| 4.3.2 主梁抖振响应 |
| 4.3.3 主缆抖振响应 |
| 4.3.4 主塔抖振响应 |
| 4.4 四塔悬索桥抖振性能影响因素研究 |
| 4.4.1 气动自激力 |
| 4.4.2 风谱模型 |
| 4.4.3 主梁刚度 |
| 4.4.4 矢跨比 |
| 4.4.5 中塔刚度 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 大跨度四塔悬索桥颤振频域分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 桥梁颤振频域分析方法 |
| 5.2.1 Scanlan自激力模型 |
| 5.2.2 气动自激力在ANSYS中的实现 |
| 5.2.3 机械阻尼的引入 |
| 5.2.4 基于ANSYS的颤振频域分析方法 |
| 5.3 理想平板简支梁算例 |
| 5.4 四塔悬索桥颤振稳定性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 主要研究工作与结论 |
| 6.2 研究工作展望 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（6）大型线性系统与分数阶方程求解及在电磁计算中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 复对称线性系统的Krylov子空间迭代解法 |
| 1.2.2 Toeplitz类线性系统的求解方法 |
| 1.2.3 位移线性方程组的求解 |
| 1.2.4 分数阶扩散方程的数值解法 |
| 1.3 本文的主要内容和方法 |
| 1.4 基本符号 |
| 第二章 求解电磁仿真中复对称线性系统COCG算法和COCR算法的两个QMR型变形 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 COCG算法和QMR SYM算法 |
| 2.2.1 COCG算法 |
| 2.2.2 QMR SYM算法 |
| 2.3 COCR算法和QMR CA算法 |
| 2.3.1 COCR算法 |
| 2.3.2 QMR CA算法 |
| 2.4 QMRCOCG算法和QMRCOCR算法 |
| 2.4.1 QMRCOCG算法 |
| 2.4.2 QMRCOCR算法 |
| 2.5 数值实验 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 求解复对称线性系统的SCBiCG型算法及在几个电磁学模型仿真中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 CBiCG算法 |
| 3.3 求解复对称线性系统的SCBiCG型算法 |
| 3.3.1 SCBiCG型算法之一：COCG算法 |
| 3.3.2 SCBiCG型算法之二：BiCGCR/COCR算法 |
| 3.4 预处理CBiCG算法 |
| 3.4.1 预处理COCG算法 |
| 3.4.2 预处理COCR算法 |
| 3.4.3 BiCGCR和COCR两种算法的数学等价性 |
| 3.5 数值实验 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 求解近场动力学模型仿真问题的循环预处理迭代算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 数学模型及其有限元离散 |
| 4.3 创建循环预处理子的过程 |
| 4.4 数值实验 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 求解一类位移线性系统的BiCR型算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 BiCR型算法 |
| 5.2.1 BiCR算法 |
| 5.2.2 BiCRStab算法 |
| 5.3 BiCR型算法的位移版变形算法 |
| 5.4 数值实验 |
| 5.4.1 关于位移BiCR和位移BiCG两种算法的结果 |
| 5.4.2 关于位移BiCRStab和位移BiCGStab两种算法的结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 基于Strang型预处理的BVM方法求解分数阶扩散方程 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 FDEs的半离散化形式和边值方法 (BVM) |
| 6.2.1 使用有限差分方法半离散FDEs |
| 6.2.2 边值方法 (BVMs) |
| 6.3 预处理子的创建和算法收敛性分析 |
| 6.3.1 预处理子的创建 |
| 6.3.2 收敛性和计算复杂度分析 |
| 6.4 数值实验 |
| 6.5 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录A 位移BiCGStab算法 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 |
（7）基于图谱的图匹配算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状与分析 |
| 1.2.1 图匹配的研究现状 |
| 1.2.2 图谱的发展现状 |
| 1.3 研究内容及组织结构 |
| 2 图谱与图匹配的基础理论 |
| 2.1 图论 |
| 2.1.1 图的基本概念 |
| 2.1.2 图的存储 |
| 2.1.3 图匹配的定义 |
| 2.2 矩阵的谱 |
| 2.2.1 特征值与特征向量 |
| 2.2.2 特征值分解 |
| 2.2.3 奇异值分解 |
| 3 改进的LAPLACE谱特征提取与匹配算法 |
| 3.1 特征提取算法 |
| 3.1.1 邻接谱特征 |
| 3.1.2 Laplace谱特征 |
| 3.2 改进的LAPLACE谱特征的图匹配算法 |
| 3.2.1 改进的Laplace谱特征 |
| 3.2.2 算法原理 |
| 3.2.3 算法步骤 |
| 3.3 实验结果及分析 |
| 4 基于相似度矩阵的KUHN-MUNKRES算法 |
| 4.1 匈牙利算法与KUHN-MUNKRES算法 |
| 4.1.1 匈牙利算法 |
| 4.1.2 Kuhn-Munkres算法 |
| 4.2 基于相似度矩阵的KM算法 |
| 4.2.1 图的相似度矩阵 |
| 4.2.2 算法原理 |
| 4.2.3 算法步骤 |
| 4.3 实验结果及分析 |
| 5 基于位置谱特征的概率松弛图匹配算法 |
| 5.1 概率松弛匹配算法 |
| 5.1.1 初始概率匹配矩阵 |
| 5.1.2 节点空间位置属性的嵌入 |
| 5.1.3 概率松弛匹配 |
| 5.2 算法步骤 |
| 5.3 实验结果及分析 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间论文发表 |
| 致谢 |
（8）基于热核嵌入的图像分类技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文选题的背景与意义 |
| 1.2 图像热核描述的研究现状 |
| 1.3 图像分类方法概述 |
| 1.3.1 图像分类特征简述 |
| 1.3.2 图像分类器简述 |
| 1.4 论文的主要工作 |
| 1.5 论文组织结构安排 |
| 第2章 图像热核嵌入坐标建立 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 Harris-Laplace特征点的提取 |
| 2.3 Delaunay三角剖分 |
| 2.4 热核定义与方法概述 |
| 2.5 热核坐标建立 |
| 2.5.1 图论基础知识 |
| 2.5.2 热核坐标向量空间的嵌入 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 改进的特征点检测方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 两种特征点检测算法 |
| 3.2.1 Harris-Laplace特征点检测 |
| 3.2.2 Canny-Harris特征点检测 |
| 3.2.3 Harris-Laplace与Canny-Harris方法的优劣分析 |
| 3.3 改进的特征点检测算法 |
| 3.3.1 Harris-Laplace与Canny-Harris相结合 |
| 3.3.2 基于改进算法的特征点检测 |
| 3.4 谱聚类与拉普拉斯矩阵 |
| 3.5 图像特征的建立 |
| 3.5.1 图像谱特征的建立 |
| 3.5.2 图像热核特征的建立 |
| 3.6 基于PCA的图像特征映射 |
| 3.7 实验结果与分析 |
| 3.7.1 邻接矩阵特征PCA模式空间映射 |
| 3.7.2 拉普拉斯特征PCA模式空间映射 |
| 3.7.3 热核特征PCA模式空间映射 |
| 3.8 本章小结 |
| 第4章 利用图像热核特征进行图像分类 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 支持向量机 |
| 4.2.1 线性可分支持向量机 |
| 4.2.2 支持向量机的核函数 |
| 4.3 基于SVM的分类方法 |
| 4.4 实验结果与分析 |
| 4.4.1 实验数据与工具 |
| 4.4.2 热核特征的截取维度对SVM分类影响 |
| 4.4.3 热核特征时间参数对SVM分类影响 |
| 4.4.4 热核特征与光谱特征SVM分类对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果 |
| 致谢 |
（9）盲信号分离技术研究及其在非合作通信中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究的目的和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 盲信号分离技术研究现状 |
| 1.2.2 非合作MIMO-STBC通信研究现状 |
| 1.3 本文的内容安排 |
| 第二章 理论基础及常用算法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 复数ICA理论基础 |
| 2.2.1 复数ICA模型、可辨识性以及剩余模糊 |
| 2.2.2 预处理 |
| 2.2.3 独立性判据 |
| 2.2.4 优化算法 |
| 2.2.5 分离效果的衡量 |
| 2.3 复数ICA常用算法 |
| 2.3.1 非圆复数Fast ICA(nc-Fast ICA)算法 |
| 2.3.2 负熵最大化(CMN)算法 |
| 2.3.3 联合近似对角化(JADE)算法 |
| 2.4 MIMO-STBC准静态衰落信道模型 |
| 2.5 本章小节 |
| 第三章 nc-Fast ICA算法性能分析及改进 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 nc-Fast ICA算法性能分析 |
| 3.2.1 基于固定点迭代的全局收敛性分析 |
| 3.2.2 基于代价函数的算法稳定性分析 |
| 3.2.3 仿真实验 |
| 3.3 一种高效的适用于通信信号盲分离的快速不动点算法 |
| 3.3.1 nc-Fast ICA估计误差分析 |
| 3.3.2 适用于通信信号盲分离的近似最优非线性函数 |
| 3.3.3 E-nc-Fast ICA算法 |
| 3.3.4 仿真实验 |
| 3.4 本章小节 |
| 第四章 CMN算法性能分析及改进 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 CMN算法性能分析 |
| 4.2.1 CMN算法固定点迭代的收敛性分析 |
| 4.2.2 CMN算法代价函数的稳定性分析 |
| 4.2.3 仿真实验 |
| 4.3 一种适用于噪声环境下的CMN算法 |
| 4.3.1 噪声ICA模型 |
| 4.3.2 伪白化 |
| 4.3.3 去噪CMN算法 |
| 4.3.4 仿真实验 |
| 4.4 本章小节 |
| 第五章 经典复数ICA算法在MIMO-STBC系统盲分离中的应用 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 MIMO-STBC系统模型 |
| 5.3 nc-Fast ICA对不同MIMO-STBC系统可分离性研究 |
| 5.3.1 可分离性理论研究 |
| 5.3.2 算法实现 |
| 5.3.3 仿真实验 |
| 5.4 JADE对不同MIMO-STBC系统可分离性研究 |
| 5.4.1 可分离性理论研究 |
| 5.4.2 算法实现 |
| 5.4.3 仿真实验 |
| 5.5 本章小节 |
| 第六章 MIMO-OSTBC系统调制识别 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 MIMO-OSTBC系统模型 |
| 6.3 基于最大似然的低复杂度调制识别算法 |
| 6.3.1 信道已知情形下的低复杂度调制识别算法 |
| 6.3.2 信道未知情形下的低复杂度调制识别算法 |
| 6.4 仿真实验 |
| 6.4.1 Alamouti编码 |
| 6.4.2 3/4 码率OSTBC编码 |
| 6.4.3 1/2 码率OSTBC编码 |
| 6.5 本章小节 |
| 第七章 全文总结及展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 附录 文中部分定理和引理的证明 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻博期间取得的研究成果 |
（10）基于图理论与稀疏约束模型的图像表示、匹配与识别（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.2 主要研究内容及创新之处 |
| 1.3 本文的组织结构 |
| 第二章 图像表示与识别中的图理论模型 |
| 2.1 图像的结构化表示 |
| 2.2 图匹配与图像特征匹配 |
| 2.3 基于图理论的图像低维嵌入 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 几何-边随机图及其在图像结构表示中的应用 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 相关工作 |
| 3.2.1 几何图与随机几何图 |
| 3.2.2 广义边随机图 |
| 3.3 几何-边随机图模型与分析 |
| 3.3.1 G-E随机图模型构建 |
| 3.3.2 G-E随机图的匹配 |
| 3.3.3 G-E随机图的谱嵌入 |
| 3.4 基于G-E随机图模型的图像表示 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 图像特征匹配 |
| 3.5.2 图像低维嵌入 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 基于l_p范数稀疏约束模型的图匹配算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 问题描述 |
| 4.3 l_p范数稀疏约束图匹配 |
| 4.3.1 一般问题形式 |
| 4.3.2 稀疏约束匹配松弛模型 |
| 4.3.3 匹配算法 |
| 4.4 稀疏正交性分析 |
| 4.4.1 稀疏正交性的度量 |
| 4.4.2 稀疏与正交性的关系 |
| 4.5 实验结果与分析 |
| 4.5.1 模拟图匹配 |
| 4.5.2 序列图像特征匹配 |
| 4.5.3 真实场景图像特征匹配 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 基于l_(1,2)范数局部稀疏约束模型的特征匹配算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 问题描述与相关工作 |
| 5.3 局部稀疏约束匹配 |
| 5.3.1 局部稀疏匹配模型 |
| 5.3.2 求解算法与理论分析 |
| 5.4 局部稀疏性分析 |
| 5.5 实验结果与分析 |
| 5.5.1 模拟点集匹配 |
| 5.5.2 序列图像特征匹配 |
| 5.5.3 自然场景图像特征匹配 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 图正则化主成分分析及其在图像识别中的应用 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 相关理论 |
| 6.2.1 主成分分析 |
| 6.2.2 图拉普拉斯嵌入 |
| 6.3 图正则化主成分分析模型与算法 |
| 6.3.1 gLPCA模型表示 |
| 6.3.2 模型求解与分析 |
| 6.4 鲁棒图正则化主成分分析模型与算法 |
| 6.4.1 RgLPCA模型表示 |
| 6.4.2 模型求解与分析 |
| 6.5 实验结果与分析 |
| 6.5.1 图像重构与逼近 |
| 6.5.2 图像数据嵌入 |
| 6.5.3 数据聚类与分类 |
| 6.6 本章小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
四、一类正定复矩阵的谱特征（论文参考文献）
- [1]海杂波背景下的雷达目标检测方法研究[D]. 赵文静. 大连理工大学, 2020(01)
- [2]三维模型邻接面复杂网络的谱聚类方法研究[D]. 原焕椿. 山东师范大学, 2020(08)
- [3]认知雷达干扰抑制与波形设计技术研究[D]. 熊伟. 南京航空航天大学, 2019
- [4]符号网络上多智能体系统一致性问题研究[D]. 潘鹿鹿. 上海交通大学, 2019(06)
- [5]基于ANSYS的大跨度四塔悬索桥风致颤振及抖振研究[D]. 杨敏. 东南大学, 2017(12)
- [6]大型线性系统与分数阶方程求解及在电磁计算中的应用[D]. 顾先明. 电子科技大学, 2017(01)
- [7]基于图谱的图匹配算法研究[D]. 高阳. 西安建筑科技大学, 2016(02)
- [8]基于热核嵌入的图像分类技术[D]. 胡云泉. 哈尔滨工程大学, 2016(03)
- [9]盲信号分离技术研究及其在非合作通信中的应用[D]. 钱国兵. 电子科技大学, 2015(07)
- [10]基于图理论与稀疏约束模型的图像表示、匹配与识别[D]. 江波. 安徽大学, 2015(01)