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。     

基于双频GPS观测的简化动力学最小二乘批处理精密定轨

星载双频GPS载波相位和伪距观测量已成为低轨卫星获取精确三维位置和速度信息的主要方式. 本文以非差消电离载波相位和伪距组合作为观测量,应用简化动力学最小二乘批处理方法进行地球低轨卫星的精密定轨,并给出完整定轨流程. 采用逐段常量的经验加速度对动力学模型误差进行补偿,描述了经验加速度敏感矩阵及稀疏带状矩阵求逆的有效计算方法. 利用GRACE-A卫星GPS观测数据对定轨位置精度进行分析,结果显示,三维位置定轨精度优于5cm,经验加速度在径向、切向和法向上的补偿水平不超过40nm·s-2,大气阻力系数和辐射光压系数的估计值符合物理实际,星载接收机钟差大致呈线性并具有短周期小波动.      

基于时频稀疏性的跳频信号时频图修正方法

为了获取清晰的时频图,提出了一种基于时频稀疏性的跳频信号时频图修正方法。该方法根据跳频信号时频图的时频稀疏性,建立了修正时频图的最优化求解模型,然后利用匹配搜索的方法进行求解得到修正后清晰的时频图。仿真结果表明本文方法能够在低信噪比下获取精确的时频图,且用修正后的时频图估计跳周期,估计性能明显优于现有方法。     

基于贝叶斯稀疏重构的非均匀样本谱估计

在航空电子对抗领域,往往需要利用非均匀样本来估计信号的频谱。针对非均匀样本谱估计问题,提出了贝叶斯稀疏重构谱估计算法(BSRSE)。该算法首先将非均匀采样的谱估计表示为稀疏信号重构问题。然后利用拉普拉斯分布表示稀疏性,建立贝叶斯模型。最后通过构造加速的不动点迭代方法估计参数,从而估计信号频谱。与现有谱估计方法比较,该算法具有较高的频率分辨力、较强的噪声适应能力,且需要较少的样本数。数值仿真验证了该算法的有效性。     

基于Transformer的点云几何有损压缩方法

点云被广泛地用于三维物体表达,不过真实世界采集到的点云往往数据庞大,不利于传输与储存,针对点云数据冗余性问题,引入基于注意力机制的Transformer模块,提出一种基于Transformer的端到端多尺度点云几何压缩方法。将点云进行体素化,在编码端利用稀疏卷积提取特征,进行多尺度的逐步下采样,结合Transformer模块加强点空间特征感知与提取;在解码端进行对应的多尺度上采样重建,同样采用Transformer模块对有用特征进行加强与恢复,逐步细化并重建点云。与2种点云标准编码方法对比,所提方法平均获得80%和75%的BD-Rate增益;与基于深度学习的点云压缩方法对比,平均获得16%的BD-Rate增益,在相同码率点有约0.6的PSNR提升。实验结果表明：Transformer在点云压缩领域的可行性与有效性;在主观质量方面,所提方法也有明显的主观效果提升,重建的点云更接近原始点云。     

基于改进半阈值算法的电容层析成像滑油监测方法研究

针对航空滑油检测过程中电容层析成像（Electrical Capacitance Tomography,ECT）存在的病态性和欠定性问题,将稀疏正则化中基于L1/2正则化的半阈值迭代算法应用到ECT图像重建,加入L2范数的惩罚项,构造新的泛函模型,并在迭代过程中设计一种新的约束项以优化解向量。仿真实验采用Comsol5.3搭建系统模型,Matlab2014a处理采集数据。实验结果表明,与Landweber迭代算法相比,改进算法成像误差降低37.33%,相关系数提升33.67%;与半阈值迭代算法相比,改进算法成像误差和相关系数分别降低12.31%和提升11.86%,图像误差降低至0.24、相关系数提升至0.92,且成像时间依然保持在0.06s。实际滑油监测的实验系统采用现场可编程门阵列（Field Programmable Gate Array,FPGA）直接数字频率生成模块生成数字量的正弦激励信号,通过D/A转化为正负交流信号对测量电极进行激励。实验结果表明,基于ECT系统的改进半阈值迭代算法可以满足航空发动机滑油监测的实时性和准确性的要求。     

基于稀疏分解的空间目标双基地ISAR自聚焦算法

空间目标双基地逆合成孔径雷达（ISAR）成像中,双基地角时变会造成二维图像的散焦。针对此问题,在三大同步理想可实现的条件下,以平稳空间目标为研究对象,分析了空间目标双基地ISAR成像原理,研究了双基地角时变对二维图像散焦的影响机理,提出了利用稀疏分解实现高精度自聚焦的算法。首先,将半双基地角的余弦进行泰勒展开;其次,结合目标的平动及转动条件,将成像相位项用多项式建模;然后,利用稀疏分解算法估计多项式的二次项系数,据此构建补偿项完成相位补偿。算法利用L-曲线准则选取正则参数,基于目标尺寸的先验信息构建冗余基的高分辨因子,利用推广的正则化欠定系统聚焦求解（FOCUSS）算法实现稀疏表示系数的估计,在恰当选取词典分辨率的条件下,算法可实现二次相位项的精确补偿,仿真实验验证了算法性能优于常用的非参数化自聚焦算法。     

基于二维资源管理的多功能雷达任务调度算法

动态孔径分割技术为相控阵雷达针对不同任务灵活分配孔径资源提供了可能,而传统的资源调度方法仅基于单一孔径条件研究了时间资源的优化分配问题。针对雷达搜索、跟踪与成像任务的自适应调度问题,提出了一种基于时间-孔径二维资源管理的雷达资源调度算法。该算法建立了雷达孔径分割条件下的二维资源调度模型,确立了能量资源约束条件;利用基于压缩感知的稀疏孔径逆合成孔径雷达（ISAR）成像技术,使雷达在完成目标搜索和跟踪任务的同时实现对目标的成像;定义了调度算法性能的评价指标。在仿真实验中将该算法与另外2种算法进行对比,验证了所提算法在高度成功率、二维资源利用率与任务并行度这3种性能指标上具有优越性。     

非合作无源探测中的参考信号提纯新方法

非合作无源探测系统通过直达波提纯来获取参考信号,参考信号的纯净程度对系统探测性能具有重要影响.针对非合作无源探测中的参考信号提纯问题,提出了一种基于稀疏特性的参考信号提纯新方法.首先将参考通道接收的混合信号变换到对时延敏感的分数阶傅里叶变换域上,并对直达波信号和多径干扰信号在分数阶傅里叶变换域上的稀疏特性进行了分析;然...     

基于粒子群算法的大型低冗余度线阵综合

天线阵列排布与优化,是一维综合孔径辐射计的一项关键技术,其通过决定可见度函数采用分布来影响辐射计最终的成像质量。以往的学者们都将寻找理论上最优的大型阵元数低冗余度线阵（LRLA）作为研究的首要目标,以获得最优的空间分辨率。文章在此基础上,着重考虑工程实现过程中的系统可靠性要求,研究在任意一个阵元出现故障的情况下,通过冗余优化设计,确保系统性能不受影响。基于此,提出了一种基于粒子群优化的排列结构约束搜索算法,能够在较短时间内获得一系列满足条件的大阵元数LRLA排列。同时,文章还给出进一步冗余优化的方法,以确保生成的阵列在出现两个阵元故障时,辐射计系统基线缺失的概率高于设定的阈值,从而保证系统具有令人满意的可靠性。文章提出的方法以及得到的LRLA排列,虽然在一定程度上增加了辐射计系统的复杂度,但是,一些额外天线阵元的引入可以确保足够的阵列冗余度,从而减小阵元/接收机失效的影响,增加系统对阵列位置误差等的鲁棒性,改善系统的灵敏度指标。