基于压缩感知的多基地无源雷达成像算法

由于成像场景可稀疏表示（场景中仅有少数强散射点）,针对外辐射源信号波长长,带宽窄的特点,本文提出了基于压缩感知的多发单收无源雷达成像算法,该算法由符合图像统计特性的先验信息构造合理的傅里叶基矩阵,利用lp范数法将带约束条件强散射点增强问题转换为最优化问题,并通过迭代算法快速获得最优解。实验仿真结果表明小转角情况下,本文算法无需充足站点数目,并且能获得较好成像效果。
     

光学遥感运动补偿压缩成像

针对单像素相机的运动导致压缩成像品质下降问题,提出了运动补偿压缩成像方法。首先建立运动条件下压缩采样的精确模型,进而分析了逐帧重构与联合重构两种图像稀疏方法。同时探讨了所提方法对于更加复杂运动的适应性以及所提方法成像品质的分布特性。该方法利用成像系统的运动信息重新规整压缩采样,避免了由降低积分时间或者减少采样数导致的成像品质下降。数学仿真与半物理仿真表明,运动补偿压缩成像比未经补偿成像结果具有更好的成像品质。     

基于位势函数的欠定盲源分离识别诊断方法

对观测器数目小于源信号数目的欠定盲源分离进行了研究,提出了一种基于位势函数的稀疏信号欠定盲源分离方法,该方法从能量的观点出发,通过构造位势函数,将寻找混合信号在直线方向上的聚类问题转化为寻找累积位势函数的局部极大值问题,从而准确的估计出源信号数目和混合矩阵,克服了通常的基于k-means聚类的混合矩阵估计法需预先给定源信号数目的缺点.利用仿真信号检验了该方法的有效性.基于信号频域稀疏性假设,将该方法应用于欠定条件下的滚动轴承振动故障信号的盲分离,较好地分离出了故障信号.      

故障率预测的稀疏直接支持向量回归机方法

为改善直接支持向量回归机(DSVMR)的稀疏性,提出一种适用于DSVMR的剪样训练算法.该算法利用矩阵变换实现剪样前后DSVMR的递推求解,提高了剪样训练过程中DSVMR多次训练的计算效率.混沌时间序列预测仿真表明,该算法有效改善了DSVMR的稀疏性,且计算效率较基于Cholesky分解的剪样训练算法有显著提高.飞机故障率预测实例表明,经剪样训练后的DSVMR的预测精度高于BP(back-propagation)神经网络预测方法与RBF(radial casis function)神经网络预测方法.     

迭代收缩阈值雷达前视成像方法

针对机载多通道雷达的扫描前视成像问题,研究了利用迭代收缩阈值算法实现单个通道前视成像的方法,在此基础上提出一种扩展的多通道迭代收缩阈值算法来解决多通道前视成像问题,在理论上证明其收敛性,并给出加快收敛速度的方法。该算法首先通过对各个通道的加权叠加,获得多通道雷达最小均方误差意义下的最优解;然后利用目标的稀疏表示,获得最优解在相应稀疏约束下的稀疏解。理论分析和仿真实验表明,相对于现有扫描雷达前视成像方法,所提方法在算法稳定性、场景复原能力和噪声抑制能力等方面具有明显的优势。     

一种地外天体路标图像的稀疏化表征方法

摘要： 针对用于地外天体着陆视觉导航的路标图像信息存在的计算量大和占用存储空间大等问题,提出一种路标图像的稀疏化表征方法.引入着陆路标图像的尺度估计和尺度变换,采用Harris 算法提取路标特征点,改进了FREAK特征描述子用以稀疏化表征天体路标信息;并针对图像旋转、尺度变化、图像噪声和尺度估计误差4种外界干扰,仿真对比改进算法与原FREAK算法、SURF算法的性能.仿真结果表明：提出的算法大幅减少计算量和特征描述子所占用的存储空间,同时能够正确匹配到更多的路标特征,鲁棒性更好,更适合地外天体着陆任务应用.     

双馈风力发电机轴承故障诊断研究现状与发展

双馈风力发电机(DFIG)目前广泛应用于风电事业。就自身结构而言,轴承是电机非常重要的组成部分,其状态决定着电机整体的运行性能。在实际风电场中一般会定期更换电机轴承,但该方法不能避免轴承产生的早期故障。因此对其进行故障初期的诊断尤为重要。首先简单介绍DFIG轴承故障的产生机理及故障模式,再对近几年来相关的诊断方法做逐条归类阐述,最后基于现有成果展望未来DFIG轴承故障诊断方法的发展趋势,为日后该领域的突破和新方法的提出做好准备。     

电路测试响应信号的GP-KSVD稀疏重构算法

电路系统测试响应信号具有周期性强、分布较稀疏的特点,针对电路系统测试响应信号的压缩重构问题进行了研究,提出了基于梯度方向追踪的K奇异值分解(GPKSVD)稀疏重构算法。结合单一响应信号以及混合信号其自身特点进行字典训练,利用更新后字典对含噪信号进行梯度追踪稀疏表征,通过对含噪信号的重构,实现了去噪的目的,算法计算复杂度低,储存量小,具有较好的重构效果。仿真中将GP-KSVD表征与使用随机字典、离散余弦字典(DCT)的表征进行比较,从信噪比(SNR)以及相对均方误差(RMSE)2项指标中得出使用KSVD字典具有更好的重构去噪效果;此外将GP-KSVD稀疏重构算法与正交匹配追踪正交匹配追踪(OMP)-KSVD、预处理共轭梯度追踪(PCGP)算法进行比较,得出GP-KSVD的计算时间最短、重构精度更高的结论,并且进行了实测验证。算法可用来对测试响应信号进行预处理,为电路系统设备性能的评估分析提供了理论依据。     

一种主瓣干扰下基于滑窗子阵的稀疏测角方法

雷达抗主瓣干扰（MLJ）一直是雷达领域的难点问题，针对主瓣干扰环境下的雷达目标角度测量问题，提出一种主瓣干扰下基于滑窗子阵的稀疏测角方法，对各子阵进行自适应主瓣干扰抑制处理，并利用自适应后的子阵间相位关系构建角度原子库，采用正交匹配追踪（OMP）算法估计目标角度。当目标与干扰夹角为1/2个3 dB波束宽度时（目标输入信噪比为20 dB），目标角度估计误差小于1/10倍3 dB波束宽度，所提方法无需先验信息，可同时抑制主、副瓣干扰或多个主瓣干扰，并保证较高的目标测角精度。     

基于叶端定时的转子叶片裂纹监测与诊断

为了实现转子叶片裂纹非接触式监测，提出基于??0范数的叶端定时欠采样信号稀疏重构算法。针对叶端定时信号欠采样问题，建立欠采样信号稀疏表示模型，利用分块正交匹配追踪算法对叶端定时欠采样信号进行分段重构，进而监测在变转速非稳态工况下转子叶片动频的变化情况，据此判断转子叶片是否产生裂纹。针对应变片信号间隔采样的特点，研究基于同步提取变换的时频分析方法，以提高时频图的时频聚集性。开展旋转叶片裂纹扩展试验，同时采用叶端定时和应变片系统测量叶片振动。对比叶端定时和应变片的分析结果，二者均可在裂纹叶片断裂之前至少20min，监测到裂纹叶片和正常叶片的动频发生分离的现象，即裂纹萌生致使叶片动频发生偏移，表明所提出的叶端定时欠采样信号重构方法能够实现转子叶片裂纹的监测与诊断。