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.     

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。     

压缩感知下梯度投影在图像去噪中的应用

图像传输和接收的过程中不可避免地受到多种因素的影响而产生噪声,这样通常使得图像模糊不清难以辨识。针对去除图像高斯白噪声对图像辨识的干扰,提出利用压缩感知最优化求解思想,运用一种快速计算方法将高维数的图像信号投影在低维空间上,从而类比于压缩感知理论进行重构处理,并实现对含噪声信号的图像进行还原。实验结果证明,梯度投影法能较好地去除图像高斯白噪声,尤其对于图像中物体边界的辨识效果明显,为图像去除噪声提供了新的思路和方法。     

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。     

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。      

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。     

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。     

一种用于星载多波束相控阵的稀疏阵列

现有的技术较难满足星载多波束相控阵天线射频前端的通道间距,已有的研究工作大量集中在提高射频电路和芯片的集成度,提出采用稀疏布阵的方式来增加天线单元的平均间距,从而缓解现有技术条件下的高密度集成难题。设计了Ka频段八波束相控阵天线的稀疏布阵阵面,首先采用遗传算法优化设计64元稀疏子阵,子阵增益在±60°扫描范围内大于18.6dB,该子阵沿4个象限镜像对称,便于高效设计将不规则分布的天线单元端口与规则排布的R组件端口进行互连的带状线转接板,然后随机旋转、平移36个子阵拼接成全阵,在一定程度上打乱子阵分布均匀性,以起到栅瓣抑制的作用。该方法具有简单、高效、快捷的优点,稀疏阵列的设计结果基本能满足工程应用需求,适用于星载多波束相控阵。     

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.     

基于稀疏表示的图像混合噪声抑制算法

中值滤波能有效地抑制脉冲椒盐噪声,但它对于图像中的高斯噪声的去除效果不佳;而简单地使用针对高斯噪声的方法,对混合噪声也不能起到较好的抑制效果。稀疏是图像的重要特性,是进行图像处理的重要先验。本文提出了基于稀疏表示的混合噪声抑制算法。实验表明,本文算法可以有效地滤除混合噪声,且较好地保护了图像细节特征。