检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化技术与应用 2025年第2期44卷 85-88页

作者：汤奕王婷婷焦点于红丽北京电力经济技术研究院有限公司北京100055

在进行电力隧道通信网络自动化覆盖时,电力隧道内部电磁会影响通信信号质量,增加通信节点能量消耗,降低通信网络寿命,为此提出面向信号稀疏表示的电力隧道通信自动化覆盖技术。基于电力隧道通信影响因素分析结果对通信信号稀疏重构,增... 详细信息

在进行电力隧道通信网络自动化覆盖时,电力隧道内部电磁会影响通信信号质量,增加通信节点能量消耗,降低通信网络寿命,为此提出面向信号稀疏表示的电力隧道通信自动化覆盖技术。基于电力隧道通信影响因素分析结果对通信信号稀疏重构,增加通信信号质量,缩减通信节点消耗;然后通过信号重构结果,构建以全面覆盖为目标的隧道通信网络覆盖规划模型,最后采用蝙蝠算法展开求解,实现电力隧道的通信自动化覆盖。实验结果表明,利用该方法开展通信自动化覆盖时,覆盖效果较好、性能较高。

关键词：信号稀疏表示电力隧道通信网络自动化覆盖方法

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信号稀疏表示下的空域-极化域参数估计

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吉林大学学报（工学版） 2020年第3期50卷 1106-1112页

作者：司伟建王炎哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 北京无线电测量研究所北京100854

为提高二维波达方向(DOA)和极化参数的估计精度,利用入射电磁波信号在空域分布的稀疏性,提出了一种基于信号稀疏表示的空域-极化域参数估计新方法。首先,利用基于中心共点的偶极子和磁环对阵列接收到的电场分量和磁场分量,构建了不包含... 详细信息

为提高二维波达方向(DOA)和极化参数的估计精度,利用入射电磁波信号在空域分布的稀疏性,提出了一种基于信号稀疏表示的空域-极化域参数估计新方法。首先,利用基于中心共点的偶极子和磁环对阵列接收到的电场分量和磁场分量,构建了不包含极化参数的新的协方差矩阵。然后,将该协方差矩阵矢量化,得到其矢量形式的稀疏表示模型,并通过稀疏重构算法获得了波达方向估计结果。最后,结合电场数据分量与磁场数据分量的互协方差矩阵,构建包含极化参数的矢量化观测数据模型,并采用全局最小二乘法计算得到入射信号的极化参数估计结果。计算机仿真结果表明,本文算法可以有效地估计入射信号的波达方向和极化参数,具有较高的估计精度和较强的角度分辨能力。

关键词：信息处理技术阵列信号处理极化敏感阵列波达方向估计信号稀疏表示全局最小二乘法

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基于信号稀疏表示的阵列测向算法研究

基于信号稀疏表示的阵列测向算法研究

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作者：罗晓宇电子科技大学

学位级别：博士

获取空间信号的波达方向信息是定位、导航、干扰以及成像等技术的重要前提。现有的测向算法中较为有效的是子空间类算法,然而,这类算法对于接收数据矩阵或采样协方差矩阵的秩有较强的限制。当这些矩阵的秩小于信号个数时,此类算法需要... 详细信息

获取空间信号的波达方向信息是定位、导航、干扰以及成像等技术的重要前提。现有的测向算法中较为有效的是子空间类算法,然而,这类算法对于接收数据矩阵或采样协方差矩阵的秩有较强的限制。当这些矩阵的秩小于信号个数时,此类算法需要利用空间平滑技术对秩进行修正,这会使得阵元的利用率降低,进而导致测向性能的降低。随着压缩感知理论的快速发展,信号稀疏表示理论被用于阵列测向中。相对于子空间类算法,基于信号稀疏表示的阵列测向算法可以有效地降低接收数据矩阵或采样协方差矩阵的秩对于测向性能的影响。基于此,本文将对基于信号稀疏表示的阵列测向算法展开深入的研究,其具体的研究内容和贡献可以分为以下四个方面:1.基于信号稀疏表示的阵列测向中的稀疏重构算法研究现有的基于信号稀疏表示的阵列测向算法中,利用1l范数代替0l范数是使用较为广泛的稀疏重构方法。然而,1l范数与0l范数在定义上的差异性导致这种方法并不稳定。特别是在信号模型的稀疏性由于噪声或不充分统计而下降的情况下,这种方法的性能较差。针对该问题,本文在第三章中提出了一种改进的1l范数类算法。该算法中,本文利用加权迭代1l范数代替传统的1l范数实现稀疏重构。通过理论推导可知,这种算法有效地降低了1l范数与0l范数在定义上的差异性,从而提高了测向精度。尤其是在低信噪比和小快拍数的情况下,本文所提算法的测向性能明显优于传统的1l范数类算法。2.网格失配情况下的稀疏表示模型修正以及稀疏重构算法研究通过网格化处理构造过完备基矩阵是基于信号稀疏表示的阵列测向算法中的核心理论。然而,网格化处理可能出现网格失配的问题。当真实的角度值不在过完备基矩阵的网格点上时,现有的大多数算法均会失效。针对该问题,在第四章中,本文利用泰勒一阶展开式修正了传统阵列协方差矩阵的稀疏表示模型,并且提出了一种交替迭代算法实现了该修正模型下的稀疏重构,该交替迭代算法建立在一个1l范数最小化问题和一个最小二乘问题之间。相对于传统算法,本文所提算法在网格失配的情况下具有更高的测向精度。3.多径传播中的阵列测向算法研究由于多径传播的影响,阵列测向中可能出现独立信号与不同相干信号组同时存在的情况。若不能有效地区分这两类信号,会导致阵元利用率的降低。针对该问题,本文在第五章中提出了两种方法。首先,本文利用特征值的性质提出了一种特征值法。其次,本文分析了特征值法的缺陷,并且利用特征向量的相关性提出了一种改进算法,即特征向量法。相对于特征值法,特征向量法在阵元数较小的情况下具有更好的区分能力。最后,在区分出了独立信号与不同相干信号组的基础上,本文实现了对每个相干信号组的单独稀疏表示,并完成了稀疏重构。相对于传统的子空间分解结合空间平滑技术的算法,本文所提算法有效地提高了阵元的利用率,从而在多径传播环境中具有更优的测向性能。4.基于L型阵列的二维测向算法研究基于L型阵列的二维测向算法是测向技术研究中的热点问题之一。对于现有的子空间类算法,降低计算量是一个主要的研究目的。此外,如何利用信号的稀疏表示实现二维测向是现有方法中较为缺乏的研究内容。针对这两个问题,首先,本文在第六章中提出了一种低复杂度的子空间类二维测向算法。该算法中,互相关矩阵的左右奇异矩阵被同时用于实现二维测向且无需配对。相对于传统的子空间类算法,该算法在保证了测向精度的情况下,具有更低的计算复杂度。其次,本文将现有的信号稀疏表示类算法扩展到了二维测向,利用L型阵列实现了互相关矩阵关于俯仰角和方位角的联合稀疏表示。在此模型基础上,本文将传统的正交匹配追踪算法扩展到了二维空间,并用其实现了俯仰角和方位角的联合估计。最后,通过仿真验证了本文所提算法的有效性。

关键词：阵列测向信号稀疏表示网格失配多径传播互相关矩阵

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匹配追逐算法的研究及在信号稀疏表示中的应用

匹配追逐算法的研究及在信号稀疏表示中的应用

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作者：严德志江南大学

学位级别：硕士

匹配追逐算法是一个迭代的算法，迭代的每一步从冗余的字典中选择最佳向量来逼近残余信号，每一步的残余正交于该步所选择的字典向量。正交匹配追逐算法和顺序递归匹配追逐算法用Gram-Schmidt正交化过程将投影方向正交化来改进匹配追逐... 详细信息

匹配追逐算法是一个迭代的算法，迭代的每一步从冗余的字典中选择最佳向量来逼近残余信号，每一步的残余正交于该步所选择的字典向量。正交匹配追逐算法和顺序递归匹配追逐算法用Gram-Schmidt正交化过程将投影方向正交化来改进匹配追逐的逼近，与匹配算法不同的是，每一步迭代的残余正交于所有被选择的字典向量，这样得到的正交追逐作有限次迭代即可收敛。但是匹配追逐算法在迭代的每一步都要将残余信号和字典的所有向量进行内积计算，从而获得该迭代步的最佳向量，尤其当字典的过完备度很大时，这一过程计算量更多。匹配追逐的性能还与字典的选择密切相关。\n 本文提出了一种基于最佳路径组合搜索策略的匹配追逐算法，在稀疏因子给定的情况下，从字典的所有向量中选取组合，并从这些组合中选取最优组合来稀疏表示信号，这样不仅减少了搜索过程的计算量，与其他匹配追逐算法相比较，该改进算法的信号逼近误差减少。由于匹配追逐算法对信号的分析效果跟字典的选择有关，字典选择的好坏直接影响信号的逼近效果。本文引入了框架设计理论，首先选择与测试信号类似的训练信号，设计初始框架，然后根据框架设计理论，在迭代的每一步，基于匹配追逐算法对框架进行更新，这样能很好地提高基于该框架的匹配追逐算法逼近信号的能力。\n 本文选择不同的框架参数设计了多种框架，并分析这些框架的优劣，将设计的框架应用于一维和二维信号的稀疏表示中，利用仿真来分析不同的框架逼近信号的效果。仿真结果表明本文设计的算法稀疏表示效果明显优于其它算法。

关键词：最佳路径组合搜索策略匹配追逐算法稀疏因子信号稀疏表示字典向量

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基于小波变换的信号稀疏表示及其在图像去噪中的应用

基于小波变换的信号稀疏表示及其在图像去噪中的应用

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作者：王娜东北师范大学

学位级别：硕士

近年来,在压缩传感等新兴理论的带动下,信号的稀疏表示及其获取办法则成为人们关注的热点问题。这里,所谓压缩传感理论,是由Candes、T. Tao、Donoho等人提出的一种新型信息获取指导理论。该理论指出：自然信号是可以通过远低于Nyquist-S... 详细信息

近年来,在压缩传感等新兴理论的带动下,信号的稀疏表示及其获取办法则成为人们关注的热点问题。这里,所谓压缩传感理论,是由Candes、T. Tao、Donoho等人提出的一种新型信息获取指导理论。该理论指出：自然信号是可以通过远低于Nyquist-Shannon定理刻画的采样带宽进行采样的,并可以保证精确的恢复出原始信号。该理论为信号处理学界带来了深远的影响,压缩传感理论中所倡导的信号稀疏表示也开始成为信号处理学界的热点研究问题。本文中,我们将从凸优化理论出发,详细介绍了基于信号稀疏表示、用来求解ROF模型的Bregman迭代算法和Split Bregman迭代算法,并通过多尺度小波变换来改进ROF模型中的信号稀疏表示获取方法,给出了一个全新的基于小波变换和信号稀疏表示的信号处理模型。对此,本文将给出理论形式和算法形式的详尽描述。在本文的最后,我们将围绕图像去噪等具体应用问题,把本文给出的理论模型与既有的一些理论模型进行对比。从实验结果中我们可以看到,本文给出的处理模型在图像信号稀疏表示的获取能力方面表现更为优越,在图像去噪应用问题中表现出更好的处理性能。值此,本文的理论研究和实验工作在获取信号稀疏表示方面做出了有益尝试,为后续开展基于信号稀疏表示的相关理论和算法研究提供了参考。

关键词：信号稀疏表示 l1凸优化问题 Bregman迭代算法 Split Bregman迭代算法多尺度与小波变换图像去噪

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基于信号稀疏表示的雷达成像方法研究

基于信号稀疏表示的雷达成像方法研究

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作者：许炯南京理工大学

学位级别：硕士

雷达成像是利用雷达散射回波信号反演目标散射特性的过程,在军事上有着重大意义。为了得到精确的雷达目标特性,高分辨雷达成像技术,包括ISAR雷达成像以及三维成像得到了广泛的研究。信号稀疏表示分析是一种新兴的信号分析方法,在建立过... 详细信息

雷达成像是利用雷达散射回波信号反演目标散射特性的过程,在军事上有着重大意义。为了得到精确的雷达目标特性,高分辨雷达成像技术,包括ISAR雷达成像以及三维成像得到了广泛的研究。信号稀疏表示分析是一种新兴的信号分析方法,在建立过完备字典的基础上,利用观测数据实现信号的稀疏形式表示,深入挖掘信号的稀疏本质,为雷达高分辨成像提供了很多新颖的解决思路。本文以提高雷达成像质量为目的,以信号稀疏表示分析为基础,以多雷达数据融合技术和压缩感知技术为线路,深入研究高分辨雷达成像方法,为后续雷达目标识别打下深厚的基础。本文主要通过以下几部分来介绍高分辨成像技术:第一部分主要介绍了高分辨成像的背景以及基础理论,包括ISAR雷达成像、三维雷达成像、信号稀疏表示理论、散射中心建模、压缩感知理论等等。第二部分研究了 GTD建模下基于雷达数据融合的成像技术,着重分析了同视角多频带雷达数据融合成像技术和多频带多视角雷达数据融合成像技术。给出了一维雷达回波信号稀疏表示模型以及二维雷达回波信号稀疏表示模型,针对已知的子频带子孔径雷达回波数据,利用贝叶斯压缩感知(BCS)和方差成分扩张压缩方法(ExCoV)完成稀疏信号求解,实现雷达回波数据融合拓宽并完成高分辨成像,分析了不同噪声情况下不同重构方法实现数据融合对于成像质量的影响,在低信噪比下实现雷达回波数据融合高分辨成像。第三部分研究了基于张量方法的三维雷达成像技术。首先分析了三维成像基本原理、建立了三维雷达信号稀疏表示模型,研究了基于矢量化压缩感知的三维雷达成像方法,提高了三维雷达成像的质量。其次针对矢量化压缩感知成像方法时间复杂度高、空间复杂度大的问题,利用三维雷达回波数据的内在联系,采用张量多维度压缩感知算法MD-NSL0对三维数据直接处理,三维成像过程空间、时间复杂度明显降低,为三维成像在普通计算机上的实现提供了解决思路。

关键词：高分辨成像信号稀疏表示压缩感知散射中心建模多雷达数据融合成像三维成像

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基于信号稀疏表示的Chirp信号参数估计方法

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现代雷达 2008年第4期30卷 59-63页

作者：朱厦李彦鹏黎湘毛钧杰国防科技大学电子科学与工程学院空间电子信息研究所长沙410073

单自由度多分量线性调频信号的参数估计是SAR/ISAR成像中的重要问题。文中在一组含参数的过完备基上展开信号,提出了一种基于信号稀疏表示估计单自由度多分量线性调频信号参数的新方法。并将该方法应用于目前流行的BP算法、FOCUSS算法... 详细信息

单自由度多分量线性调频信号的参数估计是SAR/ISAR成像中的重要问题。文中在一组含参数的过完备基上展开信号,提出了一种基于信号稀疏表示估计单自由度多分量线性调频信号参数的新方法。并将该方法应用于目前流行的BP算法、FOCUSS算法和稀疏贝叶斯学习算法中,分析比较了以上算法的估计性能。仿真实验结果验证了该方法的有效性,并表明稀疏贝叶斯学习算法具有更好的稀疏表示能力,从而可以更有效地估计信号参数。

关键词：多分量线性调频信号单自由度参数估计信号稀疏表示稀疏贝叶斯学习

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基于信号稀疏表示的高光谱散射图像苹果粉质化分类

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激光生物学报 2011年第6期20卷 838-842页

作者：汪泊锦黄敏朱启兵江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室江苏无锡214122

苹果的粉质化是指苹果果肉发软、汁液减少等一系列物理和生理变化现象,采用高光谱散射图像技术结合信号稀疏表示分类算法(SRSA)研究了苹果的粉质化分类问题。首先利用平均反射算法(MEAN)提取了600～1000 nm的高光谱散射图像特征;引入遗... 详细信息

苹果的粉质化是指苹果果肉发软、汁液减少等一系列物理和生理变化现象,采用高光谱散射图像技术结合信号稀疏表示分类算法(SRSA)研究了苹果的粉质化分类问题。首先利用平均反射算法(MEAN)提取了600～1000 nm的高光谱散射图像特征;引入遗传算法(GA)解决分类样本的不均衡问题,在此基础上,把苹果的粉质化分类问题,转化为一个求解待识别样本对于整体训练样本的稀疏表示问题。仿真结果表明,基于信号稀疏表示分类算法的苹果粉质化分类精度为79.8%,高于偏最小二乘判别分析(PLSDA)的74.8%,为苹果的粉质化分类提供了一种新的有效的方法。

关键词：粉质化高光谱散射图像信号稀疏表示遗传算法平均反射

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基于稀疏表示的多雷达信号二维融合处理

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航空学报 2011年第3期32卷 515-521页

作者：叶钒何峰朱炬波张永胜国防科学技术大学电子科学与工程学院湖南长沙410073 国防科学技术大学理学院湖南长沙410073

多雷达信号融合通过对多视角和多频带雷达信号进行相干融合,可以提高图像的距离和方位向分辨率。为了克服基于谱估计的多雷达信号融合方法稳健性严重依赖于散射点个数估计精度和二维极点配对精度的问题,在深入研究逆合成孔径雷达(ISAR)... 详细信息

多雷达信号融合通过对多视角和多频带雷达信号进行相干融合,可以提高图像的距离和方位向分辨率。为了克服基于谱估计的多雷达信号融合方法稳健性严重依赖于散射点个数估计精度和二维极点配对精度的问题,在深入研究逆合成孔径雷达(ISAR)信号的基础上,构造了多雷达信号二维融合的线性表示模型,将融合处理转化为一个信号表示问题;充分挖掘ISAR信号在傅里叶域的稀疏特性,提出了基于信号稀疏表示的多雷达信号融合方法。研究表明:基于信号稀疏表示的多雷达信号二维融合处理的参数估计精度优于谱估计方法,且运算效率略低于谱估计方法,但是参数估计性能受信号稀疏度的影响。

关键词：多雷达信号信息融合分辨率信号稀疏表示散射点个数估计

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基于GTD模型的多雷达信号二维融合

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电子与信息学报 2011年第1期33卷 55-59页

作者：叶钒何峰张永胜董臻国防科学技术大学电子科学与工程学院长沙410073

多雷达信号2维融合是一种能显著提高成像分辨率和图像质量的参数化成像新方法。但是在宽带小角度观测的情况下,实际目标散射是随着频率的变化而变化,因此传统先插值后处理的融合方法就不再适用了。该文针对以上情况,提出了一种基于几何... 详细信息

多雷达信号2维融合是一种能显著提高成像分辨率和图像质量的参数化成像新方法。但是在宽带小角度观测的情况下,实际目标散射是随着频率的变化而变化,因此传统先插值后处理的融合方法就不再适用了。该文针对以上情况,提出了一种基于几何绕射模型的多雷达信号2维融合的方法,将多雷达信号2维融合问题转化为信号稀疏表示问题,并利用正则化的方法来估计散射模型参数。此方法不仅不需要2维解耦处理,而且通过信号稀疏表示方法可以准确地估计目标散射的频率依赖因子。仿真实验也表明该文方法有效性。

关键词：多雷达2维信号融合信号稀疏表示几何绕射模型 2维解耦

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