简介：针对线性非负约束的稀疏信号重建问题,提出了基于线性规划的求解方法,充分考虑到信号的各种结构.通过图像仿真试验对比了该方法与传统方法,试验表明该方法性能更佳,可广泛应用于图像降噪、图像去模糊和医疗成像等.

简介：针对分布式压缩感知中联合稀疏信号的重构问题,在分析了信号群与联合稀疏模型（JSM）基础上,利用JSM-2型联合稀疏信号在子空间内的投影特性,提出了一种多重子空间追踪重构算法.仿真结果表明,该算法在降低计算复杂度的同时可有效确保联合稀疏信号重构准确率.

简介：针对BCH码的盲识别问题，提出了一种基于稀疏沃尔什谱的识别方法。算法利用码字与对偶码乘积的码重估计码字的码长，然后利用沃尔什一哈达马变换求解线性方程组的数学模型，通过遍历不同码率，求解少量特定位置的稀疏沃尔什谱，根据谱值大小可实现BCH码的盲识别。仿真实验表明，该算法能够在较高误码率条件下实现对BCH码的盲检测与识别。

简介：对无线传感器网络（WSNs）弱稀疏性事件检测问题进行研究,提出了一种基于并行离散群居蜘蛛优化算法和压缩感知的WSNs稀疏事件检测方案。该方案采用压缩感知（CS）技术进行稀疏事件分析检测,针对事件向量稀疏度未知的特性,设计基于MPI框架的并行离散群居蜘蛛优化算法（PDSSO）,重新定义蜘蛛编码方式和自适应迭代进化机制,给出并行转移策略,并将PDSSO应用于CS重构算法中;针对观测字典难以满足约束等距条件的特点,对稀疏矩阵和测量矩阵进行奇异值预处理操作,在保持稀疏度不变的基础上提高了算法重构性能。仿真结果表明,与GMP等检测方法相比,该方案有效提高了WSNs稀疏事件检测成功率,降低了误检率和漏检率。

简介：首先以雷达天线位置为中心，将单雷达探测包络线的弧线部分按等方位角分解为一定数量的折线段；然后，计算分解后多个雷达探测包络线之间的交点；最后，通过提取外围顶点得到多雷达联合探测包络线。仿真表明，对比传统计算方法，文中所提方法得到的多雷达探测范围和边界更加精确。

简介：针对大多数空间谱估计方法在单快拍情况下失效的问题,本文以奇异值分解为基本手段,提出一种直接利用单快拍阵列接收数据构造长方形伪协方差矩阵的方法模型。相比于已有构造Hermitian矩阵的伪协方差矩阵构造方法,本文提出的构造方法一方面等效阵列维度更高,角度估计性能更优;另一方面,其基本构造模型兼容已有构造方法,更具一般性。理论分析和仿真试验验证了本文提出构造方法的正确性和有效性。

简介：拉格朗日（Lagrange）对偶是最优化方法中的重要理论。通过扩展AdHoc网络的效用最大化模型，分别对其“联合拥塞控制和随机接入”及“联合拥塞控制、路由和调度”两个问题进行建模，运用Lagrange对偶分解把建模后的问题转化为对应于各个不同层的子问题，通过分布的方式独立解决这些子问题不仅可以获得不同的跨层算法，而且可以最终解决全局最优化的问题。论文详细地分析了拉格朗日对偶在adhoc网络这两种跨层方法中的应用。

简介：自对准双重图型（SADP）技术广泛应用于28nm以下节点逻辑电路制造工艺和存储器制造工艺。与其他双重图形技术（LELE,LPLE）相比,在处理二维图形分解时,SADP面临更复杂的要求。针对一种简单的二维图形,介绍了3种图形分解方法,可以有效改善线宽和对准工艺窗口。