基于压缩感知的高分辨DOA估计

研究基于压缩感知的多目标DOA估计问题.利用空间目标空域的稀疏性,提出一种新的DOA压缩感知模型,其感知矩阵满足约束等容(RIP)条件.提出一种基于奇异值分解的多测量矢量欠定系统正则化聚焦求解(SVD-RMFOCUSS)算法.该算法在一定程度上克服了压缩感知重构算法无法用于低信噪比情况缺陷,且具有较低的运算复杂度.计算机仿真表明该算法性能优于传统DOA估计算法,能够对任意相关性的信号进行有效DOA估计,具有更高的角度分辨力及估计精度.     

稀疏信号重构的迭代平滑 l0 范数最小化算法

压缩感知理论 (Compressed Sensing, CS) 是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。针对稀疏信号的重构问题,提出了迭代平滑l0 范数最小化算法。该算法首先利用上次迭代得到的稀疏解估计部份支撑集I,然后建立并求解基于支撑集I的平滑l0 范数最小化问题,最后对以上两步迭代少数几次得到稀疏解。数值仿真表明,本文所提出的算法重构信号需要测量值数少于已有的算法,且计算速度较快。     

频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法

利用频域稀疏的线性调频步进信号（FSCS）作为雷达发射信号,并结合空域稀疏的SIMO雷达阵列来构建二维稀疏的高分辨雷达成像模型。针对该稀疏模型,首先通过对低维数据简单补零处理,然后利用图像熵准则完成对运动目标速度的有效估计。在此基础上,结合压缩感知理论,构造有效的观测矩阵、稀疏变换矩阵以及重构算法,获得目标高分辨距离像（HRRP）,进一步提出基于保相性的频域空域二维稀疏SIMO高分辨雷达成像方法。该方法可以大幅减少FSCS脉冲串的子脉冲个数,大幅减少SIMO高分辨雷达接收天线阵元个数,并获得高质量的HRRP和目标二维像。仿真实验验证了本文方法的有效性和鲁棒性。     

一种聚束SAR回波数据压缩成像方法

针对聚束合成孔径雷达(SAR)成像中的海量数据问题,提出了一种基于压缩感知的聚束SAR回波数据压缩成像方法。首先对回波信号进行分析,利用波前匹配字典构造方法得到回波观测矩阵,其次通过构造二维离散余弦变换(2D\|DCT)等效矩阵得到回波信号的稀疏变换矩阵,然后利用平滑L0算法重构得到观测场景的二维像。本文方法可以在采集远小于传统聚束SAR成像方法所需回波数据量的基础上实现准确成像,最后的仿真结果表明了方法的可行性和有效性。     

基于半张量积压缩感知的形变数据重构在航天器结构健康监测中的应用

针对航天器结构健康监测(structural health monitoring, SHM)面临的数据传输和存储量过大问题,提出一种基于半张量积压缩感知(semi-tensor product compressed sensing, STP-CS)的形变数据重构方法。该方法基于形变数据的稀疏性,利用降维的随机高斯矩阵对形变数据进行压缩采样。为了验证该方案的可行性,实验研究了不同的观测矩阵维数与重构性能的关系。结果表明:采用该方法对形变信号进行随机采样,当观测矩阵存储空间减少到传统压缩感知(compressed sensing, CS)的1/64,仍能实现较高精度的重构,有效节省了观测矩阵的储存空间;此外,重构时间也随着观测矩阵维数的降低逐渐缩短。因此,该方法为解决航天器SHM面临的数据传输和存储挑战提供了新的解决思路。     

图像压缩感知的自适应方向提升稀疏表示及重构算法

为了克服传统的压缩感知重构中正交小波方向选择性差的局限性,针对图像信号方向性决定了需要在不同纹理区域选择滤波器以使变换后信号能量更加稀疏,提出一种基于自适应方向提升稀疏表示的重构方法。重构时,在每次迭代更新后,根据图像信号的纹理特征选择不同强度方向和信号光滑度的小波基,使得变换后信号能量分布更加集中,并利用小波域阈值处理方法解决信号的重构噪声问题。实验结果表明,该算法提高了重构图像的峰值信噪比和视觉效果,保护了图像的细节。     

基于多级维纳滤波器的二维测向算法及DSP实现

为了对辐射源目标进行精确定位,需要对来波信号进行二维到达角估计。将一维MUSIC算法推广到空间阵列可以对辐射源进行二维高精度测向,但由于其需要估计接收数据的协方差矩阵和进行特征分解,因而计算量较大。为了降低MUSIC算法特征分解的计算量,提出一种基于多级维纳滤波器的子空间分解算法,通过多级维纳滤波器的前向递推估计信号子空间和噪声子空间,获得噪声子空间后采用MUSIC算法实现波达方向的估计,该算法不需要估计协方差矩阵和特征分解。应用于空间阵列的二维DOA估计中进行计算机仿真和DSP实现,仿真结果表明该方法有效地降低了计算量、节省了计算时间,且达到了MUSIC算法的估计性能。     

一种用于遥感成像系统的压缩感知编码矩阵设计

压缩感知作为突破传统奈奎斯特定理限制的一种信号处理的新途径,近年来受到了诸多研究领域的广泛关注,特别是在遥感成像方面。该理论中,编码矩阵的设计起着非常关键的作用。事实上,原始信号能否被有效压缩,接收端能否将原始信号精确重构,都依赖于编码矩阵设计的优劣。然而,目前常见的编码矩阵普遍不利于硬件的实现,尤其是遥感成像中的采样更是要求计算简单、省电的设备,所以这是影响压缩感知在遥感成像领域推广的主要障碍之一。文章的研究目的是找到一种新的编码矩阵,既有良好的压缩感知采样性能,又有利于针对遥感应用的硬件实现和降低硬件成本。鉴于分块压缩感知在重构时的优势即提升重构速度和品质,提出了基于分块的二级尺度编码矩阵设计,即在第一次分块的基础上再次分块,并以此基础设置编码矩阵。通过实验模拟实际的硬件采样过程,分析所设计编码矩阵的不足之处,并对其进一步优化,使得所搭建的硬件成像平台中对图像采样的数据可以在终端进行高品质的重构。     

一种十字阵列模型下的新型测向算法

为提高精确制导的实时性,实现空间谱测向,提出了一种新型的正交传播算子算法(propagator method,PM)。该算法基于十字型阵列模型,引入了噪声子空间的投影算子构造伪谱,并采用一维谱峰搜索实现二维测向。与利用二维谱峰搜索测向的二维PM算法相比,该算法大大减少了计算量,降低了计算复杂度,可实现多目标信号测向,解决了二维角度的配对问题,也可有效估计出相同方位角(或仰角)的目标。该算法可广泛应用在雷达测向、导引头测向及跟踪等。     

单帧数字图像分辨率改善的频域正则化方法

现有多帧序列频域分辨率改善方法主要基于柯西-高斯先验模型,对单帧图像处理效果不理想.在分析频谱混叠公式的基础上,研究了单帧图像分辨率改善的频域方法.提出了基于柯西-高斯先验模型的正则化方法,由于柯西-高斯先验模型具有较好的信号稀疏表示能力,因此能有效地改善图像的分辨率.设计了迭代求解算法,给出了迭代初值的稳健算法,并将二维计算问题转化为一维计算问题,实现了方法的快速计算,同时大大地减少了存储量.文中给出了一维信号和遥感图像两个算例,计算结果表明,方法可以有效地改善图像的分辨率.     

运动阵列非重叠孔径扩展算法

现有线阵列被动合成阵列算法无法满足非连续信号和非均匀线阵列的处理需要,难以被直接用来提高运动线阵列对时域重叠脉冲信号的空间分辨能力.针对这一问题,本文提出一种能够同时满足对非连续信号和非均匀线阵列处理需求的运动阵列非重叠孔径扩展算法.该算法首先通过二维MUSIC算法估计运动阵列的“相位校正因子”,进而完成阵列孔径扩展实现对多个时域重叠信号的高分辨方向估计.通过仿真研究可知:小孔径运动阵列利用本算法在不牺牲方向估计精度的条件下,可以有效提高对多信号的分辨能力,且具有较好的低信噪比适应能力.     

平滑零范数稀疏度约束下的盲稀疏回溯重构算法

现有的回溯迭代类算法具有重构速度快、精度高等优点,但实际中其需要已知信号稀疏度的条件有时难以满足。针对以上不足,提出了一种基于平滑零范数稀疏度约束的盲稀疏回溯重构算法,并证明了其收敛性。该算法不需已知稀疏度先验,在截断过程中以平滑零范数来估计信号的稀疏度并确定支撑集。新算法继承了现有回溯迭代类算法的有效性,同时避免了因稀疏度未知或估计不足导致的重构失败。理论分析和实验表明,新算法在无需信号稀疏度先验的条件下,重构性能优于现有典型回溯迭代类算法。     

高动态低载噪比的载波捕获技术研究

对高动态、低载噪比信号的载波捕获是航天测控的关键技术之一。对三种自适应谱线增强算法进行介绍,并将基于自适应谱线增强算法的FFT捕获方法与直接FFT谱分析方法进行仿真对比及工程实现,仿真结果和测试数据表明该方法能够实现高动态、弱信号的载波捕获。     

一种新的脉冲星累积脉冲轮廓时间延迟测量算法

为提高X射线脉冲星导航系统中累积脉冲轮廓的时间延迟测量精度,分析了X射线脉冲星累积脉冲轮廓的特点和现有时延测量算法的缺陷,提出了一种粗略估计和精确测最相结合的时间延迟测量算法.该算法首先利用三阶互小波累积量进行粗略估计,可抑制尺度伸缩和噪声的影响;然后通过抛物面内插法精确测量时间延迟,避免了小步长的迭代运算,可大幅度降低算法的运算量.利用美国罗希(Rossi)X射线时变探测卫星的实测脉冲星数据进行实验,结果表明:该算法可屏蔽由多普勒效应和相位间隔长度的不同引起的尺度伸缩,能够抑制噪声,测量误差小于现有算法;当相位间隔为0.9°时,该算法的测量精度达到最高;该算法运算量小,不足现有算法的10%,适用于X射线脉冲星导航系统.     

旋转矢量航姿算法的一种新的表达式

传统的旋转矢量航姿算法一般采用陀螺的角增量输出来构造积分算法，本文将光纤陀螺输出的角速率信号再引入航姿计算，提出一种新的航姿算法表达式，并分析了此算法在圆锥运动输入下的误差。与传统的旋转矢量法比较，新算法具有较高的精度，为改进旋转矢量算法提供了一种新的思路。     

基于角速率和速度增量的捷联惯性导航算法研究

捷联惯性导航算法一般是基于惯性器件输出为角速率、比力或角增量、速度增量进行设计的,不能直接应用于陀螺输出为角速率、加速度计输出为速度增量的捷联惯性导航系统。为了解决此问题和满足精度要求,重新设计了一套捷联惯性导航算法:姿态更新算法采用了经典的四阶龙格-库塔法,推导出了一种新的速度更新算法,该算法可以有效补偿速度计算中的划桨效应误差。仿真结果表明,该种速度更新算法仿真速度快、精度高,具有一定的工程实用价值。     

深空测控通信中GMSK体制非相干解调算法研究

针对深空测控通信中GMSK体制非相干解调损失较大的难点,提出了一种改进的GMSK信号非相干维特比解调算法。通过分析相位状态网格图中相位转移规律,建立理论仿真模型。通过原理样机的研制和测试,实测数据表明：该算法具有解调损失低、实现复杂度适中的优点;相比于理论的最佳相干解调算法,在误码率1×10 -4 量级下,实测仅损失0.6 dB。目前该算法已应用于国内某深空测控通信系统GMSK体制基带设备中,并成功解调出欧空局Herschel–Planck卫星数据。     

一种新的星载自动识别系统检测概率计算方法

针对现有星载AIS检测概率计算方法没有考虑不同解调算法对检测结果影响的问题,提出了一种基于泊松分布船舶检测模型的星载AIS检测概率计算方法。该方法首先计算混叠信号功率差和频差的联合概率分布,以及算法的解调概率,进而将两者相结合得到表征算法能力的关键参数,代入AIS检测概率模型进行计算,可使得原有模型具有适应不同解调算法的能力。仿真表明该方法可有效应用于实际工程的评估,对星载AIS的系统设计有重要的参考价值。     

基于径向对称二元阵的非同向阵列测向方法

非同向阵列是指阵元指向互不相同的阵列,其在辐射源测向方面具有独特的优势,已广泛应用于电子侦察。由于多径传输、电离层折射等传播因素的影响,电子侦察面临着更多的（椭）圆极化信号,现有的非同向阵列测向方法对（椭）圆极化信号存在固有的测向偏差。研究了电磁波及天线极化对非同向阵列测向的影响机理,提出了一种基于径向对称二元阵的非同向阵列测向方法,能够测量任意极化信号的到达方向,对于非同向阵列技术的发展具有重要的意义。仿真结果对文中所提出的算法进行了验证。     

空间机器人一体化仿真系统的研究与实现

为对空间机器人关键算法进行验证和评估,开发了一套一体化仿真系统。该系统基于模块化设计思想,由遥测遥控接口、轨迹规划与控制、系统动力学模型、系统3D几何模型、相机成像模型、图像处理与位姿测量、碰撞检测与安全预警等模块组成。其中,3D实体模型及仿真场景由OSG(Open Scene Graph)建立,各关键模块的算法采用C语言编程实现,可对空间机器人执行在轨任务的关键算法进行闭环验证。最后对两种典型工况进行了仿真实验,结果表明了该系统的有效性。