简介:在一般Banach空间中,使用迭代的方法,研究Ф-强增生算子方程解的逼近问题,建立了带有误差的Ishikawa迭代序列强收敛到解的条件.用Ф-强增生算子代替强增生算子,使以往的相应结果更具一般性.从而改进和推广了有关文献的相关结果.
简介:本文讨论矩阵方程在子矩阵约束下的Hermitian解的共轭梯度迭代算法,先转化成两个低阶方程,然后利用共轭梯度思想分别构造出低阶方程的共轭梯度迭代算法,运用算法求出矩阵方程的Hermitian解及最佳逼近,最后给出了数值实例来验证算法的有效性.
简介:将约束总体最小二乘法(CTLS)应用到目标来波信号方向估计(DOA)中,通过将回波角度估计问题转化为约束总体最小二乘问题,采用一种新的迭代求解方法,可以快速求解,大大简化运算,并可快速收敛到全局最优解;在低中度SNR时,CTLS法估计精度要好于求根MUSIC法(ROOT—MUSIC)和基于总体最小二乘(TLS)改进子空间的超分辨方法的估计精度,在HSNR情况下接近克拉关-罗界(CRB),通过仿真结果对比,证明了CTLS方法在超分辨中的高分辨率性能和该方法的有效性。