检索结果-内蒙古大学图书馆

自动化学报 2016年第3期42卷 335-346页

作者：陈栩杉张雄伟杨吉斌孙蒙解放军理工大学南京210007

压缩感知理论能够以远低于经典Nyquist速率进行采样,采用非自适应线性投影获得了保留信号有用信息的少量观测点,并通过求解最优化问题精确重构原始信号.压缩感知理论大大缓解了信号采样、存储和传输的巨大压力,在计算机科学、电子工程... 详细信息

压缩感知理论能够以远低于经典Nyquist速率进行采样,采用非自适应线性投影获得了保留信号有用信息的少量观测点,并通过求解最优化问题精确重构原始信号.压缩感知理论大大缓解了信号采样、存储和传输的巨大压力,在计算机科学、电子工程和信号处理等领域具有广阔的应用前景.信号的稀疏表示是对信号进行压缩采样和重构的前提,即假设信号在某个变换基(傅里叶基、小波基等)下是稀疏的,这些基可以看作是用于描述信号参数空间的有限离散字典.然而在如雷达、阵列信号处理、通信等领域的应用中,信号的参数空间是连续的,在假定的离散变换基下并不稀疏,这种基不匹配问题会严重影响信号重构精度.本文首先介绍了基不匹配产生的原因及其对重构精度的影响,接着从原子范数出发,综述了无网格压缩感知的理论框架和关键技术问题,着重介绍了一维和多维无网格压缩感知的最新研究进展,最后对其在信号处理等领域的应用进行了探讨.

关键词：基不匹配原子范数无网格压缩感知循环平稳信号处理

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基于无网格压缩感知的DOA估计算法

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计算机科学 2017年第10期44卷 99-102,133页

作者：张星航郭艳李宁孙保明中国人民解放军理工大学通信工程学院南京210007

应用传统的压缩感知理论对天线阵列信号的波达方向(Direction-of-arrival,DOA)进行估计,存在基的失配问题。基于交替方向乘子法(Alternative Direction Method of Multiplier,ADMM)的无网格压缩感知(Grid-less Compressive Sensing)技术能够解决该问题,但仍存在收敛速度慢的缺陷。针对该缺陷,提出带自适应惩罚项的ADMM(ADMM with adaptive penalty,AP-ADMM)算法,即根据输入信号的噪声功率,自适应地选择惩罚项的初始值;同时在算法迭代求解的过程中,自适应地对目标函数的惩罚项进行调整。与传统算法相比,在保证收敛精度和DOA的恢复成功概率的条件下,带自适应惩罚项的ADMM算法收敛速率明显加快。仿真结果验证了新算法的有效性。

关键词：波达方向估计无网格压缩感知带自适应惩罚项的ADMM算法

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无网格压缩感知下结合傅里叶变换的FT-ANM算法

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信息工程大学学报 2018年第4期19卷 475-479页

作者：李慧启李立春刘志鹏信息工程大学河南郑州450001

为克服在无网格压缩感知理论中利用原子范数最小化(atomic norm minimization, ANM)算法进行线谱估计时存在的运算复杂度高,估计实时性不强等缺点,提出一种ANM的改进算法,傅里叶-原子范数最小化算法(fourier transform-atomic norm mini... 详细信息

为克服在无网格压缩感知理论中利用原子范数最小化(atomic norm minimization, ANM)算法进行线谱估计时存在的运算复杂度高,估计实时性不强等缺点,提出一种ANM的改进算法,傅里叶-原子范数最小化算法(fourier transform-atomic norm minimization,FT-ANM)。对ANM算法中前期取得的重构信号进行傅里叶变换,粗估计出重构信号的模型阶数,减少对拓普利兹矩阵进行Vandermonde分解时估计参数的数量,提高ANM算法的运算速率,增强线谱估计的实时性。仿真结果显示,在相同信噪比条件下,FT-ANM算法运算速率是传统ANM算法运算的3倍,运算复杂度低,实时性较好。

关键词：无网格压缩感知原子范数线谱估计 Vandermonde分解拓普利兹矩阵

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阵列误差条件下基于无网格压缩感知的DOA估计方法

阵列误差条件下基于无网格压缩感知的DOA估计方法

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作者：朱昭华吉林大学

学位级别：硕士

基于传感器阵列的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是阵列信号处理中的重要分支,广泛应用于雷达、声纳和通信等领域中。然而,由于元器件老化等原因,实际使用的传感器阵列很难与理想中的标准阵列模型一致,不可避免地存在阵列误差... 详细信息

基于传感器阵列的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计是阵列信号处理中的重要分支,广泛应用于雷达、声纳和通信等领域中。然而,由于元器件老化等原因,实际使用的传感器阵列很难与理想中的标准阵列模型一致,不可避免地存在阵列误差,例如各个阵元的幅相特性不一致,从而影响了DOA估计性能。为提高阵列误差条件下的估计性能,已提出一些子空间算法。近年来压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论发展迅速,已经成为现代信号处理领域中的重要研究方向,将CS理论运用到阵列误差条件下的DOA估计中,与子空间算法相比,在小快拍、相干源和低信噪比等情形下拥有独特的优势。然而,这些算法目前仍存在一定的缺陷需要克服:(1)基于CS的传统DOA估计算法将空间划分为有限个离散网格,导致网格失配问题。(2)利用凸优化工具箱求解稀疏恢复算法中的优化问题时求解速度慢,无法适用于较大规模的阵列系统。无网格(gridless)压缩感知以原子范数理论为基础,无需进行网格划分,避免了网格失配问题,它通过建立一个连续的原子集合,将稀疏恢复问题转化为半定规划(Semidefinite Programming,SDP)问题,能够获得无网格恢复结果,从而实现更精确的DOA估计。本文基于无网格压缩感知理论,对阵列误差条件下的DOA估计方法展开研究,所作的主要工作如下:首先,利用信号和误差阵元的稀疏性,结合原子范数理论,在存在部分阵元误差条件下,提出了一种基于两步迭代的无网格DOA估计方法,该方法通过两步迭代求解SDP优化问题来实现DOA估计,还能够实现对误差阵元的检测。仿真结果证明,所提方法比传统方法具有更高的估计精度,在相干源和小快拍情况下也具有好的估计效果。进而,为了避免两步迭代法中的迭代运算,利用阵列误差矩阵的行稀疏性和l21范数,提出了一种阵列误差条件下基于l21范数最小化的无网格DOA估计方法。该方法在解决网格失配问题的同时能够避免对非凸优化问题的迭代求解,在相干源和小快拍情形下具有高的估计精度。最后,针对使用凸优化工具箱求解优化问题时求解速度慢、运算时间长的缺陷,将交替方向乘子法(Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM)与基于无网格CS的DOA估计方法相结合,在存在部分阵元误差条件下,提出了一种基于ADMM的两步迭代无网格DOA估计方法和一种基于ADMM的l21范数最小化无网格DOA估计方法,可以实现阵列误差条件下低复杂度的无网格DOA估计。仿真结果证明,所提两种方法在保证估计精度的同时实现了快速求解。

关键词：波达方向估计阵列误差无网格压缩感知原子范数交替方向乘子法

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基于无网格压缩感知的跳频信号参数估计研究

基于无网格压缩感知的跳频信号参数估计研究

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作者：李慧启战略支援部队信息工程大学

学位级别：硕士

跳频（Frequency-Hopping,FH）通信技术具有抗干扰和抗衰落的优点,军事通信和民用通信方面均广泛地采用了该项技术。因此,对跳频信号的接受侦察和参数估计具有重要的现实意义。在跳频通信正朝着超带宽,高跳速的方向发展的背景下,压缩感... 详细信息

跳频（Frequency-Hopping,FH）通信技术具有抗干扰和抗衰落的优点,军事通信和民用通信方面均广泛地采用了该项技术。因此,对跳频信号的接受侦察和参数估计具有重要的现实意义。在跳频通信正朝着超带宽,高跳速的方向发展的背景下,压缩感知（Compressed Sensing,CS）技术解决了跳频信号的高采样率,高运算量的问题。但是,由于CS技术存在基不匹配（Basis Mismatch,BM）问题,基于CS的跳频信号参数估计的估计精度并不高。无网格压缩感知（Gridless CS）技术克服了BM问题的缺点,能够精确估计由多个频率线性叠加组成的稀疏信号。利用Gridless CS技术进行跳频信号参数估计是降低采样率,提高估计精度的有效途径。本文对基于Gridless CS技术的跳频信号参数估计进行了深入研究,针对ANM算法运算复杂度高、实时性差的问题,提出了快速原子范数最小化算法,在此基础之上提出了一种基于Gridless CS技术的跳变时刻高精度估计算法和一种频率和跳变时刻联合估计算法。仿真实验证明在压缩比为0.5,SNR为10dB的条件下,对于跳变时刻估计而言,本文算法的均方误差由传统方法的10-1量级下降至10-3量级。此外,本文提出的联合估计算法对于频率估计的精度也较对比算法提高至少两倍。本文形成的创新点如下:1、提出了可用于频率估计的快速原子范数最小化算法（Fast Atomic Norm Minimization,FANM）。该算法对ANM算法中前期取得的重构信号进行模型分析,粗估计出了重构信号的模型阶数,减少了对拓普利兹矩阵进行Vandermonde分解时估计参数的数量,提高了现有的ANM算法的运算速率,增强了线谱估计的实时性。FANM算法相对于ANM算法具有运算复杂度低,估计实效性强等优点。2、提出了基于压缩域数字特征和原子范数的跳变时刻估计算法。该算法首先利用分段压缩样值提取相邻压缩采样数据段的数字特征,实现了跳变时刻粗估计。然后设计跳变时刻全覆盖的原子字典,并以此实现了跳变时刻的精确估计。3、提出了基于l2,1-混合范数的跳频信号参数联合估计算法。算法首先构造了多时段跳频信号的压缩采样模型,利用l2,1-混合范数刻画二维跳频信号系数矩阵的稀疏性,从而将跳频信号的参数估计问题转化为求解l2,1-混合范数最小化的问题。本文证明了l2,1-混合范数最小化与半定规划（Semi-definite Programming,SDP）的等价性,通过Vandermonde分解实现了频率的精确估计;接着分析了相邻频率输出能量与在该固定时间段内持续时间的关系,通过计算相邻频率在固定时长内的能量比值实现了跳变时刻的精确估计。

关键词：跳频信号参数估计无网格压缩感知原子范数混合范数 Vandermonde分解

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基于无网格压缩感知的稀疏孔径ISAR成像技术研究

基于无网格压缩感知的稀疏孔径ISAR成像技术研究

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作者：吴维焘南京理工大学

学位级别：硕士

逆合成孔径雷达成像作为一种远距离、全天时、全天候的微波成像技术,一直是各国重点发展的对象,并已广泛应用于航空、防空、空间监视、导弹防御等军用和民用领域。雷达在观测目标的过程中,有很多原因导致回波脉冲的丢失,从而造成孔径的... 详细信息

逆合成孔径雷达成像作为一种远距离、全天时、全天候的微波成像技术,一直是各国重点发展的对象,并已广泛应用于航空、防空、空间监视、导弹防御等军用和民用领域。雷达在观测目标的过程中,有很多原因导致回波脉冲的丢失,从而造成孔径的稀疏。在稀疏孔径条件下,距离多普勒成像结果会出现主瓣展宽并受到杂波影响。压缩感知技术是处理稀疏孔径问题的基本方法,但传统的压缩感知算法均假定目标的强散射点位于划定的网格点上。而实际上目标的强散射点是连续分布的,一旦其偏离了划定的网格,必然会导致估计的强散射点位置存在偏差,信号的重构精度也会因此受到影响。因此本文将无网格压缩感知技术应用于稀疏孔径ISAR成像问题之中,该算法使用原子范数极小化作为稀疏约束,无需对成像场景进行离散。通过求解半定规划问题,可以直接在连续空间中求出散射点的位置和幅度。同时,针对稀疏孔径条件下传统自聚焦算法无法有效进行初相矫正的问题,结合无网格压缩感知稀疏重构技术,介绍了熵与稀疏联合约束的稀疏孔径ISAR自聚焦算法,在较低的孔径稀疏度条件下仍能获得较好的自聚焦效果。本文以稀疏孔径条件下的ISAR成像技术为研究目标,探究了基于无网格压缩感知理论的稀疏信号重构问题和基于熵与稀疏联合约束的稀疏孔径ISAR自聚焦问题。针对以上内容,本文的主要工作可以分为以下几个部分:第一部分首先介绍了稀疏孔径ISAR成像技术的研究背景与意义,阐述了稀疏孔径ISAR成像技术的发展概况,并给出了本文的基本框架。而后简要介绍了ISAR平动补偿和距离多普勒成像方法,以及稀疏孔径产生的影响,为后续章节打下了基础。第二部分主要研究了基于无网格压缩感知的稀疏信号重构理论。首先介绍了稀疏孔径ISAR回波模型,而后简要介绍了压缩感知的基础理论,重点分析了传统需要进行网格离散的压缩感知算法存在的离网格的问题。并在此基础上引出基于原子范数极小化的无网格压缩感知算法,介绍了原子范数的概念,以及一维、多维无网格压缩感知算法的原理和实现方法。最后通过仿真实验,验证了该算法在解决稀疏孔径ISAR信号重构问题上的适用性。第三部分研究了稀疏孔径ISAR自聚焦技术。首先介绍了稀疏孔径ISAR自聚焦模型,以及两种基础的自聚焦算法的原理。而后将无网格压缩感知技术与最小熵自聚焦算法相结合,介绍了一种稀疏约束最小熵自聚焦算法。最后通过仿真实验验证了该算法在稀疏孔径条件下的有效性。

关键词：稀疏孔径逆合成孔径雷达无网格压缩感知自聚焦

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基于原子范数的水声跳频信号参数估计

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计算机工程 2025年第3期51卷 155-161页

作者：卢以纯徐明上海海事大学信息工程学院上海201306 同济大学电子与信息工程学院上海201804

为了有效估计在水声信道多径效应影响下的跳频信号,针对现有对跳频信号进行稀疏表示时存在的基不匹配问题,提出一种基于原子范数的水声跳频信号参数估计算法。首先考虑到信号经过水声信道所受的影响,对水声跳频信号进行数学建模时时间... 详细信息

为了有效估计在水声信道多径效应影响下的跳频信号,针对现有对跳频信号进行稀疏表示时存在的基不匹配问题,提出一种基于原子范数的水声跳频信号参数估计算法。首先考虑到信号经过水声信道所受的影响,对水声跳频信号进行数学建模时时间变量上会多一个时延,之后按照采样频率对信号进行离散化表示,然后定义原子集合并将水声跳频信号频率估计问题转化为原子范数最小化问题。通过凸公式的强对偶性证明目标位置可以通过求解原问题的对偶问题得到,接着进一步将问题转化为一个对偶问题,通过交替方向乘子法(ADMM)计算出对偶多项式在单位圆上模的值为1的点,进而完成对信号支撑集的估计。最后对每段信号频率分量的个数进行分析,估计出含有跳变点的分段信号,再通过对分段信号进行处理,精确估计出跳变时刻。仿真结果表明,该算法采用无网格压缩感知理论,能够有效地避免基不匹配问题,与现有算法相比,使用该算法估计水声跳频信号的参数具有更高的估计精度。

关键词：水声跳频信号参数估计原子范数无网格压缩感知多径效应

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稀疏恢复空时自适应处理技术研究综述

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电子学报 2019年第3期47卷 748-756页

作者：段克清袁华东许红谢文冲王永良空军预警学院湖北武汉430019 中山大学电子与通信工程学院广东广州510006 海军工程大学电子工程学院湖北武汉430033

相较于传统空时自适应处理(STAP)技术,稀疏恢复(SR)STAP技术在小样本条件下杂波抑制性能显著提升,因此适用于现实非均匀杂波环境.本文首先阐述了SR STAP基本原理,分析了机载雷达杂波空时稀疏特性;然后总结了SR STAP发展历史与现状,并在... 详细信息

相较于传统空时自适应处理(STAP)技术,稀疏恢复(SR)STAP技术在小样本条件下杂波抑制性能显著提升,因此适用于现实非均匀杂波环境.本文首先阐述了SR STAP基本原理,分析了机载雷达杂波空时稀疏特性;然后总结了SR STAP发展历史与现状,并在此基础上针对其相关科学问题进行了探讨,包括:空时谱估计还是杂波抑制、单观测样本还是多观测样本、白化还是置零、重构算法参数依赖还是不依赖、非平稳杂波下是否适用及干扰条件下是否可行;最后给出了当前SR STAP技术走向实用化过程中所面临的关键问题,即网格失配和空域误差影响,并分别讨论了无网格压缩感知和字典自校正的解决途径.

关键词：空时自适应处理机载雷达杂波抑制稀疏恢复非均匀杂波环境无网格压缩感知

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复杂背景下双基地MIMO雷达目标角度估计方法研究

复杂背景下双基地MIMO雷达目标角度估计方法研究

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作者：唐文根吉林大学

学位级别：博士

多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达是一种新体制雷达,它通过波形分集在空域可以获得更高的自由度和更大的灵活性,近年来受到越来越广泛的关注。MIMO雷达目标角度估计是雷达信号处理中的重要问题,尤其是双基地MIM... 详细信息

多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）雷达是一种新体制雷达,它通过波形分集在空域可以获得更高的自由度和更大的灵活性,近年来受到越来越广泛的关注。MIMO雷达目标角度估计是雷达信号处理中的重要问题,尤其是双基地MIMO雷达目标波离角（Direction of Departure,DOD）和波达角（Direction of Arrival,DOA）联合估计,在目标识别、定位和跟踪等领域发挥着十分重要的作用。由于双基地MIMO雷达目标角度估计涉及二维参数,处理更加复杂,传统方法只有在大快拍数、高斯白噪声和均匀线阵等理想背景下才能获得较好的估计效果。然而,MIMO雷达工作环境日益复杂,导致传统方法的DOD和DOA估计精度下降。基于此,本文以无网格（Gridless）和离网格（Off-Grid）压缩感知理论为主要工具,结合MIMO雷达工作原理和目前研究进展,重点针对少快拍、冲击噪声、阵元互耦和非均匀噪声、以及非均匀线阵等复杂背景下的双基地MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计问题展开深入研究。本文主要创新性工作如下:（1）针对少快拍情况,提出一种基于二维原子范数最小化（Two Dimensional Atomic Norm Minimization,2D-ANM）的双基地MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法。该方法结合无网格压缩感知技术,无需计算观测信号的协方差矩阵,在少快拍情况下,相对于传统二维子空间算法的角度估计精度更高。并且,由于采用连续域的目标二维角度原子集,该方法能够克服基于网格的压缩感知算法存在的基不匹配问题,改善DOD和DOA估计精度。为了进一步降低2D-ANM算法的复杂度,分别基于奇异值分解法和交替方向乘子法（Alternating Direction Method of Multipliers,ADMM）提出两种低复杂度的2D-ANM算法,在对目标角度估计精度影响较小的情况下,有效减少了算法的运行时间,提高了算法效率。（2）针对冲击噪声背景,提出一种基于迭代重加权lp范数最小化的双基地MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法。该方法利用lp范数降低极值敏感性的特点,通过分块连续上界最小化（Block Successive Upper-Bound Minimization,BSUM）算法求解目标函数,有效提高了冲击噪声背景下目标的DOD和DOA估计精度。另外,由于目标函数具有非凸和非线性,DOD和DOA的初值选取至关重要,因此提出一种基于二维牛顿正交匹配追踪（Two Dimensional Newtonized Orthogonal Matching Pursuit,2D-NOMP）的DOD和DOA初值估计算法,其利用二维离网格参数估计技术,通过牛顿法对目标角度的网格估计值进行修正,提高了初值选取的准确性,进一步改善了DOD和DOA估计精度。（3）针对阵元互耦和非均匀噪声背景,提出一种基于截断核范数最小化（Truncated Nuclear Norm Minimization,TNNM）和互耦阵元消除算法的双基地MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法。该方法利用信号协方差矩阵的低秩特性和噪声协方差矩阵的稀疏性,结合TNNM算法去除非均匀噪声,弥补了传统子空间算法中非均匀噪声导致的信号子空间和噪声子空间相互泄露的缺陷。进而,为了有效解决双基地MIMO雷达的阵元互耦问题,提出一种互耦阵元消除算法,其通过构造两个选择矩阵并根据收发阵列互耦矩阵的结构特征形成新的协方差矩阵,不同于传统双基地MIMO雷达消除互耦的方法,该方法可以避免同时舍弃收发阵列阵元,因此能够获得更多的角度估计自由度和更高的角度估计精度。（4）针对非均匀线阵情况,提出一种基于解耦原子范数最小化（Decoupled Atomic Norm Minimization,D-ANM）插值的双基地互质阵MIMO雷达目标DOD和DOA联合估计方法。非均匀线阵中的互质阵具有阵列孔径大、分辨率高的优势,但其阵元不连续,导致传统基于均匀线阵的角度估计方法不再适用。所提出方法考虑收发阵列均为互质阵的情况,通过D-ANM算法对收发互质阵中虚拟差分阵列进行插值,克服了“空洞”现象的影响,使虚拟差分阵列均匀线阵化,从而充分利用整个虚拟差分阵列孔径,进一步增加有效阵元数,提高DOD和DOA估计的分辨力。此外,所提出方法将D-ANM转化为具有残差的半定规划（Semidefinite Programming,SDP）问题,并推导了一种基于特定ADMM的高效求解算法,有效降低了求解SDP问题的算法复杂度。

关键词：双基地MIMO雷达目标角度估计 DOD和DOA 无网格压缩感知复杂背景

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基于多发多收体制的分布式外辐射源雷达成像方法

基于多发多收体制的分布式外辐射源雷达成像方法

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作者：公富康电子科技大学

学位级别：硕士

基于多发多收体制的分布式外辐射源雷达成像是利用空间展开的多个外辐射源和多部接收机同时对目标进行观测的一种成像方式,其任意一对外辐射源和接收机均可构成一路观测通道,因此能够获得关于成像目标更多角度和更广范围的信息。本文对... 详细信息

基于多发多收体制的分布式外辐射源雷达成像是利用空间展开的多个外辐射源和多部接收机同时对目标进行观测的一种成像方式,其任意一对外辐射源和接收机均可构成一路观测通道,因此能够获得关于成像目标更多角度和更广范围的信息。本文对多发多收体制的分布式外辐射源雷达成像技术展开研究,重点突破了多测量矢量模型成像、网格失配模型成像和无网格压缩感知成像等关键问题。主要工作内容如下:1、推导了基于多发多收体制的分布式外辐射源雷达回波信号模型,分析了成像空间谱域的非均匀稀疏特性,建立了基于压缩感知的分布式外辐射源雷达成像模型。2、提出了基于多测量矢量模型和截断奇异值分解的分布式外辐射源雷达成像方法。针对传统方法在低信噪比条件下成像精度差的问题,建立了基于多测量矢量模型的分布式外辐射源雷达成像模型,提出了基于截断奇异值分解的稀疏贝叶斯学习成像方法,通过剔除对噪声放大明显的奇异值增强成像模型对噪声的鲁棒性。仿真实验表明所提方法具有更小的成像误差。3、提出了基于OFF-GRID模型的分布式外辐射源雷达成像方法。针对成像场景离散化处理导致的OFF-GRID问题,建立了基于泰勒展开的分布式外辐射源雷达OFF-GRID成像模型,提出了基于局部精细化网格搜索的OFF-GRID成像方法。仿真实验表明所提方法能够有效解决OFF-GRID模型成像问题。4、研究了基于无网格压缩感知的分布式外辐射源雷达成像方法。由于无网格压缩感知直接在连续参数空间求解目标散射点信息,避免了OFF-GRID问题。因此,建立了分布式外辐射源雷达无网格压缩感知成像模型,引入交替方向乘子法用于模型求解,实现目标成像。仿真实验表明,无网格压缩感知成像方法受OFF-GRID扰动误差影响较小,比离散化压缩感知方法具有更小的成像误差。

关键词：分布式外辐射源雷达压缩感知多测量矢量模型截断奇异值分解 OFF-GRID 无网格压缩感知

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