基于傅里叶基的自适应压缩感知重构算法

在压缩感知中,为了提高含噪信号的重构精度,提出了基于傅里叶基的稀疏度自适应匹配追踪算法.该算法在重构过程中采用相关系数作为匹配准则的基础上,创新性地利用傅里叶变换的共轭对称性,进一步严格控制索引值加入支撑集的过程;同时利用余量能量和余量能量变化率双门限作为停止迭代的依据;最后将估计的傅里叶域中的信号逆变换得到时域的重构信号.仿真实验表明,在同等噪声污染的情况下,该算法与同类算法相比有较高的重构精度.      

基于CS的正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪算法

压缩感知(CS)能够突破Nyquist采样定理的瓶颈,使得高分辨率信号采集成为可能。重构算法是压缩感知中最为关键的部分,迭代贪婪算法是其中比较重要的研究方向。对压缩感知理论进行了详细分析,并在现有重构算法的基础上提出了一种新的迭代贪婪算法——正则化稀疏度变步长自适应匹配追踪(RSVss AMP)算法,可在信号稀疏度未知的情况下,结合正则化和步长自适应变化思想,快速精确地进行重构。相比于传统迭代贪婪算法,本文算法不依赖于信号稀疏度,并且应用正则化以确保选取支撑集的正确性。此外,应用自适应变化步长代替固定步长,能够提高重构速率,而且达到更高的精度。为了验证本文算法的正确性,选取高斯稀疏信号和离散稀疏信号分别进行仿真,并与现有算法进行比较。仿真结果表明,本文算法相比于现有算法可以实现更加精确快速的重构。     

基于稀疏表示和字典学习的地磁基准图构建方法

地磁匹配导航在导航制导领域具有重要作用，地磁基准图的构建精度决定了地磁匹配导航的有效性。针对现有地磁基准图构建精度难以满足实际应用需求的问题，提出了基于稀疏表示和字典学习的高精度地磁基准图构建方法。首先，利用矩谐分析(RHA)进行稀疏字典的初始化；其次，利用K-SVD算法对稀疏字典进行训练；最后，利用低分辨率和高分辨率基准图具有相同稀疏系数的特点重建高分辨率地磁基准图。实验结果表明:所提方法对地磁基准图具有更高的构建精度，对训练所需的数据集有更低的需求，同时对噪声有更好的鲁棒性。与PSO-Kriging插值法相比，在4倍放大倍数下峰值信噪比(PSNR)由26.31 dB提高至26.73 dB，结构相似度(SSIM)由0.498提高至0.524，均方根误差(RMSE)由14.96 nT减小至13.78 nT。      

基于瞬时相位的BPSK信噪比估计算法

通过对加性高斯白噪声条件下正弦型信号瞬时相位分布情况进行研究,提出了一种新的BPSK(Binary Phase Shift Keying)信噪比估计方法.含噪信号瞬时相位的方差与信噪比之间存在近似线性的一一对应关系,以此为基础通过将含噪信号的估计方差与理论值相比较获得信噪比估计值.该方法直接对基带过采样信号进行处理,不需要事先进行符号定时与同步.使用计算机仿真测试了算法的估计性能,并与高阶累积量方法和子空间分解方法进行了比较,结果表明该算法具有更高的估计精度.      

压缩感知在电容层析成像中的应用

压缩感知(CS)理论是在充分利用信号稀疏性或可压缩性的情况下,对信号进行少量采样即可实现信号的精确重建。本文尝试将CS理论应用于电容层析成像(ECT)图像重建中,首先,使用快速傅里叶变换(FFT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理;其次,将ECT灵敏度矩阵的各行按随机顺序进行排列,得到ECT系统随机观测矩阵;最后,选取当前普遍使用的基于内点法、梯度投影(GPSR)算法以及贪婪算法的CS图像重建算法进行ECT图像重建,并与线性反投影及Landweber迭代算法进行了对比。仿真实验结果表明:基于CS图像理论的ECT图像重建算法,其重建精度有所提高。本文同时分析了3种CS图像重建算法的优缺点及适用范围。     

基于小波分析的火箭发动机试验流量数据去噪处理

在某型号火箭发动机试验中,液氧流量数据包含有大量的噪声成分,严重影响对发动机性能的评估。采用小波分析方法对含噪信号进行去噪处理。分析硬阈值、软阈值阈值去噪方法的特点。以信噪比作为选用Sym系和Db系小波基函数的衡量标准选取Sym5和Db9小波作为基函数。将Sym5、Db9小波基函数分别与自适应阈值选择无偏似然估计法(Rigrsure)、启发式阈值选择法(Heursure)进行组合对含噪数据进行去噪处理,将信噪比和相关系数作为去噪效果的评价指标。计算去噪后的数据与设计部门提供的理论数据的相对误差,结果显示Rigrsure和Db9基函数组合的去噪方法效果较好。该方法在火箭发动机试验数据去噪领域有重要的应用和推广价值。     

相关函数在涡流检测信号提取分析中的应用

为降低涡流检测信号处理的硬件复杂程度及提升后续数据分析处理灵活度，在不借助复杂硬件自平衡技术电路前提下，在LABVIEW图形化软件平台中设计了相关函数算法程序，对示波器MDO4024C所采集的原始交流电桥信号及电桥激励信号分别进行自相关及互相关运算去噪，提取分析不锈钢管不同位置的涡流信号的幅值及相位，最后再将检测信号在极坐标图中分析显示。实验结果表明，这一方法可有效实现对不锈钢管缺陷涡流信号的去噪及特征信号提取。     

基于压缩感知的高精度地磁基准图构建方法

地磁基准图的构建是实现地磁匹配导航的基石。针对实测数据量较小时利用插值法构建的地磁基准图精度不理想的问题，将压缩感知理论应用到地磁信息采集中。结合地磁基准图的结构特点设计了以离散余弦变换作为稀疏基、单位矩阵作为观测矩阵，以压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法作为重构算法的基于压缩感知的高精度地磁基准图构建方法，并与三次样条插值、Kriging插值及PSO-Kriging插值法进行对比。实验结果表明:所提方法具有较高的重构精度和稳定性，与性能最好的PSO-Kriging插值法相比，在6.25%采样率下重构地磁基准图，所提方法使得峰值信噪比（PSNR）由66.97 dB提高至74.67 dB，绝对误差由25.47 nT减小至10.26 nT，均方根误差由28.57 nT减小至11.33 nT。      

基于优化字典学习算法的压缩数据收集

为了提高压缩数据收集对多样化传感数据的适应能力,同时抑制环境噪声对数据收集精度的影响,提出了一种优化字典学习算法来构造压缩数据收集中的稀疏字典。理论分析表明在压缩数据收集中由环境噪声导致的数据收集误差和稀疏字典的自相干程度正相关。为此在字典学习的过程中引入了自相干惩罚项来抑制环境噪声对数据收集精度的影响。该惩罚项还能减少字典学习过程中对训练数据的过拟合,从而进一步提高了该算法的稀疏表示能力。实验表明,该算法的稀疏表示能力高于同类字典学习算法,而且能有效地抑制环境噪声对压缩数据收集精度的影响。      

改进小波阈值去噪法在管道泄漏检测中的应用CSCD

基于负压波式的管道泄漏检测方法中,需要解决的核心问题之一是对负压波信号的去噪。在分析了利用小波变换理论与小波阈值去噪的基础上,对传统的硬阈值和软阈值函数、双曲型和指数型函数与改进的阈值函数算法进行了对比。实验表明,改进算法在处理管道泄漏检测中,对检测的负压波信号能够获得较大的信噪比,具有较好的去噪能力,能有效提高泄漏检测精度。     

基于稀疏时频分解的空中目标微动特征分析

本文以直升机的RCS 信号为研究对象，利用Gabor 原子构造过完备时频原子库，在该库上实现基于匹配追踪（Matching Pursuit，MP）的信号分解，并结合遗传算法寻找最佳匹配原子。最后将每次分解得到的Gabor 原子进行Wigner-Ville 变换，利用结果叠加得到无交叉干扰项的信号的Wigner-Ville 分布（Wigner-VilleDistribution，WVD）。仿真结果表明，该方法能够提高稀疏分解的效率，并且用少量的Gabor 原子就能表示信号WVD。与直接进行Wigner-Ville 变换相比，本方法可以有效地抑制交叉干扰项，且保持高时频分辨率。     

A novel signal processing approach for LEO space debris based on a fence-type space surveillance radar system

The increase in space debris can seriously threaten regular activities in the Low Earth Orbit (LEO) environment. Therefore, it is necessary to develop robust, efficient and reliable techniques to understand the potential motions of the LEO debris. In this paper, we propose a novel signal processing approach to detect and estimate the motions of LEO space debris that is based on a fence-type space surveillance radar system. Because of the sparse distribution of the orbiting debris through the fence in our observations, we formulate the signal detection and the motion parameter estimation as a sparse signal reconstruction problem with respect to an over-complete dictionary. Moreover, we propose a new scheme to reduce the size of the original over-complete dictionary without the loss of the important information. This new scheme is based on a careful analysis of the relations between the acceleration and the directions of arrival for the corresponding LEO space debris. Our simulation results show that the proposed approach can achieve extremely good performance in terms of the accuracy for detection and estimation. Furthermore, our simulation results demonstrate the robustness of the approach in scenarios with a low Signal-to-Noise Ratio (SNR) and the super-resolution properties. We hope our signal processing approach can stimulate further work on monitoring LEO space debris.     

合成孔径雷达压缩感知成像方法

为解决大带宽、多通道空间雷达系统的数据量大导致数据无法存储和传输的问题,介绍了一种基于压缩感知理论(CS,Compressive Sensing)的、全新的合成孔径雷达数据获取体制和脉冲压缩方法.在观测场景满足一定稀疏特性的前提条件下,使用该方法取代传统的匹配滤波方法进行脉冲压缩处理,可以从远远低于常规雷达所获取的数据量中恢复出原始场景.压缩感知脉冲压缩是通过使用一种贪婪追踪算法解一个逆问题来重建脉冲压缩后的信号.给出了该方法的原理和过程,并通过计算机仿真验证了该方法的有效性.这种新方法可以简化雷达系统,有效降低存储和传输的数据量,将设计重点从昂贵的接收机硬件上转移到智能信号重建算法上去.      

空间目标一维距离像重构的线性规划方法

高分辨一维距离像是空间目标故障诊断与识别的重要手段。针对典型的空间目标 ,文章采用稀疏成份分析法研究了一维距离像的超分辨重构和特征提取问题。将处理实信号的基寻踪方法推广到复信号 ,并利用约束最小二乘解提出了一种次优的距离像重构算法 ,实现了空间目标散射中心的有效分离。数值结果验证了其合理性和有效性。     

基于干扰重构和盲源分离的混合极化抗SMSP干扰

线性调频（LFM）信号是现代雷达常用的发射信号，可以有效提高雷达距离分辨率和探测距离，然而频谱弥散（SMSP）干扰应用于主瓣自卫式干扰时，干扰信号与目标在时域、频域和空域高度重合，是一种能够有效对抗LFM信号的干扰样式。利用干扰信号与目标回波信号极化信息的差异，引入了混合极化雷达系统信号接收模型，提出了基于干扰重构和盲源分离的抗SMSP干扰算法，实现了对干扰的抑制。仿真结果表明:所提算法不仅降低了计算量而且在干信比（JSR）为25 dB的情况下，能够有效实现干扰抑制。      

一种基于改进KELM的在线状态预测方法

针对核超限学习机（KELM）在线状态预测过程中,核矩阵阶数不断增长且难以跟踪时变动态特征的问题,提出了一个具有遗忘因子的稀疏KELM在线状态预测方法。通过引入遗忘因子构建新的目标函数,使稀疏字典中各元素依据时间远近具有不同权重,保证了模型对动态变化的有效跟踪;通过最小化字典的快速留一交叉验证（FLOO-CV）误差,选择具有预定规模的关键节点构成字典;基于当前字典,通过矩阵初等变换和分块求逆,实现相关参数的递推更新。某型飞机发动机的状态预测结果表明,与目前已有的3种在线序贯KELM相比,所提方法在6个监测项目上的平均训练时间分别缩短了7.5%、62.0%和81.9%,平均预测精度分别提升了44.0%、19.9%和50.9%。