全隐式TVD格式求解二维Euler方程的对角化算法

本文采用有限体积法,Chakravarthy提出的基于近似Riemann解的全隐式TVD差分格式求解二维非定常Euler方程。采用牛顿法对半离散化后的全隐式差分方程进行线性化,然后对线性化后的方程采用近似因式分解法处理,得到了两组三对角块矩阵方程组。在求解该方程组时,采用了矩阵对角化思想使原来的4×4三对角块矩阵方程组转化为4组分离的三对角代数方程组,因而大大节省了求解方程组所耗费的计算时间,提高了计算效率。通过对翼型的跨声速绕流问题及圆柱超声速流动问题的计算,证实了本文算法不但简便可靠,而且还具有较强的通用性。采用TVD格式捕捉到的激波分辨率高,上、下游无任何波动。     

一种等效快速非正交联合对角化算法

针对空间源信号参数估计实时性的需求,提出一种等效快速非正交联合对角化（EFJD）算法。该算法具有计算复杂度低和收敛速度快的特点,可有效提高空间源信号参数估计的实时性。该算法从两个方面减少运算量,从而加快联合对角化的收敛速度。一方面根据欲联合对角化的目标矩阵组中矩阵的个数通常大于矩阵秩的实际情形,对目标矩阵组进行预处理,将其中的矩阵个数降为矩阵的秩,减少了每次迭代的运算量;另一方面对初始值进行优化,减少了迭代次数。数学推导证明,当目标矩阵组中矩阵的个数相对于矩阵秩取较大值时,EFJD算法就可降低运算量,而且运算量随二者差值的增加显著降低。仿真结果不但验证了这一结论,还表明其联合对角化精度较快速Frobenius范数对角化（FFDiag）算法有所提高。     

基于MIMO圆阵雷达的二维DOA估计新算法

基于对均匀圆阵导向矢量的分析,将四元均匀圆阵作为多输入多输出(MIMO)雷达的发射阵,通过构造相应的二阶统计量并对其进行联合对角化获得了目标方位角和俯仰角的闭式解,以实现存在角度兼并时目标的二维到达方向(DOA)的估计,并保持原DOA矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对等优点。仿真结果证明算法正确、可行。     

双基地MIMO雷达收发角和径向速度联合估计

在双基地MIMO雷达信号模型基础上,提出一种新的目标收发角和径向速度联合估计方法。该方法首先将三参数估计问题转化为非对称联合对角化问题,然后采用最小二乘循环算法对其求解,估计收发导向矩阵和速度矩阵,最后利用谱分析算法恢复收发角和径向速度。同时采用截断高阶奇异值分解(THOSVD)对数据进行压缩处理,减小运算量。该方法充分利用匹配滤波输出的所有信息,无需二维谱峰搜索,每次循环均可得到精确的闭式解。与基于并行因子(PARAFAC)分析的方法相比,该方法可获得更高的参数估计精度,且三参数自动配对。仿真表明了方法的有效性。     

冲击噪声环境下基于任意阵列流形的空时二维DOA估计方法

 针对冲击噪声环境中信号源的高分辨二维波达方向(DOA)估计问题,提出了一种适合任意阵形的基于联合对角化分数低阶空时(ST)相关矩阵的二维DOA估计方法。该方法先对分数低阶空时矩进行采样构建伪快拍数据矩阵,然后对两个时延分数低阶空时矩阵进行联合对角化处理。其无需二维谱峰搜索和参数配对,在低信噪比下对强冲击噪声具有更好的抑制作用,适合存在一维角度兼并的情况。仿真结果证明了该方法的有效性。     

高超声速化学反应源项雅可比矩阵的对角化

基于Von Neumann稳定性理论,对高超声速化学反应流中源项雅可比(Jacobian)矩阵应用不同对角化方法的耦合隐式格式进行稳定性分析。详细推导出对角化方法情况下数值方法的增长因子,并分析不同对角化方法条件下的增长因子与CFL (Courant-Friedrichs-Lewy)数及波数之间的关系。理论分析与数值验证表明,Kim方法较Eberhardt和Ju方法更适合源项雅可比矩阵的对角化,保证数值求解在较大的CFL数条件下也能够实现稳定快速计算。另外,结合计算得到的刚性参数,稳定性分析结果还指出在高超声速化学反应外部流场中,激波与驻点之间的亚声速高温高压状态是导致数值格式计算不稳定的物理因素。     

二个矩阵同时对角化

提出矩阵合同对角化概念 ,对一个矩阵对角化问题进行推广思考 ,讨论了二个矩阵的同时对角化问题 ,取得了一些结果 ,给出了有关算法     

基于FFDiag算法的变步长盲信号分离

基于快速Frobenius联合近似对角化（FFDiag）算法,提出了一种步长根据代价函数值大小变化的更新规则,使对角化的更新幅度随信号分离状态自适应变化。算法步长与信号分离状态相结合,具有收敛速度快和稳态误差小双重优点,仿真结果证实了算法的有效性。