一种利用ILSP的同步DS-CDMA信号快速盲解扩算法

针对同步DS-CDMA信号的盲解扩问题，本文提出了一种基于迭代最小二乘投影算法(ILSP)的快速盲解扩算法。本算法首先通过对截获信号的协方差矩阵进行特征分解，估计出由各用户扩频序列张成的信号子空间，然后结合扩频码序列的有限符号集特性，利用ILSP算法消除由特征分解产生的酉矩阵模糊问题，得到扩频序列的精确估计，最后利用估计得到的扩频序列对截获信号解扩得到信息码序列，完成DS-CDMA信号的盲解扩。仿真结果表明本算法在低信噪比条件下具有良好的盲解扩性能，且相较传统算法本文提出算法大大降低了计算复杂度 。     

模态综合的直接变换法

基于固定界面模态综合的Craig-Bampton方法,提出了模态综合的直接变换方法,该法在形式上更简洁,适用于大规模动力学系统的模态分析和动力学模型减缩。对采用直接变换法模态综合过程的计算误差做了分析,给出了计算误差界,阐明了模态综合后总体结构的固有频率与子结构保留主模态个数之间的关系。针对子结构界面自由度太大的情况,提出了直接变换法的分部算法,不需组集系统总刚度、总质量矩阵,仅在子结构的基础上完成系统的减缩。计算实例表明该算法的有效性及计算的稳定性。     

一种STBC-OFDM系统中的盲和半盲信道估计

针对尾部补零(Zero padd ing,ZP)的空时分组编码正交频分复用(Space-tim e b lock cod ing orthogona l fre-quency d iv is ion m u ltip lex ing,STBC-OFDM)系统,提出了一种基于子空间分解的信道估计算法。首先利用STBC的编码结构和OFDM信号中由ZP和虚载波(V irtua l carrier,VC)引入的冗余,推导了该算法的盲估计形式,然后对其可辨识性进行了理论分析,证明了该盲方法可以在一个标量因子模糊度的意义上辨识出多个信道的冲激响应。通过结合使用导频信息形成半盲算法,可以消除模糊度。仿真结果表明,该算法的信道估计准确度较高,可以有效地跟踪衰落信道,在低信噪比时性能良好。     

基于MPP编程环境的一种并行子空间迭代法

子空间迭代法是科学与工程计算中求解广义特征值问题的有效方法 ,针对向量机和共享内存的多处理机 ,前人已成功地作了并行处理。文中给出了适合 MPP大规模并行计算机的并行子空间迭代法。该算法将广义特征值问题转换为一般特征值问题 ,其计算工作量主要体现在矩阵乘法 ,通过对该方法作并行处理 ,使矩阵求逆及一部分乘法运算转换为各结点机上三角形方程组的并行求解。在大规模并行计算机 PA R95上结合 J8- II机翼的动力特性问题对该算法作了数值试验 ,结果说明所给算法是非常有效的     

求解大型非对称线性方程组的拟最小残量IOM（q）算法

不完全正交化算法（IOM（q））由于存储量和计算量小，常用来求解大非对称线性方程组。而此方法收敛过程常出现不规划振荡现象，从而影响了收敛速度。本文将拟残量最小的化性质加到IMO（q）算法中，提出拟最小残量不完全正交化算法（QMRIOM（q），这样收敛曲线光滑无振荡，从而大大加快其收敛速度，而且保留其存储量和计算量小的性质。     

机翼结构布局优化的并行子空间方法

机翼内部构件的布局优劣在很大程度上影响着机翼结构质量,因此进行布局优化设计尤为重要。采用并行子空间方法求解机翼结构布局优化的问题,将机翼结构布局设计问题分为梁站位优化、桁条优化和厚度优化三个并行的子空间,设计变量在各自的子空间内单独优化;各子空间优化结束后,在系统级中协调三个子空间的设计变量,保持最小质量的子空间的优化变量不变;采用近似一维搜索的方法协调其他子空间的设计变量,然后进行变量迭代直至收敛。结果表明:该方法具有较高的优化效率,能够取得较好的优化结果,具有实际工程应用价值。     

约化代数自伴的充要条件

约化代数是自伴的吗?这是一个知名的问题,至今没有解决。它的肯定的回答将蕴含可传代数问题及约化算子问题的肯定回答。在这篇文章中,我们找到了约化代数是自伴的几个充要条件。例如,我们得到:约化代数u是自伴的充要条件是对于每个n≥2,u~(n)的每个稠定义的不变图形子空间是约化子空间。     

非对称广义特征值问题重特征值的灵敏度分析

研究非对称广义特征值问题半单重特征值的灵敏度分析。对于解析依赖于多参数的非对称广义特征值问题．给出了半单重特征值的方向导数，证明了相应的广义不变子空间的解析性，并给出了其一阶导数的表达式。以这些结论为基础，定义了半单重特征值及相应的广义不变子空间的灵敏度，并给出了一个确定矩阵束中敏感元素的方法。本文的结论可应用于模型修正、故障诊断与系统最优控制。     

基于单循环方法的涡轮叶片可靠性及多学科设计优化

为了得到适用于涡轮叶片复杂结构并同时考虑可靠性的多学科设计优化方法,将基于单循环方法的可靠性分析（SLBRA）与并行子空间设计优化方法 （CSSO）相结合,提出了一种基于可靠性的多学科设计优化（RBMDO）方法。在优化过程中使用Kriging近似模型并不断提高模型精度。该方法在计算最可能失效点（MPP）的过程中避免了优化迭代,提高了计算效率。以涡轮叶片的设计优化为例,对该方法进行了验证并与传统双循环方法进行了对比。结果表明,优化结果满足可靠性的要求,与双循环方法相比优化效率明显提高,证明了该方法在工程应用中的可行性和有效性。     

结构在环境激励下的模态参数辨识

针对传统模态辨识方法存在的缺陷,研究了工程结构在环境激励下的模态参数的辨识问题。通过各点测试数据的协方差数据构成Hankel矩阵,运用随机子空间实现进行系统矩阵的辨识。经飞机模型的环境激励分析验证,上述方法具有理想的辨识精度,在大型结构的模态辨识领域,拥有广阔的应用前景。