一类矩阵方程组带有子矩阵约束的最小二乘中心对称解

约束矩阵方程问题在控制理论、振动理论、工程和科学计算等领域具有重要应用.基于共轭梯度法的思想,本文构造了一种算法,以寻求一类矩阵方程组的带有子矩阵约束的最小二乘中心对称解.在没有舍入误差的情况下,该算法经过有限步迭代得到了矩阵方程组带子矩阵约束的最小二乘中心对称解,而且,通过选择一种特殊的初始矩阵,得到了矩阵方程组的带子矩阵约束的最小范数最小二乘中心对称解.数值实验显示该算法具有较快的收敛速度.

约束最小二乘的高光谱图像非线性解混

高光谱图像解混是高光谱数据分析的重要研究内容.在现有混合模型的基础上,提出一种新的高光谱图像非线性解混算法.通过在目标函数中引入丰度的非负及和为一约束以及非线性参数的有界约束,该算法将高光谱图像非线性解混问题转化为求解丰度矢量和非线性参数的约束非线性最小二乘问题,继而采用一种交替迭代优化算法求解该问题.仿真和实际高光谱数据的实验结果表明,所提出的算法有效地克服了线性解混的不足,同时具有良好的抗噪声性能,可以作为一种解决高光谱遥感图像非线性解混的有效手段.

基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算方法

针对无源定位问题中可进行伪线性处理的观测方程,提出一种基于约束加权最小二乘的无源定位闭式解算的理论框架。首先,在不限定定位观测量情况下,建立基于约束加权最小二乘的定位模型,推导其无约束最优化形式;然后,只需通过广义特征值分解即可实现辐射源状态估计并给出其解析表达式,并在此基础上证明了该闭式解的全局最优性和减小定位偏差的特性;最后,将该理论框架应用于到达角(angle of arrival,AOA)/到达时间差(time difference of arrival,TDOA)联合定位场景,验证了其有效性。仿真结果表明,所提算法定位精度能够逼近克拉美-罗下限(Cramer-Rao low bound,CRLB),定位偏差明显小于加权最小二乘算法,尤其在连续定位时间较短,噪声强度较大等情况下,验证了所提理论框架的优越性。

线性矩阵方程异类约束最小二乘解的迭代算法

多矩阵变量线性矩阵方程(LME)约束解的计算问题在参数识别、结构设计、振动理论、自动控制理论等领域都有广泛应用。本文借鉴求线性矩阵方程(LME)同类约束最小二乘解的迭代算法,通过构造等价的线性矩阵方程组,建立了求多矩阵变量LME的一种异类约束最小二乘解的迭代算法,并证明了该算法的收敛性。在不考虑舍入误差的情况下,利用该算法不仅可在有限步计算后得到LME的一组异类约束最小二乘解,而且选取特殊初始矩阵时,可求得LME的极小范数异类约束最小二乘解。另外,还可求得指定矩阵在该LME的异类约束最小二乘解集合中的最佳逼近解。算例表明,该算法是有效的。

用带约束条件的矩阵最小二乘法处理靶道实验数据

用Chapman-kirk法处理靶道实验数据时,要针对试验弹丸的类型和测试数据的精度建立相应的弹丸运动微分方程组,并由此建立相应的参数微分方程组,然后编制计算机程序求取对应的气动力系数。当试验弹丸的类型不同或所采用的气动力和力矩的表达式不同时,必须对已编好的程度进行修改。这是一件麻烦事。本文探讨采阁统一的弹丸运动微分方程组,采用统一的数据处理程序,而把不同的弹丸类型(炮弹、尾翼弹、火箭弹)和不同的气动力表达式(线性、非线性)用引进不同的约束条件的方法来加以解决。从而使Chapman-kirkif法具有更大的灵活性。

多变量LME一种异类约束最小二乘解的迭代算法

基于求多矩阵变量线性矩阵方程(LME)异类约束解的迭代算法,通过构造等价的线性矩阵方程组,建立了求多变量LME的一种异类约束最小二乘解的迭代算法.该算法不要求等价线性方程组的系数矩阵正定、可逆或者列满秩,因此该算法总是可行的.不考虑舍入误差时,该算法可在有限步计算后求得多变量LME的一组异类约束最小二乘解;选取特殊的初始矩阵时,可求得多变量LME的极小范数异类约束最小二乘解.此外,还可在多变量LME的异类约束最小二乘解集合中给出指定矩阵的最佳逼近矩阵.算例表明,迭代算法是有效的.

基于带约束最小二乘的超短基线安装偏差校准

超短基线定位系统近年来在海洋开发、河道及港口建设等领域得到了广泛应用。为实现其高精度的定位功能,需要在使用前对其进行精确校准。针对超短基线安装偏差校准问题,提出应用带约束最小二乘法来求解,并且在该校准方法的基础上,针对存在声速测量误差的情况,提出相应的处理方法。仿真结果表明,带约束最小二乘法适用于超短基线校准,并且具有一定的抗误差能力;当系统存在声速测量误差时,本文的处理方法仍有效。本文的研究结果可为超短基线安装偏差的精确校准提供参考。

矩阵方程组一种异类约束最小二乘解的迭代算法

本文研究了求双矩阵变量线性矩阵方程组(LMEs)的一种异类约束最小二乘解的问题.通过构造等价的LMEs,并修改共轭梯度法的下降方向及其有关系数,建立了一种迭代算法.算例表明,迭代算法是有效的.

子矩阵约束下矩阵方程组的双对称最小二乘解

矩阵方程组l∑j=1在控制与系统领域中具有广泛应用.该文构造了一种算法求解这个矩阵方程组,其中X_j∈R^(n_j×n_j)(j=1,2,…,l)为带有特殊中心主子矩阵约束的双对称矩阵.在没有舍入误差的情况下,该算法经过有限步迭代得到[X_1,X_2,…,X_l],使得t∑i=1||l∑j=1A_(ij)X_jB_(ij)-C_i||=min.实例表明这种方法是有效的.

多变量矩阵方程异类约束最小二乘解的迭代算法

本文构造迭代算法研究了多变量矩阵方程异类约束问题,给出了算法的相关性质,证明了该算法的收敛性,利用该算法可经有限步得到方程的异类约束最小二乘解。最后,通过数值例子表明算法是有效的。

附加增值条件的移动最小二乘法的点云孔洞修补

由于扫描设备局限或模型结构复杂等因素导致点云模型出现孔洞,这严重影响模型的后续处理。针对点云孔洞的修补问题,文中提出了一种附加增值条件移动最小二乘法的点云孔洞修补方法。首先提取封闭的孔洞边界,通过密度分析进行迭代切片,不仅削弱点云分布不均的影响,还提高模型细节特征的保留程度;再将离散群点投影至拟合曲面,投影点集二次拟合以获取拟合面节点,保证有足够的边界邻域节点为基础进行孔洞修补;最后利用附加增值条件移动最小二乘法对孔洞进行迭代修补,并对增值点云进行曲率约束,从而达到契合原始模型空间特征的重建。实验采用人为在四个点云模型上制造不同类型的孔洞,并与现有的四种方法进行对比,验证所提方法的有效性,结果表明,文中方法相较于现有的四种方法,完整率、准确率提高了1.83%以上,配准均方根误差与平均曲率均方根降低了68%以上,对比证明了文中方法对于点云模型孔洞具有较强的适用性,可为重建三维点云模型提供可靠信息。

方程AX=B的相位约束最小二乘解

利用矩阵广逆理论,结合相位约束的结构特性,研究矩阵方程AX=B在2种不同相位约束下的极小范数最小二乘解,得到了解的一般表达式.

双变量LME一种异类约束最小二乘解的迭代算法

通过构造等价的线性矩阵方程组(LMEs),将不相容的LMEs异类约束最小二乘解(Ls解)问题转化为相容的LMEs异类约束解问题,然后根据求LMEs的异类约束解的迭代算法构造原理,建立求LMEs的一种异类约束Ls解的迭代算法.不考虑舍入误差时,该算法可在有限步计算后求得LMEs的一组异类约束Ls解;选取特殊的初始矩阵时,该算法可求得LMEs的极小范数异类约束Ls解.此外,还可在LMEs的异类约束Ls解集合中给出指定矩阵的最佳逼近矩阵.

求双变量LME一种异类约束最小二乘解的MCG算法

借鉴求线性矩阵方程(LME)同类约束最小二乘解的修正共轭梯度法,建立了求双变量LME的一种异类约束最小二乘解的修正共轭梯度法,并证明了该算法的收敛性.在不考虑舍入误差的情况下,利用该算法不仅可在有限步计算后得到LME的一组异类约束最小二乘解,而且选取特殊初始矩阵时,可求得LME的极小范数异类约束最小二乘解.另外,还可求得指定矩阵在该LME的异类约束最小二乘解集合中的最佳逼近.算例表明,该算法是有效的.

矩阵方程AX=B的约束最小二乘解

讨论了矩阵方程AX=B在约束条件CX=D下的最小二乘解的等价条件及其表达式.

约束条件增加时二层决策问题最优解的求法

二层决策系统包含着两个最优化决策问题,其中上层决策问题的目标值是由下层决策的解所隐含地确定的。文章讨论了当约束条件增加时,如何在原问题基础上更简洁地求得新决策问题的最优解。

矩阵方程的秩约束最小二乘对称半正定解及其最佳逼近

基于矩阵的奇异值分解和对称矩阵谱分解,给出矩阵方程AX=B有秩约束最小二乘对称半正定解及其最佳逼近解的充分必要条件及有解时解的一般表达式;给出求解最佳逼近解的计算步骤;用数值例子说明结果的正确性。

局部渐近二次条件下带阻尼问题周期解的存在性

本文研究二阶带阻尼问题周期解的存在性问题.在局部渐近二次条件下,利用临界点理论,获得一些新的存在性结果,推广了已有文献的相关存在性结论.

子矩阵约束下矩阵方程的中心对称最小二乘解

研究了一类矩阵方程在子矩阵约束下的中心对称最小二乘解,给出了求解该问题的具体算法,并证明了算法的收敛性,数值实验证明该算法是行之有效的。

条件平差、混合平差模型的抗差最小二乘解

条件平差、混合平差模型的抗差最小二乘解杨元喜条件平差模型、具有参数的条件平差模型和附有条件的参数平差模型与参数平差模型不同，它们均涉及条件极值问题。相应地，观测值受异常污染的抗差估计也涉及抗差条件极值问题。本讲座仍基于等价权原理介绍这三种模型的抗差最...