基于Newton/Gauss-Seidel迭代的DGM隐式方法

在Newton迭代方法的基础上,对高阶精度间断Galerkin有限元方法 (DGM)的时间隐式格式进行了研究.Newton迭代法的优势在于收敛效率高效,并且定常和非定常问题能够统一处理,对于非定常问题无需引入双时间步策略.为了避免大型矩阵的求逆,采用一步Gauss-Seidel迭代和Matrix-free技术消去残值Jacobi矩阵的上、下三角矩阵,从而只需计算和存储对角(块)矩阵.对角(块)矩阵采用数值方法计算.空间离散采用Taylor基,其优势在于对于任意形状的网格,基函数的形式是一致的,有利于在混合网格上推广.利用该方法,数值模拟了Bump绕流和NACA0012翼型绕流.计算结果表明,与显式的Runge-Kutta时间格式相比,隐式格式所需的迭代步数和CPU时间均在很大程度上得到减少,计算效率能够提高1～2个量级.

车桥耦合振动方程的分组迭代求解

对于车桥耦合振动这一类复杂问题，若对桥梁采用一致质量阵与一致刚度阵，最后所得总质量阵与总刚度阵均为对称阵，页车辆由于蠕滑等因素的存在，车辆刚度阵和阻尼阵为非对称方阵。对于这样两组方程，利用其各自的特点分别进行求解，二者之间再利用Ｓｅｉｄｅｌ迭代法的概念进行二次迭代求解。并给出分组迭代求解的收敛准则。常用的３种动力方程直接数值积分法，即Ｎｅｗｍａｒｋ法，Ｗｉｌｓｏｎ－θ法，和线性加速度法都属于近似法。文章就各种方法误差的来源作了分析，对各种积分法的精度作了比较，并提出了减少误差的措施。以及各积分法适用的范围。

基于迭代分组均衡的SC-FDMA-IDMA非正交多址接入系统

SC-FDMA-IDMA非正交多址接入结合了SC-FDMA和IDMA 2种技术,这种结合使SC-FDMA-IDMA有可能继承这2种技术各自不同的优点,例如容量大、峰平功率比(PAPR)低、多用户信号检测简单等。但由于用户信号采用SC-FDMA这种特殊的单载波调制方式进行传输,当信道的频率选择性比较严重时,系统性能将快速下降。为此推导了适应于SC-FDMA-IDMA系统的迭代分组判决反馈均衡(IB-DFE)算法,以提高系统抗频率选择性衰落的能力。仿真研究表明,采用IB-DFE均衡算法后,相对于采用高阶调制的单用户SC-FDMA系统,在相同的传输效率下采用低阶调制的多用户SC-FDMA-IDMA系统的性能有了很大的提高。

频率选择性衰落下一种基于迭代干扰抵消的空时分组码译码算法

针对频率选择性衰落下空时分组码的正交性由于多径干扰而遭到严重破坏,提出一种基于迭代干扰抵消的最大似然序列估计(MLSE)译码方案;并结合最大比合并方法对所提方案进行改进和提高,以进一步降低计算复杂度。这些方案能很好地弥补通常空时分组码在频率选择性衰落下译码时的不足,它们不仅能抵消正交性没有破坏的在偶次项上的多径干扰,还能抵消正交性受到破坏的在奇次项上的多径干扰;有着非常好的性能。而且与直接对长序列信号进行MLSE译码相比,有着非常低的译码复杂度;从而以低复杂度实现了较好的空时分组码译码性能。

一种基于PVM的二重网格并行Gauss-Seidel迭代算法

为了克服分组Gauss-Seidel迭代算法迭代次数较多的缺陷,提出了一种基于PVM平台下的二重网格并行Gauss-Seidel迭代算法,并编程进行了数值试验,试验结果表明较分组Gauss-Seidel迭代算法优越。

基于迭代列消元法的线性分组码参数盲识别

针对线性分组码参数盲识别容错性能差的问题,提出基于迭代列消元法的线性分组码参数盲识别方法。首先对截获矩阵应用迭代列消元法,将其相关列对应各个窗内的转移矩阵中的列向量作为候选校验向量,再根据截获矩阵对偶码空间归一化维数来识别码字长度和同步时刻,最后将对偶码字进行初等行变换识别校验矩阵。仿真结果证明,与以往盲识别方法相比,所提方法容错性能好,适用于各种码率的线性分组码的码字长度、同步时刻和生成多项式识别。

块空时分组编码SC-FDMA虚拟MIMO迭代均衡接收机

以块空时分组编码的SC-FDMA虚拟MIMO系统为研究对象,理论推导给出块空时分组编码的SC-FDMA虚拟MIMO系统接收信号模型及虚拟MIMO接收机迭代均衡算法;仿真结果表明:迭代均衡接收机可显著提高块空时分组编码的SC-FDMA虚拟MIMO系统的链路可靠性。

求解模糊线性系统的Gauss-Seidel迭代法

研究给出了求解模糊线性系统的基于矩阵方程模型的Gauss-Seidel迭代法,并用实例说明了方法的有效性.

空频分组编码OFDM系统迭代解码算法

根据OFDM系统子信道的相关性,为空频分组编码(SFBC)OFDM系统提出了一种简单的解码算法。该算法只需要少量的导频就可以估计信道并解码,当传输模式是QPSK时甚至无需信道估计。仿真结果表明:该算法与差分解码相似,虽然与相干解码比较有3 dB的性能损失,但是仍然能够得到分集增益,并且计算复杂度大大降低。

三对角方程组行处理法分布式并行迭代算法的分组方法

给出大型和超大型三对角方程组的一种分组方法,使之适合三对角方程组行处理法分布式并行迭代算法设计中分治策略的需要,并适合三对角方程组行处理法并行解法在结合给定分布存储MIMD计算机模型时的任一种MIMD互连网络拓扑结构.

MIMO系统中的迭代分组MAP检测算法

该文提出了在分组MAP检测器内部进行干扰信息更新和检测信息迭代反馈的检测算法。在MIMO系统基本的分组MAP检测算法基础上,利用先检测分组产生的后验信息替代先验信息提高干扰信号的估计精确度,进一步可以使用迭代反馈的方法在检测器内部进行反馈检测分组的后验信息,从而提高了检测信号的分集度。仿真结果表明在未编码系统中改进的分组检测方法能够显著地提高系统误码率性能,在编码系统中能够加快整个系统的收敛。

Gauss-Seidel迭代法收敛的新准则

给出了当‖ B‖F =∑ni=1b2i ≥ 1 ,b2i =∑nj=1|bij|2 ,i=1 ,n时 ,Gauss-Seidel迭代法收敛的充分条件 。

偏微分方程的交替分组显式迭代方法

求解复杂的偏微分方程或方程组时,对方程构造的差分格式可分为显式和隐式两大类。显式格式虽适用于并行计算,但其稳定性条件有严格限制;隐式格式稳定性虽好,但不能直接用于并行计算。本文利用交替分组显式算法的思想来设计隐式差分方程组的迭代解法,得到交替分组显式迭代法(AGEI)。这种方法可用于主对角占优的一般三对角方程组的迭代求解,不仅格式容易实现而且可直接进行并行计算。

预处理Gauss-Seidel迭代方法渐近收敛率的单调性

研究带参数预处理的改进Gauss-Seidel迭代法对非奇异M-矩阵的收敛性,证明了当所有预处理参数αi满足0≤αi≤1时,其迭代矩阵的谱半径是单调下降的,从而其渐近收敛率是单调上升的。并给出了一个矩阵系列,其迭代矩阵的谱半径当所有预处理参数αi=1时达到最小值,亦即此时其渐近收敛率达到最大值。这些反例说明,Gauss-Seidel迭代法的迭代矩阵的谱半径的单调性当αi>1时将不能得到保证。

预处理子为(I+S′)的Gauss-Seidel迭代法的收敛定理

1991年,Gunawardrnna等人提出了预处理子为(I+S)的改进的Gauss-Seidel方法.我们在本文中用预处理子(I+S′)代替(I+S),这里 i=1,2,…,n-1,j=i+1,(S′)ij=-ai,ki0 其它,证明了这种改进的Gauss-Seidel迭代法也是收敛的.

一种基于用户分组梯度迭代的LTE动态干扰协调技术

LTE系统的频率复用因子为1,小区间干扰成为最主要干扰来源,如何降低或者消除小区间干扰是提高蜂窝系统容量和用户速率的关键。本文在用户分组的基础上,提出了一种利用梯度迭代来实现动态功率最优逼近的干扰协调方案。本方案可有效地减小小区间的信息交互量,并保证用户的公平性。仿真结果表明,所提方案能够很好地动态调节用户功率,跟踪最优小区用户信道质量的变化和小区负载的变化,且能够实现更快的收敛速度。

基于Gauss-Seidel迭代算法的块式数据检测技术

块式数据检测技术能克服短波信道的时变性,能对数据信号进行有效检测。在Gauss-Seidel迭代算法的基础之上,提出了对于块式数据线性数据检测器(BLE)的优化设计方案,使得信道估值与数据检测使用相同的设备来完成,进一步降低了系统的复杂度。仿真结果表明,优化后的BLE的性能优于传统BLE性能。

FTN系统中两种频域迭代分组判决反馈均衡器仿真分析

超奈奎斯特(FTN)码元速率传输系统可以有效提高数据传输速率,但该系统在接收端引入了无限长的码间串扰(ISI),从而增加了接收复杂度。为此,分析两种能降低FTN系统计算复杂度的频域均衡器,即频域迭代分组判决反馈均衡器(IBDFE)和低复杂度迭代分组判决反馈均衡器(LC-IBDFE)。将IBDFE和LC-IBDFE分别扩展到加性高斯白噪声(AWGN)信道和频率选择性衰落信道中。仿真结果表明,这两种频域均衡器可以应用到衰落信道中,且在多径数目不大的情况下,两者的误码率和AWGN信道条件下十分接近。

Gauss-Seidel最小二乘渐进迭代逼近

几何迭代法,即渐进迭代逼近(progressive-iterativeapproximation,PIA),作为一种有效的数据拟合方法,吸引了众多研究者的关注,并获得广泛的应用.针对经典LSPIA算法收敛速度较慢的问题,提出一种基于Gauss-Seidel迭代方法的快速PIA算法,称为GS-LSPIA.首先,从给定的数据点中选取拟合曲线的控制点;然后,采用累加弦长法参数化给定数据点;最后,GS-LSPIA通过迭代地调整控制点来生成一系列拟合曲线(曲面),并且保证了生成的曲线(曲面)的极限是对于给定数据点的最小二乘拟合结果.在多个曲线曲面拟合上的实验结果表明,为达到相同的拟合精度,GS-LSPIA算法比LSPIA算法需要更少的步骤和更短的运算时间.因此,GS-LSPIA是有效的,而且具有比LSPIA算法更快的收敛速度.

色散方程的交替分组迭代方法

给出了求解具有周期边界条件色散方程近似解的交替分组迭代法.构造了逼近色散方程的两层隐式差分格式,以此隐式差分格式为基础设计出一种适合在并行机上进行计算的交替分组迭代方法,并证明了上述隐式差分格式的绝对稳定性和交替分组迭代过程的收敛性.数值试验对色散方程的隐格式与Crank-Nicolson格式分别应用交替分组迭代求解.结果表明,该方法具有很好的数值精度和良好的实用性.