基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法

杂波谱稀疏恢复空时自适应处理（STAP）是一种有效减少杂波样本数需求的机载雷达杂波抑制方法。然而,空时平面被离散地划分为若干个网格点来构建空时导向矢量字典,当字典在失配时,杂波脊不能准确落在预先离散化的网格点上,稀疏恢复STAP性能严重下降。提出了一种基于稀疏贝叶斯学习的字典失配杂波空时谱估计方法,首先利用二维泰勒级数建立空时动态字典模型,然后将字典失配误差作为待估超参数构建贝叶斯稀疏恢复模型,并利用失配误差估计值对空时导向矢量字典进行修正,最后利用修正后的空时导向矢量字典重构杂波协方差矩阵,进而计算杂波空时谱。实验证明,该方法能够有效提高字典失配情况下的杂波谱稀疏恢复精度,杂波抑制性能优于已有字典预先离散化的稀疏贝叶斯学习STAP方法。     

非圆信号的贝叶斯稀疏重构阵列测向方法

对信号非圆特性的有效利用能显著改善子空间类阵列测向方法的性能,但难以弥补此类方法在低信噪比（SNR）、小样本等信号环境适应能力方面的局限。本文引入贝叶斯稀疏学习（SBL）技术以解决非圆信号的波达方向（DOA）估计问题,在结合信号非圆特性的同时对入射信号的空域稀疏性加以利用,通过将非圆信号阵列输出协方差矩阵和共轭协方差矩阵在预先定义的空域字典集上进行稀疏重构,得到入射信号的空间谱重构结果,并依据其谱峰位置估计各信号的方向。该方法对独立和相关信号都具有较好的适应能力,仿真结果验证了该方法在信号环境适应能力和相关信号测向精度等方面的优势。     

对信息检索系统应用技术的数学表示模型的分析

页面表示、用户兴趣模型、页面链接排序是信息检索系统中的关键技术,分析相应的数学模型,并例举在一个智能搜索引擎中的应用,通过动态的更新用户兴趣模型和由此而引起的WEB页面更新,有效地适应用户兴趣的变化。     

基于稀疏重构的混叠脉冲序列的周期估计

针对于以往方法在克服抖动大和缺失率高的混叠脉冲信号周期估计上的不足,提出了一种基于稀疏重构的混叠脉冲序列的隐藏子周期估计新方法。该方法首先针对由多个具有不同周期的脉冲串混合而成脉冲序列进行插值重采样,然后利用由Ramanujan构造的周期字典,建立了混叠脉冲序列的稀疏表示模型,最后采用联合l_2,0混合范数算法求得混叠脉冲序列的周期估计。方法的优点是具有较强抗噪能力和抗脉冲缺失能力,并且不受初相的改变影响。所需要较少的脉冲数据长度就能得到准确的周期稀疏解。仿真实验表明,所提方法具有更好的估计性能。     

基于迁移学习的SAR目标超分辨重建

针对合成孔径雷达(SAR)目标超分辨重建问题,提出了一种基于迁移学习的超分辨方法。在光学图像梯度域中联合训练超完备字典与稀疏编码映射,利用半耦合字典联系SAR图像与光学图像,寻找SAR图像在半耦合字典下的稀疏编码,并在高分辨率字典下完成重建。结合SAR图像的先验信息,使用正则化方法对SAR目标进行特征增强。所提方法在TerraSAR-X数据和MSTAR数据上进行了仿真实验,重建结果表明,相比目前的插值方法和稀疏表示方法,所提方法空间分辨率可提高0.5~1.5个像素。正则化增强结果表明,引入稀疏先验的正则化增强能够进一步提高空间分辨率并抑制杂波比,最后分析了正则化参数的选取对图像质量的影响。     

基于稀疏重建的MIMO-OTH雷达多模杂波抑制算法

针对由多模传播引起的多普勒扩展杂波(SDC)严重影响天波超视距雷达(OTHR)对慢速船舰目标的检测这一问题,在基于多输入多输出体制的新一代天波超视距(MIMO-OTH)雷达系统下,利用空域信息抑制多模SDC。传统处理方法需要目标角度先验信息,而在实际中,该信息往往很难获得。为此,提出一种新的基于稀疏重建的多模杂波抑制算法。该算法将二维的稀疏角度搜索转变为一维的角度搜索,使运算量大大降低,且估计出的收发角(DOA-DOD)自动配对,同时可获得各个传播路径下信号的时间多普勒信息,达到了理想的MIMO-OTH雷达多模杂波抑制效果。仿真结果证明了所提算法的有效性。     

基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨算法

分析了SAR图像稀疏性的成因,利用具有稀疏特性的Ｃａｕｃｈｙ分布作为SAＲ图像相位历史域数据的先验分布,建立了基于Cauchy稀疏分布的SAR图像超分辨模型,通过减少每次迭代中矩阵求逆的次数,给出了模型的快速迭代求解算法。利用SAR图像的稀疏性先验,将SAR图像超分辨问题转化为形式简单的约束极值问题,避免了基于ｌｋ范数正则化超分辨方法的模型定阶问题。最后,利用MSTAR实测数据,在相位历史域的实验结果证实了该方法有效的超分辨能力和快速求解能力。     

空间太阳望远镜FPGA星载图像压缩模块的设计与实现

应用（5, 3）整数小波变换和稀疏矩阵的游程编码方法,为空间太阳望远镜卫星（SST）中的图像压缩单元（DCU）构建了一种高效高速的FPGA运算模块,使DCU压缩2048×1024大小太阳图像的时间由原先中德联合设计的32秒减为0.23秒,压缩速度提高了两个数量级,各项技术指标均满足SST科学任务需求,为今后扩展功能及航天高精度遥感技术发展提供了宝贵的经验和技术储备。     

非流形几何模型的拓扑表示——粘合边结构

提出了一个非流形结构的表示方法--粘合边结构,其数学基础是代数拓扑中的复形理论。粘合边结构表示的拓扑元素之间的逻辑关系简洁、直观,并且可以表示物体的内部结构。