引入稀疏原子特征融合的滑动轴承摩擦故障状态监测

从信息融合理论出发,将特征的稀疏表达作为特征融合参数,提出一种结合K奇异值分解(KSVD）和最大相关最小冗余准则(mRMR）的轴承摩擦故障特征融合算法。该算法采用KSVD对信号稀疏化,将稀疏系数对应的字典原子作为特征融合的参数,用以表达非线性故障信息;针对字典原子集的优化选择问题,基于互信息的mRMR提出一种确定最优原子集的原子数目的准则;最后,通过最大化原则融合稀疏系数,提取故障状态监测的有效信息。轴承摩擦故障模拟实验的结果表明,所提方法能够更好地融合不同特征的故障信息,相比于单特征和其他融合特征方法,提高了约12%的故障识别率。      

基于SAS算法的起飞一发失效应急路径规划方法

为解决起飞一发失效应急程序（EOSID）手动设计的不足,提出一种基于SRTM数据的稀疏A*搜索（SAS）算法的EOSID路径规划方法。首先采用航天飞机雷达地形测绘使命（SRTM）的网格地形数据,结合起飞一发失效相关规章,考虑爬升梯度与保护区限制确定可行搜索空间;然后基于可行搜索空间运用稀疏A*搜索算法搜索应急离场路径,在传统A*算法寻找扩展节点时加入起飞性能约束条件,同时利用地形高程数据进行地形和威胁回避,生成一条三维应急离场航迹;最后利用三次样条曲线对规划的应急离场航迹进行平滑处理。实验结果表明该方法能自动搜索出有效的EOSID三维航迹。     

基于稀疏表示和近似(e)0范数约束的宽带信号DOA估计

针对宽带信号的波达方向(DOA)估计问题,在稀疏框架下提出一种近似(e)0范数约束的宽带信号DOA估计新算法.首先对宽带信号进行预处理,得到同一参考频率点下的接收数据,然后对其协方差矩阵元素进行加和平均运算,得到一个低维的观测向量,并在稀疏框架下进行稀疏表示,最后利用截断(e)1函数设定权值,构造逼近(e)0范数约束的稀疏重构方法,进而重构信号,获得宽带信号的DOA估计.仿真结果表明,相比于传统的宽带信号DOA估计算法,所提算法具有更高的分辨率和估计精度.     

空基伪卫星组网部署的航路规划算法

针对以临近空间飞艇为平台的空基伪卫星组网问题,提出了一种空基伪卫星从初始位置到目标位置进行组网部署的航路规划算法。首先,通过梳理空基伪卫星组网的性能指标,设计了基于距离和几何精度因子（GDOP）的航路规划代价函数;然后,对航路规划的约束条件进行了分析,在稀疏A*算法的基础上,设计了距离代价和GDOP代价权重可自适应调整的空基伪卫星航路规划算法,并对规划出的航路采用Dubins曲线进行平滑;最后,通过仿真实验,对提出的航路规划算法进行了验证。仿真实验结果表明,航路规划算法在GDOP较恶劣的情况下,能够有效地在后续的航路规划中降低GDOP代价,提高用户定位精度;而在GDOP较为良好时,则可以增加距离代价的权重,在航路规划时使伪卫星尽快向目标位置收敛,减少时间消耗。      

大型稀疏复线性方程组双共轭梯度法

有限元复线性方程组的系数矩阵一般具有稀疏性和对称性的特点,全稀疏存贮方法就是利用这些特点,只存贮对称部分的非零元素,采用链表式管理,即节省存贮空间,又便于动态更改.在一般双共轭梯度法的基础上,本文利用广义变分原理对内积进行了重新定义,使双共轭梯度法求解复线性方程组更为有效.数值算例表明这种双共轭梯度法结合全稀疏存贮方案的求解算法在时间和存贮上都较为占优,可靠高效,能够应用于有限元线性方程组的求解.     

基于混合稀疏表示的二维压缩感知SAR成像

压缩感知(CS)理论在合成孔径雷达(SAR)成像中应用广泛。针对包含城市、河流等区域的非稀疏场景压缩感知SAR成像,提出基于近似观测模型的混合稀疏表示(MSR)压缩感知SAR成像方法。该方法将复杂的SAR图像分解成点、线、面,并将线、面分别通过离散余弦变换和曲波变换转换到稀疏域,使压缩感知的稀疏性条件得以满足,通过求解基于近似观测模型的二维压缩感知优化问题重建非稀疏场景的SAR图像。所提方法能够实现降采样率条件下对包含城市、河流等非稀疏场景区域的成像,仿真场景和实测场景成像结果表明了所提方法的有效性。     

稀疏生成矩阵的低编码复杂度非正规LDPC码性能

提出了一种新的基于稀疏生成矩阵的高性能非正规LDPC码的构造方法,并研究了其性能。与传统的由校验矩阵定义的LDPC码相比,在相同的译码复杂度前提下,非正规LDPC码的编码复杂度更低。模拟结果显示,在加性高斯白噪声信道下,非正规LDPC码的性能要显著优于传统LDPC码。     

稀疏频带空间目标雷达成像

对稀疏频带超宽带ISAR成像进行了研究,提出了与实际情况更相符的空间目标稀疏频段成像步骤.以往这类问题主要针对一维稀疏向量,且都直接采用正弦信号模型开始分析.事实上,在ISAR二维信号处理中,不同频带的方位像由于慢时间采样尺度不同而有较大的差异,且由于速度的影响不同频段下的回波信号也无法用统一的正弦信号模型来表示.对这些以往稀疏频段成像研究中常常忽略的重要部分进行了详细的论述,进而给出了等效超宽带成像的方法.     

基于迭代译码的LDPC码稀疏校验矩阵重建

为了改善高误码率情况下低密度奇偶校验（LDPC）码稀疏校验矩阵重建算法的性能,基于迭代译码的思想提出了一种稀疏校验矩阵的重建算法。首先,利用对偶空间算法获取到部分非稀疏校验向量,并对其进行稀疏化处理。其次,利用稀疏化后的校验向量对LDPC码进行软判决迭代译码,从而对码字中错误比特进行纠正,以改善码字质量。然后,对纠错后码字再次进行校验向量获取,不断重复迭代。最后,实现LDPC码稀疏校验矩阵的重建。实验结果表明:在误码率为10-3量级下,针对IEEE802.16e、IEEE802.11n等协议下的LDPC码,所提算法均能有效完成重建,同时新算法的稀疏矩阵重建率要明显好于传统方法。      

多层自适应模式识别系统模型

在英国WISARD单层模式识别系统的基础上,借助P.Kanerva的稀疏分布存贮(SDM)的概念,提出了~种新的多层自适应模式识别系统模型(MAPR)。并就其工作过程和主要特点作了较详细的叙述,还列出了多体印刷体汉字识别的初步试验结果。MAPR用稀疏RAN阵列代替WISARD的常规RAM阵列,用对n元模式计频的训练策略代替了原系统的直接置位策略。使系统除了保持原系统的重要优点外,在大维数或非确定性模式数据识别方面,其性能有了明显改善。