基于盲分离技术的水下多源环形阵定位方法研究

根据水下自动探测的工程实际技术发展需求,本文基于盲分离技术研究了环形阵对水下目标辐射噪声信号进行定位的方法,利用水声信号统计特性,通过构建针对水中目标的非线性函数和学习因子等,对自然梯度算法进行了改进,实船信号的盲分离实验结果表明,该方法改进了分离效果。在此基础上,建立了基于线性瞬时混合情况下的定位模型,完成了对六个水中目标的定位研究,取得了令人满意的结果。     

基于高阶统计的水声信道盲辨识

本文给出了基于ARMA模型的水下通信系统模型,将一种基于三阶统计的算法应用到水声信道盲辨识领域,在不需要训练序列的条件下估计得到信道传输函数。与基于二阶统计特性方法相比,该算法具有较强的抗噪性,更适合信噪比低于12dB条件下水声信道的辨识。通过对水声信道盲辨识的计算机仿真,验证了该算法具有较高的辨识精度。     

LaAlO3衬底高温超导线性相位滤波器

报道了带宽为10 MHz,80%以上带宽内群时延失真小于20 ns的高温超导线性相位滤波器.该滤波器制作于LaAlO₃衬底上,采用了一种新的谐振器结构以消除寄生耦合的影响,使得滤波器不仅具有很好的线性相位特性,而且具有对称的幅频响应特性.滤波器实测带宽为9.85 MHz,回波损耗约16 dB,带外抑制大于80 dB,群时延失真（80%以上带宽内）约20 ns,其他实测指标也与仿真结果符合很好. 关键词： 高温超导 滤波器 自均衡 线性相位     

光学向量-矩阵乘法器教学演示实验

为了在光计算教学中提供让学生更易于形象理解光的并行计算能力和实现方式的教学环境,基于向量-矩阵乘法的基本原理,采用LED阵列、光敏管阵列、柱面透镜、薄透镜等简易的基础光学元件搭建了4×4的光学向量-矩阵乘法器教学演示实验.该演示实验展示了并行光计算系统的基本功能实现和构成要素,有助于学生对光计算有初步的形象认识和了解,认知本课程的目的和意义,有利于激发学生对课程学习的兴趣.     

时变带限信道中光通信的均衡与去噪技术

为了解决时变带限信道中的光通信问题,基于自适应均衡和盲均衡方法,提出了一种半盲光信号均衡方案,适用于大气海洋等时变带限光信道的光通信信号处理.对带限光信道中传输的包含泊松噪音开关键控调制光脉冲信号的不同数字均衡处理方法进行了数值模拟,比较了不同方法的结果,证明半盲均衡能更快匹配光信道且能保持收敛.同时,利用小波方法研究了含噪光接收信号去噪问题,发现光滑小波软阈值去噪方法更适合空间光脉冲信号波形,并对通信眼图进行了去噪的数值模拟.     

并行求解三对角线性方程组的分段消元法

本文针对实际并行机系统提出并行求解三对角线性方程组的分段消元法。对于规模大于并行处理机台数的三对角方程组,该算法无须作任何修改即可直接应用。算法复杂性分析表明,分段消元法的有效适用范围很广。文中,我们还给出了分段消元法有定义的一个充分条件,并且将该算法推广应用于拟三对角线性方程的并行求解。     

椭圆离散方程并行预条件子局部构造算法Ⅱ：非自共轭型方程

椭圆离散方程并行预条件子局部构造算法Ⅱ：非自共轭型方程孙家昶，曹建文（中国科学院软件研究所并行软件研究开发中心）ＡＣＬＡＳＳＯＦＬＯＣＡＬＧＲＥＥＮ－ＬＩＫＥＰＡＲＡＬＬＥＬＰＲＥＣＯＮＤＩＴＩＯＮＥＲＡＬＧＯＲＩＴＨＭＦＯＲＥＬＬＩＰＴＩＣＤＩＳＣ...     

可编程光学并行模糊逻辑门

提出了可级联的光学并行模糊逻辑门系统，十六种模糊逻辑运算可通过编程偏振半波片的状态而得到实现，语言中给出了实验结果。     

重建极性连续统理论的基本定律和原理（I）——微极连续统

在对现有微极连续统理论已进行过再研究的基础上重新建立较为完整的微极连续统理论的基本均衡定律和方程体系．在此重建的新体系中不但考虑了由于动量引起的附加动量矩、面力引起的附加面矩和体力引起的附加体矩，而且还考虑了微角速度引起的附加速度，从而可以建立起耦合型的动量、动量矩和能量的均衡定律．从这些新的基本均衡定律可以很自然地推导出相应的局部和非局部均衡方程．通过对比可以清楚地看到这些新结果较之现有的结果都完整．     

密度矩阵重正化群的异构并行优化

密度矩阵重正化群方法（DMRG）在求解一维强关联格点模型的基态时可以获得较高的精度，在应用于二维或准二维问题时，要达到类似的精度通常需要较大的计算量与存储空间.本文提出一种新的DMRG异构并行策略，可以同时发挥计算机中央处理器（CPU）和图形处理器（GPU）的计算性能.针对最耗时的哈密顿量对角化部分，实现了数据的分布式存储，并且给出了CPU和GPU之间的负载平衡策略.以费米Hubbard模型为例，测试了异构并行程序在不同DMRG保留状态数下的运行表现，并给出了相应的性能基准.应用于4腿梯子时，观测到了高温超导中常见的电荷密度条纹，此时保留状态数达到10⁴，使用的GPU显存小于12 GB.