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基于矩阵LU分解的数字水印算法
牛少彰, 钮心忻, 杨义先
2004, 26(10): 1620-1625.  刊出日期:2004-10-19
关键词: 信息隐藏; 数字水印; LU分解
该文提出了一种新的基于矩阵LU分解的数字水印算法。该方法首先将数字图像的非负矩阵表示转化为G-对角占优矩阵,再进行LU分解,通过量化函数进行数字水印的嵌入,恢复水印时不需要原始图像。将矩阵的LU分解数字水印算法与DCT的中频系数比较法进行了对比实验。实验结果表明这种方法运算速度快并且具有很好的鲁棒性。
基于LU分解的稀疏目标定位算法
赵春晖, 许云龙, 黄辉
2013, 35(9): 2234-2239. doi: 10.3724/SP.J.1146.2012.01527  刊出日期:2013-09-19
关键词: 无线传感器网络, 目标定位, 压缩感知, LU分解
针对基于orth的稀疏目标定位算法中orth预处理会影响原信号的稀疏性的问题,该文提出一种基于LU分解的稀疏目标定位算法。该算法通过网格化感知区域把目标定位问题转化为压缩感知问题,并利用LU分解法对观测字典进行分解得到新的观测字典。该观测字典有效地满足了约束等距性条件,同时对观测值的预处理过程不影响原信号的稀疏性,从而有效地保证了算法的重建性能,提升了算法的定位精度。实验结果表明,基于LU分解的稀疏目标定位算法的性能远优于基于orth的稀疏目标定位算法,目标的定位精度得到了较大地提升。
一种基于Doolittle LU分解的线性方程组并行求解方法
徐晓飞, 曹祥玉, 姚旭, 陈盼
2010, 32(8): 2019-2022. doi: 10.3724/SP.J.1146.2009.01401  刊出日期:2010-08-19
关键词: Doolittle LU分解, 线性方程组, 并行计算
矩阵方程的快速求解是矩量法计算电大问题的关键,LU分解是求解线性方程组的有效方法。该文详细地分析了Doolittle LU分解过程,基于分解过程的特点,在MPI(Message-Passing interface) 并行环境下,提出了按直角式循环对进程进行任务分配的并行求解方法。实验证明该方法可以有效地减少进程间数据通信量,从而加快计算速度。
基于贝叶斯网络模型的遥感图像数据处理技术
李启青, 马建文, 哈斯巴干, 韩秀珍, 刘志丽
2003, 25(10): 1321-1326.  刊出日期:2003-10-19
关键词: 贝叶斯网络模型; 知识描述; 信息推理; 遥感图像数据
贝叶斯网络是一种不确定性知识的推理和描述技术,针对遥感数据的复杂性和不确定性,该文提出了一种基于贝叶斯网络模型的遥感数据推理和描述技术。文中利用 2002年春季中-日亚洲沙尘暴项目的土地利用数据(LU),沙尘监测数据(TSP),卫星 AVHRR时间序列 LST/Albedo数据,采用贝叶斯网络模型进行了知识描述和信息推理预测实验,取得了较好的效果。
基于拉格朗日乘子法的二维修正DFT调制滤波器组设计算法
周芳, 水鹏朗, 蒋俊正
2017, 39(5): 1261-1265. doi: 10.11999/JEIT160651  刊出日期:2017-05-19
关键词: 2维修正滤波器组, 离散傅里叶变换调制, 迭代优化, 拉格朗日乘子法, 块LU分解
基于拉格朗日乘子法,该文提出一种2维修正离散傅里叶变换调制滤波器组的迭代设计方法。在每次迭代中,原型滤波器的设计描述成一个约束为2次函数的2次规划问题。引入拉格朗日乘子法将问题转化为无约束的优化问题,通过求解线性矩阵方程得到优化问题的解。针对矩阵方程中的系数矩阵的特点,运用块LU分解,显著降低了运算复杂度。仿真实验表明,与现有的设计方法相比,该文方法设计得到的2维修正离散傅里叶变换调制滤波器组的重构误差和阻带衰减均有较大的改善。
一种应用于目标宽带RCS快速计算的高效预处理技术
赵克明, 孙玉发
2011, 33(4): 992-996. doi: 10.3724/SP.J.1146.2010.00756  刊出日期:2011-04-19
关键词: 矩量法, 渐近波形估计, 可变内外迭代法, 近场矩阵预处理
矩量法常与渐近波形估计技术结合用于目标宽带雷达散射截面的快速计算,然而当目标为电大尺寸时,此种方法仍然十分耗时。该文使用一种基于可变内外迭代技术的Krylov子空间迭代法FBICGSTAB求解由电场积分方程离散得到的大型稠密矩阵方程。同时近场矩阵预处理技术将与双阈值不完全LU分解预处理技术结合用于降低FBICGSTAB的迭代求解次数。数值计算表明:在不影响精度的前提下,该文方法可以大大提高目标宽带雷达散射截面的计算效率。

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