融合迭代平均滤波的RSSI室内定位算法

针对室内定位中,受无线通信距离和环境的影响,紫蜂(ZigBee)观测信号的随机噪声较为显著,导致定位结果的精度和稳定性较弱的问题,提出一种融合迭代平均滤波的RSSI室内定位算法:在数据采集过程中,采用高斯滤波对观测信号进行预处理,并根据接收信号强度指数测距理论建立起路径损耗模型,由此估算出信号接收节点到广播信标节点间的距离;然后,在定位解算过程中,在线性最小二乘算法的基础上融合迭代平均滤波算法,以抑制随机误差对定位结果的影响;最后,采用自研的CC2530 ZigBee模组对算法的可行性和稳定性进行实验验证。结果表明,等权最小二乘算法的点位精度约为0.64m,距离定权后,最小二乘算法的精度提升到0.52m;用等权最小二乘算法融合迭代平均滤波,精度也能达到0.5 m左右,与距离定权最小二乘的精度相当;同时,融合距离定权和迭代平均滤波2种方法的点位精度可以提高到0.35 m左右。

基于二维回波数据的距离-多普勒副瓣快速迭代抑制方法

针对距离-多普勒二维高副瓣严重影响强目标附近弱目标的高精度提取,现有方法对非网格目标提取效果不佳等问题,提出了一种基于二维回波数据的距离-多普勒副瓣快速迭代抑制算法。在迭代最小均方误差框架下,该方法基于网格化后的二维回波数据自适应地为每个距离-多普勒单元估计最佳权矢量,同时将同一距离门不同多普勒单元协方差矩阵的求逆转化为同一距离单元协方差矩阵的求逆,在不牺牲精度和检测性能的条件下大大降低了计算复杂度。仿真和实测数据验证了文中方法的有效性。

有限元直接迭代算法在MT二维正演计算中的应用

本文将有限元直接迭代算法 ( DIFE)用于 MT二维正演计算 ,充分利用了有限元直接迭代算法同时具有有限元和有限差分基本特征的优点。文中首先简要阐明了 DIFE的基本原理 ,并以此为基础编制了 MT二维正演计算的通用程序。在编程中 ,采用交叉对称三角形网格离散模型、交替方向线松弛算法求解有限元方程组、二次插值函数求解辅助场 ;在 TE极化模式下 ,在空气中考虑了介电常数以及地形的影响。实例说明本文所采用的方法在适应性 (包括模型的适应性和网格的适应性 )、计算精度。

改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法

常用的灰度级-平均灰度级二维直方图存在错分,导致二维Otsu法阈值分割结果不够准确;其快速迭代算法搜寻最佳阈值时避免了穷举搜索,但仍需遍历整个解空间。为此,提出了一种改进的二维Otsu法阈值分割快速迭代算法。采用灰度级-梯度直方图及其区域划分方法,导出了基于该直方图区域划分的Otsu法阈值分割快速迭代算法公式;在实验结果和分析中给出了分割结果和运行时间,并与基于灰度级-平均灰度级二维直方图的Otsu法阈值分割的快速迭代算法及其改进算法进行了比较,实验结果表明,所提出的算法使分割后的图像更为准确,且搜寻最佳阈值时无需遍历整个解空间,运行时间减少了50%左右。

基于迭代和插值算法的二维温度场重建

采用声学传感器和温度传感器相配合得到温度和声学数据,利用迭代和二维插值的原理对离散点进行分析,进而重建二维温度场,数值仿真结果证明该方法是可行的。

二维直方图区域斜分Otsu阈值分割的快速迭代算法

鉴于现有的基于二维直方图区域直分的阈值选取方法中存在明显的错分,提出了一种新的二维直方图区域斜分方法,导出了基于二维直方图区域斜分的Otsu法的快速迭代算法。在实验结果中给出了分割结果和运行时间,并与基于二维直方图直分的Otsu原始算法及其他两种快速算法进行了比较。结果表明所提出的快速迭代算法,使分割后的图像内部区域均匀,边界形状准确,有稳健的抗噪性,同时运行时间大幅减少。

基于二维Arimoto灰度熵的图像阈值分割快速迭代算法

现有的Arimoto熵阈值法仅依赖于灰度直方图分布,且计算最佳阈值时需搜索整个解空间,效率不高.为此,文中提出了一种二维Arimoto灰度熵阈值分割的快速迭代算法.首先,提出了一维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法;然后,考虑图像目标和背景的类内灰度均匀性,导出了基于灰度-平均灰度级直方图的Arimoto灰度熵阈值法,并给出了中间变量的快速递推公式;最后,提出了二维Arimoto灰度熵阈值选取的快速迭代算法,推导了相应的公式,大大减少了运算量.实验结果表明,文中所提算法运行速度快,分割性能优于现有的5种同类阈值分割算法,分割后图像中的目标完整,边缘纹理清晰,细节更为丰富.

用迭代反演算法进行二维井间电磁成像

魏宝君，张中庆，张庚骥．用迭代反演算法进行二维井间电磁成像．测井技术，１９９８，２２（６）：４０７～４１１提出了一种基于逐次逼近解法的迭代反演算法对井间地层电导率的构造进行成像。该方法应用一阶Ｂｏｒｎ近似将积分方程线性化，得到对电导率分布的初始估计，在迭代反演中应用高阶Ｂｏｒｎ近似对井间地层电导率构造作更精确的估计。数值计算结果表明，这种迭代反演算法与基于Ｂｏｒｎ近似、二阶Ｂｏｒｎ近似和扩展Ｂｏｒｎ近似的反演算法相比提高了成像分辨率，而计算效率相当。应用该方法还可以对井间电导率分布进行二次成像。

加权最小二乘估计中选择权数的迭代算法

介绍了加权最小二乘估计的性质及其常见权数选择的方法,并给出评判一个好的二乘估计的标准,由此提出选择权数的迭代算法.

一种加速SIMPLE算法迭代收敛的方案及其在河道平面二维水流计算中的应用

一种加速SIMPLE算法迭代收敛的方案是把SIMPLER与SIMPLEC两种算法结合起来,压力值通过求解压力Poisson方程获得,速度修正值计算式也考虑到了邻点速度修正值的影响。对该方案给出了详细的求解步骤,并通过对长江中游安庆河段平面二维水流流场的计算,将该方案与SIMPLE,SIMPLEC,SIMPLER算法进行了对比。结果表明:该方案有着更好的收敛特性,并且能节省数值计算的时间。

二维谐波频率估计的高精度稳健迭代算法

本文运用基于两阶段的稳健迭代算法考虑了加性噪声中二维多分量谐波频率参数的估计问题。可以证明该算法仅需要三次迭代就能达到收敛,且最终估计量达到和最小二乘估计(LSE)相同的收敛速度以及估计方差达到Cramer-Rao下界。由于基于统计量的迭代估计充分利用了谐波模型的内在特性以及噪声分布特性,所以仅需要三步迭代就达到收敛,因而使得算法计算量很小且稳定,另外还可以证明三步迭代之后的估计量为二维谐波频率的无偏以及一致估计。本文证明了[9]中的单分量模型下的迭代算法可用于多分量情形下的估计,并且本文所采用的频率参数的平行估计方式避免了[9]中逐个估计方式下前一个已估计频率对分量对后一个要估计频率对分量的影响。最后模拟实验证实了估计的无偏性和一致性以及估计量在中样本情形下具备很高的估计精度。

离散非线性系统最优控制迭代算法的二维分析

针对具有终端约束的离散非线性最优控制问题,运用二维系统理论对动态系统优化和参数估计集成算法作了分析.从一个新的角度论证了该算法的最优性及收敛性,并给出了该算法一个易于验证的局部收敛的充要条件和全局收敛的一个充分条件.

图像的二维混合迭代加密识别

作者曾给出图像的一维迭代加密 识别的讨论和椭圆曲线的应用 ;利用已有的结果 ,给出图像的二维混合迭代加密 识别和椭圆曲线的应用 .对于一类重要的图像 ,使用特殊的算法得到横向特征图 ,纵向特征图 ,采用本文给出的研究使图像在传递中获得更好的安全性 .这里给出的研究比以前给出的研究具有更多的优点 .给出二维混合迭代加密 识别的应用 .二维混合迭代加密 识别有效的抵御对图像的攻击 。

基于迭代自适应方法的近场源二维参数联合估计

针对近场源波达方向(DOA)和距离的联合估计问题,提出一种近场迭代自适应算法(NF-IAA)。首先通过划分二维网格表示出近场区域内信源所有可能的位置,每个位置都看作存在一个潜在的信源入射到阵列上,表示出阵列输出的数据模型;然后通过循环迭代利用上一次谱估计的结果构建信号的协方差矩阵,将协方差矩阵的逆作为加权矩阵估计出每个位置对应的潜在信源能量;最后绘制出三维能量谱图,由于只有真实存在的信源能量不为0,因此谱峰对应的位置即为真实存在信源的位置。仿真实验表明在10个快拍条件下,NF-IAA的DOA分辨概率达到了90%,而二维多重信号分类(2D-MUSIC)算法只有40%;当快拍数降至2时,2D-MUSIC算法已经失效,而NF-IAA仍然能很好地分辨出3个入射信源并且准确地估计出位置参数。随着快拍数和信噪比(SNR)的增加,NF-IAA的估计性能一直优于2D-MUSIC。实验结果表明,NF-IAA具备少快拍条件下高精度、高分辨地估计近场源二维位置参数的能力。

基于迭代重加权最小二乘宽度学习系统的微波天线谐振频率建模

为了克服深度学习训练过度耗时的弊端,提出宽度学习系统(BLS),使用岭回归算法求解输出权重,极大地方便了训练过程,对于大样本而言,此做法高效且快速.然而,在处理微波器件这类小样本电磁问题上,则大大限制了模型的拟合能力.为了进一步提升模型的性能,针对小样本的回归问题,将迭代重加权最小二乘算法(IRLS)与宽度学习算法相结合,配合网格搜索法以确定模型的最佳结构.通过对矩形和圆形两种微带天线谐振频率的预测,并与一些主流的算法对比,证实了迭代重加权最小二乘宽度学习系统(IRLS-BLS)的有效性.

大地电磁测深二维正演中辅助场的新算法

文中提出一种计算大地电磁二维正演辅助场的新方法。在主场满足线性插值基函数的前提下,通过构建二次插值基函数来提高辅助场计算中数值求导的精度。通过与线性插值函数法的计算结果进行对比,证明该算法在基本不增加计算量的同时可以大幅度提高大地电磁二维正演精度。文中还研究了网格对辅助场计算的影响,结果表明二次插值法较线性插值法对网格的要求更为宽松。此外还以均匀半空间模型为例讨论了地表网格纵向间距与模型之间的关系,这对正演计算中的网格设计有参考意义。

求解2D条带矩形Packing问题的迭代启发式算法

为求解二维矩形条带装箱问题,提出了一种新颖而有效的启发式算法.算法主要包括矩形装载适应度的计算规则和树型迭代搜索规则,通过选择最高适应度的矩形来装载空间.对大量国际上公认的Benchmark问题实例的计算结果表明,相对于当前的很多著名算法,提出的算法更加有效.

加权整体最小二乘EIO模型与算法

构造了加权整体最小二乘EIO(errors-in-observations)模型,只改正独立观测值,观测值协因数阵最简洁,可克服EIV模型缺陷。基于EIO模型推导了参数估计和协因数阵精确迭代算法,实例结果正确,计算效率高。

一种时域精细算法求解二维双曲热传导问题(英文)

采用一种时域精细算法来求解二维双曲热传导正问题 ,在离散时间段内将各变量展开 ,能够对各变量更精确地进行描述 ,对于非线性问题不需要进行迭代 ,给出了数值验证 。

超大型二维循环卷积的FPT和FNT混合算法

本文将FPT和FNT相结合提出了一种计算超大型二维循环卷积的迭代算法,它的基础是应用了FPT.与二维循环卷积的FPT算法相比,乘法量减少了一个数量级,同时实际取消了FNT算法中卷积规模所受到的字长的限制.