第十八届研究生数学建模比赛结果日前揭晓，本实验室参赛的两组数学建模团队分别获得二等奖和三等奖。
其中，由陈志伟、阮慕瑶、蔡凯组成的赫尔辛基默斯小队选择了华为公司命制的A题：相关矩阵组的低复杂度计算和存储建模。小队成员在葛晓虎教授的指导下经过4天半的努力，首先基于时间序列模型对所给矩阵组数据进行相关性分析，其次使用随机奇异值分解方法构建近似计算模型降低了相关矩阵组使用传统奇异值分解方法的计算复杂度，接着通过酉矩阵变换降低了矩阵求逆的计算的复杂度。经过以上建模，整体模型计算复杂度大规模降低且同时保证了模型的近似精度为0.99。最终，赫尔辛基默斯小队获得了此届数学建模比赛二等奖。
由颜立韬，邝家月和张琪组成的麦克斯韦妖小队选择了E题：信号干扰下的超宽带精确定位问题。针对传统方法中利用标签定位数学模型来求解过程中的计算繁琐、可拓展性低的问题，小组成员在葛晓虎教授的指导下，首先通过箱型图辅助的方法进行了数据预处理，进而利用Caffery、Levenberg-Marquardt反向传播（LMBP）算法分别建立无干扰数据和有干扰数据的定位模型，使得算法在不同数据下实现性能和效率的平衡。同时，考虑到非视距传输（NLOS）对定位带来的误差影响，小组成员在COST259模型的基础上进行了改进，使得定位模型适应不同场景的应用。最终通过基于LMBP算法构建神经网络的方法实现了有无干扰信号下收集的数据进行判断和分类处理，并运用卡尔曼滤波算法修正测距信息误差并对运动轨迹进行描绘。麦克斯韦妖队伍获得了此届数学建模比赛三等奖。
