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[发明专利]一种基于混合共轭梯度的SAR图像压缩感知重建算法-CN202110369881.4在审
发明人：朱正为;阳华芮;郭玉英 -专利权人：西南科技大学
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合共轭梯度SL0 SAR图像压缩感知重建新方法。首先构建了一种新的混合共轭梯度，然后在研究SL0算法的基础上，提出了一种新的基于混合共轭梯度的SL0 SAR图像压缩感知重建算法。与现有技术相比，本发明的有益效果是：利用本发明提出的基于混合共轭梯度的SL0新算法对SAR图像进行压缩感知重建，可有效克服锯齿现象，收敛速度快，对噪声不敏感、具有较好的稳健性；在相同实验条件下，本算法可有效提高
一种基于混合共轭梯度 sar 图像压缩感知重建算法

[发明专利]一种基于共轭梯度算法的大规模MIMO信号检测方法-CN202110619523.4有效
发明人：席兵;吴婷;邓炳光;禹斯译;沈艳;朱思韬;郑丹玲;张鹏 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-06-03 - 公布日： 2022-09-23 - 主分类号： H04B7/0413 文献下载
摘要：本发明针对大规模MIMO信号检测复杂度高的现状，利用Neumann级数近似展开算法与矩阵分裂算法构造预处理矩阵，提出一种基于共轭梯度的大规模MIMO信号检测算法，属于5G通信技术领域。首先利用MMSE算法将信号检测问题转化为线性方程组求解问题，然后基于共轭梯度算法引入预处理矩阵，最后将多次迭代的结果作为发送信号的估计值。经验证表明，利用预处理矩阵使矩阵的特征值更为集中，使得共轭梯度算法收敛性更好，收敛速度更快。
一种基于共轭梯度算法大规模 mimo 信号检测方法

[发明专利]一种加速电路网络状态方程迭代求解的方法-CN201610245472.2有效
发明人：纪锋;魏晓光;肖彩霞;高冲 -专利权人：全球能源互联网研究院;国家电网公司;国网浙江省电力公司
申请日： 2016-04-19 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种加速电路网络状态方程迭代求解的方法，包括下述步骤：(1)列写电路的系统状态方程，并将其变换为一阶状态方程；(2)利用直接积分法对一阶状态方程进行迭代求解；(3)在直接积分法迭代过程中调用共轭梯度法或带预条件的共轭梯度算法实现加速求解本发明提供的技术方案通过变换直接积分法迭代格式的求解步骤，使求解过程中的矩阵逆乘向量运算满足了共轭梯度迭代求解算法所要求的矩阵特性，使求解过程可以调用现已成熟的、高速的共轭梯度算法来完成求解加速。
一种加速电路网络状态方程求解方法

[发明专利]共轭梯度的阵列抗干扰方法-CN202010140026.1有效
发明人：陈鹏;韩蔚峰;曹振新 -专利权人：南京步微信息科技有限公司
申请日： 2020-03-03 - 公布日： 2022-07-26 - 主分类号： H04K3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种共轭梯度的阵列抗干扰方法，方法步骤如下：步骤1、对卫星导航定位、雷达探测以及无线通信应用场景构建自适应阵列抗干扰的由信号模型构建的优化问题模型；步骤2、基于共轭梯度理论，利用低复杂度的共轭迭代算法本发明利用共轭梯度的迭代权值计算可以有效降低传统算法的复杂度，实现快速的自适应抗干扰计算，并可满足运动设备的实时抗干扰需求。
共轭梯度阵列抗干扰方法

[发明专利]基于共轭梯度追踪的稀疏多频带信号重构方法-CN201710684437.5在审
发明人：于楠 -专利权人：大连大学
申请日： 2017-08-11 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： H03M7/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于共轭梯度追踪的稀疏多频带信号重构方法，首先，建立信号重构模型；然后，构建重构框架；最后，使用MMV‑CGP算法重构信号，该算法将OMPMMV算法求解问题转化为无约束最优化问题，采用与OMPMMV算法相似的贪婪选择方法，并通过共轭梯度最优化代替伪逆运算，达到降低信号重构过程运算复杂度及计算量的目的。
基于共轭梯度追踪稀疏频带信号方法

[发明专利]一种基于预条件共轭梯度加速算法的全波形反演方法-CN201910367448.X在审
发明人：刘伟;安世泽;夏波;陈全;邓在刚;黄韬;何中江;李汤伟;蒲海龙;鄢健;沈伟新 -专利权人：四川省地质工程勘察院
申请日： 2019-05-05 - 公布日： 2019-07-26 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于预条件共轭梯度加速算法的全波形反演方法，属于地震勘探反演成像技术领域，旨在针对共轭梯度类全波形反演方法收敛速度慢、深部反演精度低的缺陷，结合梯度预处理算子和Nesterov加速的梯度下降法的优势，在提高共轭梯度类全波形反演方法深部反演精度的同时，有效地提高了收敛速度，从而降低了全波形反演的计算量，为全波形反演的实际应用提供了技术支撑。
反演全波形共轭加速算法预条件深部收敛预处理地震勘探技术支撑应用提供计算量下降法有效地算子

[发明专利]一种基于共轭梯度法的大规模MIMO预编码方法-CN201810187946.1在审
发明人：李正权;张弛;刘洋;吴琼;沈连丰;赵小青;周成;燕锋 -专利权人：江南大学
申请日： 2018-03-07 - 公布日： 2018-08-14 - 主分类号： H04B7/0456 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于共轭梯度法的大规模MIMO预编码方法，包括步骤如下：(1)对信道矩阵进行估计，通过估计的信道矩阵计算RZF预编码表达式；(2)将RZF预编码矩阵代入发射信号表达式中，整理成线性方程组At＝s的形式；采用共轭梯度法求解线性方程组，然后得到发射信号表达式，本发明将逆矩阵求解过程转化为矩阵和向量相乘，从而降低计算复杂度，改进的共轭梯度法是根据大规模MIMO矩阵的信道特性，优化共轭梯度法的初始值，加快共轭梯度法的收敛速度，经过两次迭代后，基于共轭梯度法的大规模MIMO预编码在16dB时，误比特率达到10‑6，改进的共轭梯度法经过2次迭代后，它的误比特率与RZF预编码算法的误比特率相近。
共轭梯度法误比特率矩阵线性方程组发射信号迭代信道矩阵计算相乘计算复杂度预编码矩阵预编码算法求解过程信道矩阵信道特性和向量逆矩阵预编码求解收敛改进优化转化

[发明专利]一种手术导航中骨锯标定方法及系统-CN202011546715.9在审
发明人：芦颖僖;张岳;吴琼;高强 -专利权人：南京凌华微电子科技有限公司
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2021-08-27 - 主分类号： G06T7/70 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种手术导航中骨锯标定方法及系统，将骨锯的锯片尖端点坐标固定在空间中的某一点，然后使骨锯绕所述锯片尖端点进行旋转，在旋转骨锯过程中采集N帧手术器械标定图像，根据采集的N帧手术器械标定图像，采用基于最大关联熵准则的共轭梯度算法计算锯片尖端点在骨锯坐标系下的三维坐标通过将共轭梯度算法与关联熵相结合，共轭梯度算法具有收敛速度快的特点，而关联熵可以抑制脉冲噪声，使得该标定方法具有收敛速度快、标定精度高的特点。
一种手术导航中骨锯标定方法系统

[发明专利]一种共轭梯度空时自适应处理方法及系统-CN201810658161.8有效
发明人：阳召成;汪小叶;何凯旋;刘海帆;黄建军 -专利权人：深圳大学
申请日： 2018-06-25 - 公布日： 2021-03-23 - 主分类号： G01S7/41 文献下载
摘要：本发明适用于雷达信号处理领域，提供共轭梯度空时自适应处理方法，包括：根据待检测距离单元内目标空时导向向量和干扰加噪音分量，确定基于变换域L1范数的共轭梯度空时自适应滤波器的输入信号；根据待检测距离单元的杂波稀疏特性，建立共轭梯度空时自适应滤波器的优化问题模型；采用基于变换域L1范数的共轭梯度算法，递归迭代地计算优化问题模型，得到共轭梯度空时自适应滤波器的权向量；根据权向量对该输入信号进行自适应处理。本发明实施例提出了一种低复杂度的基于变换域L1范数的共轭梯度空时自适应处理方法，能够在一些简单假设条件下，迭代地计算滤波器的权向量而不用协方差矩阵求逆，降低了10倍左右计算的复杂度，同时保持良好的性能。
一种共轭梯度自适应处理方法系统

[发明专利]基于快速体积分方程和磁共振的人体电磁特性反演方法-CN201610190456.8有效
发明人：柳清伙;洪荣汉;李胜男;刘娜;张建华 -专利权人：厦门大学
申请日： 2016-03-30 - 公布日： 2019-02-01 - 主分类号： A61B5/055 文献下载
摘要：结合玻恩迭代算法或变分玻恩迭代算法或变形玻恩迭代算法、快速傅里叶变换、稳定双共轭梯度算法以及共轭梯度算法，进行反复的正演和反演迭代至结果收敛，求解人体电磁特性参数，实现人体电磁特性参数磁共振成像的方法，
基于快速体积方程磁共振人体电磁特性反演方法

[发明专利]GPU并行加速预处理共轭梯度迭代法的电网状态估计方法-CN202010394592.5有效
发明人：杨亚洲;钱秋明;梁鸭红;胡霄;樊线;段彭圆;郭坤;杨成凡;潘飞飞;魏桥所;杨小景;王秋菊;尹昭舜;周欢 -专利权人：云南电网有限责任公司普洱供电局
申请日： 2020-05-11 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F17/16 文献下载
摘要：本发明提供一种GPU并行加速预处理共轭梯度迭代法的电网状态估计方法，利用加权最小二乘法的状态估计中线性方程组系数矩阵A对称正定的特性采用预处理共轭梯度迭代法，所述预处理共轭梯度法是在共轭梯度法的基础上，用经过预处理后的系数矩阵M代替原系数矩阵A，以降低系数矩阵的条件数，加快算法的收敛速度，同时采用不完全LU分解预处理办法，GPU并行计算架构，提升电力系统状态估计的计算速度与计算效率，降低内存、显存的占用率
gpu 并行加速预处理共轭梯度迭代法电网状态估计方法

[发明专利]基于自适应混合共轭梯度下降的光学临近修正掩膜方法-CN202111270838.9在审
发明人：虞子阳 -专利权人：智腾科技股份有限公司
申请日： 2021-10-29 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： G03F1/36 文献下载
摘要：本发明属于芯片制造领域，提出了基于自适应混合共轭梯度下降的光学临近修正掩膜方法。该方法提出了一种可自我调节的混合共轭梯度下降策略。通过利用上一次循环的经验，指导下一次循环修正过程所选择具体采用的共轭梯度方法，做到自主调节梯度搜索的步长和方向，从而更好的搜索到最优解。解空间更大，新设计的优化函数可以使产生的掩膜质量更优；实现光刻加速模型，算法效率高；产生的掩膜版能更有效对抗工艺偏差。优化芯片制造掩膜版，使得光刻之后的图案有较高的保真度。
基于自适应混合共轭梯度下降光学临近修正方法

[发明专利]一种基于压缩感知的含噪语音信号重构方法及装置-CN201210357116.1有效
发明人：杨震;杨真真;孙林慧 -专利权人：南京邮电大学
申请日： 2012-09-21 - 公布日： 2013-02-06 - 主分类号： G10L19/00 文献下载
摘要：本发明首先将传统压缩感知重构的优化问题转化为标准的BCQP问题，降低了求解难度；进一步利用快速梯度投影算法对其进行求解，将共轭性与梯度投影算法相结合，利用已知点处的梯度投影构造一组共轭方向，并沿彼此共轭的方向进行搜索，求出目标函数的极小值，提高了算法收敛速度；并且根据原始含噪语音信号的信噪比估计值自适应地确定最优的正则化参数
一种基于压缩感知语音信号方法装置

[发明专利]磁化率反演方法及装置-CN201610137247.7有效
发明人：王彦飞;邹安祺 -专利权人：中国科学院地质与地球物理研究所
申请日： 2016-03-10 - 公布日： 2017-05-31 - 主分类号： G01V3/38 文献下载
摘要：本发明提供了一种磁化率反演方法及装置，该方法包括获取全张量磁梯度数据；根据全张量磁梯度数据建立Tikhonov正则化模型；基于CPU和GPU协同并行方式采用共轭梯度算法对正则化模型进行迭代求解，反演得到磁化率本发明中，对模型和数据进行先验约束，在求解过程中，发展了一种快速收敛的预条件的凸集投影混合共轭梯度算法，并通过CPU与GPU联合计算来提高算法过程中大规模矩阵计算效率。二维和三维的拟合数据实例证明采用全张量磁梯度数据反演的磁化率结果相对由TMI数据计算所得的结果精确度更高。
磁化率反演方法装置

[发明专利]基于共轭梯度法的大规模MIMO深度展开预编码方法及装置-CN202310295947.9在审
发明人：沈弘;徐盼娟;史雪璞;赵春明 -专利权人：东南大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： H04B7/0456 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于共轭梯度法的大规模MIMO深度展开预编码方法及装置，属于无线通信领域，其中，方法包括：获取下行空口信道向量和发射向量；将下行空口信道向量和发射向量输入预先训练好的非线性神经网络，得到预编码后的发射信号非线性神经网络为对以共轭梯度算法中的步长为训练参数的深度展开多层非线性子网络和以接收机系数为训练参数的接收机处单层线性子网络进行组合，利用下行空口信道向量和发射向量训练集训练得到。将共轭梯度MMSE预编码算法的内部结构和先进的DNN网络相结合，利用深度展开构建基于模型驱动的监督型神经网络，相比于数据驱动的“黑盒”DNN网络，该网络具有更好的泛化能力和可解释性。
基于共轭梯度大规模 mimo 深度展开预编方法装置

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