检索结果-内蒙古大学图书馆

宇航学报 2012年第5期33卷 642-647页

作者：王军华黄知涛周一宇国防科学技术大学电子科学与工程学院长沙410073

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... 详细信息

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。

关键词：压缩感知稀疏信号重构基追踪平滑l0范数

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稀疏信号重构的阈值化迭代检测估计

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电子与信息学报 2014年第10期36卷 2431-2437页

作者：宋和平王国利江苏大学计算机科学与通信工程学院镇江212013 中山大学信息科学与技术学院广州510006

研究压缩传感(Compressed Sensing,CS)的稀疏信号重构算法,该文提出一种新的算法框架阈值化迭代检测估计(Iterative Detection Estimation with Thresholding,IDET)。算法框架包括两个方面:选择单阶段阈值化(One-Stage Thresholding,OST)算法的迭代步作为支持集检测的参考;根据稀疏信号的特征设计支持集检测方法。同时,提出该算法框架的实现算法,实现算法先检测由迭代硬阈值化(Iterative Hard Thresholding,IHT)迭代步得到一个支持集,然后通过求解支持集上的最小二乘问题来估计待重构的稀疏信号,迭代上述两个步骤直至满足条件停止。IDET算法的关键在于支持集检测,该文提出3种适用于快速衰减信号的支持集检测方法。实验结果表明,IDET稀疏重构性能优于IHT的其他加速算法。

关键词：压缩传感稀疏信号重构贪婪算法支持集检测迭代检测估计

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稀疏信号重构的残差最小化追踪

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信息与控制 2014年第6期43卷 722-726,734页

作者：宋和平王国利江苏大学计算机科学与通信工程学院江苏镇江212013 中山大学信息科学与技术学院广东广州510006

提出一种新的压缩传感稀疏信号重构算法——残差最小化追踪(residual minimization pursuit,RMP).残差最小化追踪RMP每次迭代选择残差信号在测量矩阵的正交投影绝对值最大的元素来检测支持集,然后求解支持集上的最小二乘解更新稀疏信号... 详细信息

提出一种新的压缩传感稀疏信号重构算法——残差最小化追踪(residual minimization pursuit,RMP).残差最小化追踪RMP每次迭代选择残差信号在测量矩阵的正交投影绝对值最大的元素来检测支持集,然后求解支持集上的最小二乘解更新稀疏信号.另外,提出两种扩展残差最小化追踪RMP算法,算法每次迭代选择多个元素来检测支持集.实验结果表明,残差最小化追踪RMP稀疏重构性能优于正交匹配追踪OMP算法.

关键词：压缩传感稀疏信号重构贪婪算法残差最小化追踪

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基于稀疏信号重构的近场源定位

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电子学报 2014年第6期42卷 1041-1046页

作者：梁国龙韩博林旺生王丹哈尔滨工程大学水声技术重点实验室黑龙江哈尔滨150001 上海微小卫星工程中心上海200050

针对近场源定位问题,提出了一种基于稀疏信号重构的定位方法.该方法通过约束稀疏信号的L1-范数求解优化问题,实现信源的定位.该方法采用一种新的方法约束噪声项系数以求解优化问题,无需噪声的先验知识.为了减小计算量,将近场源二维定位... 详细信息

针对近场源定位问题,提出了一种基于稀疏信号重构的定位方法.该方法通过约束稀疏信号的L1-范数求解优化问题,实现信源的定位.该方法采用一种新的方法约束噪声项系数以求解优化问题,无需噪声的先验知识.为了减小计算量,将近场源二维定位问题转化为两次一维参数估计.通过计算机仿真验证了该方法的性能.

关键词：阵列信号处理近场源定位稀疏信号重构

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基于稀疏信号重构的无线传感网络目标定位

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仪器仪表学报 2012年第2期33卷 362-368页

作者：王勇王雪孙欣尧清华大学精密仪器与机械学系精密测试技术及仪器国家重点实验室北京100084

提出了一种新的基于稀疏信号重构的无线传感网络目标定位方法。针对目标定位问题,将多目标位置表示为离散化测量空间上的稀疏向量,则多传感节点声音信号能量测量值向量可分解为测量矩阵、稀疏矩阵与稀疏向量的乘积,通过稀疏信号重构方... 详细信息

提出了一种新的基于稀疏信号重构的无线传感网络目标定位方法。针对目标定位问题,将多目标位置表示为离散化测量空间上的稀疏向量,则多传感节点声音信号能量测量值向量可分解为测量矩阵、稀疏矩阵与稀疏向量的乘积,通过稀疏信号重构方法可以恢复目标位置稀疏向量,实现多目标定位。传统L1范数稀疏信号重构法要求测量矩阵和稀疏矩阵乘积满足受限等距性条件,在目标定位问题中难以满足。采用贪婪匹配追踪算法重构稀疏向量,基于噪声信号能量幅值终止迭代搜索,进行多目标定位。实验表明,基于贪婪匹配追踪稀疏信号重构目标定位方法能准确实现多目标定位,定位精度优于基于正交匹配追踪的稀疏信号重构目标定位方法和基于单纯形搜索的最大似然估计目标定位方法。

关键词：稀疏信号重构目标定位压缩测量无线传感网络

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含噪稀疏信号重构的l_0范数期望值最小化方法

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国防科技大学学报 2012年第5期34卷 45-48页

作者：王军华黄知涛周一宇国防科技大学电子科学与工程学院湖南长沙410073

压缩感知理论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。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题... 详细信息

压缩感知理论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。针对测量值受噪声污染的含噪稀疏重构问题,提出了近似l0范数期望值最小化方法。该算法基本思想是将含噪稀疏重构问题转化为近似l0范数期望值最小化问题,并利用噪声的统计特征将随机最优化问题化简为常规的最优化问题,然后采用最速下降法求解。数值仿真表明,本文提出的方法具有更好的重构精度,且计算量较小。

关键词：压缩感知稀疏信号重构基追踪平滑l0范数

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压缩对称嵌套阵列和稀疏信号重构的近场目标方位估计（英文）

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声学技术 2018年第1期37卷 82-88页

作者：李双郑大青刘伟胡顺仁何为重庆理工大学电气与电子工程学院重庆400054 中国科学院上海微系统与信息技术研究所无线传感网与通信重点实验室上海200180

针对现有近场源估计算法中近场源数量受限于阵元数的问题,提出了一种基于稀疏对称嵌套阵列和稀疏信号重构的近场欠定波达方向估计方法。首先利用四阶累积量,将二维空间参数估计问题转化为一维参数估计问题,同时得到差分阵列;为了进一步... 详细信息

针对现有近场源估计算法中近场源数量受限于阵元数的问题,提出了一种基于稀疏对称嵌套阵列和稀疏信号重构的近场欠定波达方向估计方法。首先利用四阶累积量,将二维空间参数估计问题转化为一维参数估计问题,同时得到差分阵列;为了进一步提高估计分辨率与减少估计误差,对虚拟阵列的接收信号在空间域进行稀疏表示;最后通过L1范数最小二乘法得到目标源的波达方向。相较于现有算法,该方法可以估计更多的目标源,并且有更低的均方误差与更高的分辨率。实验仿真验证了算法的有效性与优越性。

关键词：阵列信号处理欠定波达方向估计近场稀疏信号重构四阶累积量

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增广Lagrange函数优化算法在稀疏信号重构问题中的应用

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计算机科学 2011年第9期38卷 193-196页

作者：杨俊杰刘海林广东工业大学应用数学学院广州510006

针对稀疏信号恢复的lp优化模型(0<p≤1),提出了一种可行稳健的增广Lagrange函数优化算法。该算法通过构造精确罚函数的方法,设置有限的增广因子参数,有效地避免了类似于传统FOCUSS迭代算法中出现的计算病态性问题,从而极大提高了信... 详细信息

针对稀疏信号恢复的lp优化模型(0信号恢复的精确度。为解决大规模的信号重构问题,还引入了共轭梯度法,以促进算法加速收敛。最后,仿真结果表明,改进型的增广Lagrange函数优化算法较大程度提升了稀疏信号重构的能力。

关键词：稀疏信号重构 lp优化模型 FOCUSS算法增广Lagrange函数优化算法

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参数迭代最小化稀疏信号重构ISAR成像算法

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计算机工程 2018年第10期44卷 228-234页

作者：冯俊杰张弓南京航空航天大学电子信息工程学院南京211106 六盘水师范学院电气工程学院贵州六盘水553004

为实现稳健逆合成孔径雷达(ISAR)成像,提出基于参数迭代最小化贝叶斯稀疏信号重构的ISAR成像算法。建立ISAR稀疏成像信号模型,通过推导目标参数稀疏贝叶斯模型的联合概率密度函数,将ISAR成像转化为贝叶斯准则下的稀疏约束最大后验概率... 详细信息

为实现稳健逆合成孔径雷达(ISAR)成像,提出基于参数迭代最小化贝叶斯稀疏信号重构的ISAR成像算法。建立ISAR稀疏成像信号模型,通过推导目标参数稀疏贝叶斯模型的联合概率密度函数,将ISAR成像转化为贝叶斯准则下的稀疏约束最大后验概率估计。对目标散射系数和噪声功率交替迭代优化求解,从而实现目标重构。实验结果表明,与SL0算法、OMP算法和BP算法相比,该算法的参数能够自适应调整,具有更好的成像效果。

关键词：逆合成孔径雷达迭代最小化稀疏信号重构成像最大后验概率

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基于稀疏信号重构的空间谱估计算法研究

基于稀疏信号重构的空间谱估计算法研究

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作者：刘寅西安电子科技大学

学位级别：博士

空间谱估计一直是阵列信号处理领域中一个具有重要应用的研究课题。近年来，稀疏信号重构和压缩感知获得了信号处理领域的广泛关注。它利用信号的稀疏性或可压缩性，只需用少量的观测数据，就可以实现对信号的稀疏重构或近似，因而也具... 详细信息

空间谱估计一直是阵列信号处理领域中一个具有重要应用的研究课题。近年来，稀疏信号重构和压缩感知获得了信号处理领域的广泛关注。它利用信号的稀疏性或可压缩性，只需用少量的观测数据，就可以实现对信号的稀疏重构或近似，因而也具有超分辨能力。利用空域的稀疏性，可以将稀疏信号重构和压缩感知应用于空间谱的超分辨估计。由于稀疏信号重构算法能够在小样本、低信噪比以及高信源相关性的情况下仍能获得较精确的空间谱估计，因而基于稀疏信号重构的空间谱估计也逐渐引起了阵列信号处理领域的较多兴趣。本文从稀疏信号重构的视角来讨论空间谱估计的问题，对基于稀疏信号重构的空间谱估计算法进行了研究，取得的研究成果主要有： 1.提出一种适用于多输入多输出(MIMO)雷达二维角度估计的快速正交匹配追踪算法。当应用稀疏信号重构中的正交匹配追踪算法进行双基地MIMO雷达的二维角度估计时，标准的正交匹配追踪算法通常将这个二维角度估计所对应的二维稀疏重构问题转化为一个一维的稀疏信号重构问题进行求解。然而，这样的处理方式不够高效。本文利用这里的二维稀疏信号向它的每一维上的投影通常所具有的稀疏性，改进了正交匹配算法的原子搜索过程，得到了一种快速实现二维稀疏重构的算法。提出的这种用于MIMO雷达二维角度估计的快速算法还可以应用于其它的观测模型对应的字典可以表示为两个子字典的Kronecker积的情况。该算法能够显著改善标准的正交匹配追踪算法的运算复杂度，同时能保持与之相接近的性能。 2.提出一种利用信号子空间信息的ESPRIT匹配追踪算法。通过对单快拍情况下，传统的基于信号子空间的算法与正交匹配追踪(OMP)算法的DOA估计性能的比较可知，经过空间平滑处理的ESPRIT算法和MUSIC算法在有效孔径减小的情况下，仍然可能在高信噪比区间提供比OMP算法更精确的DOA估计。本文将ESPRIT算法嵌入到OMP算法的迭代框架中，提出一种ESPRIT匹配追踪算法。该算法能够有效改善ESPRIT算法在低信噪比区间以及OMP算法在高信噪比区间的性能，能够同时具有二者在不同信噪比下的性能优势。同时，在ESPRIT匹配追踪算法中，不进行原子相关性搜索的操作，只利用ESPRIT算法获得用于稀疏近似的原子，可得到一种简化版本的ESPRIT匹配追踪算法。它可以有效降低运算复杂度，同时相对ESPRIT算法也能获得一定的性能改善。 3.提出一种可适用于宽带阵列信号模型的多字典稀疏贝叶斯学习算法。对于宽带DOA估计，传统信号子空间方法中，非相干处理方式不能有效应用于相干源的场合，而相干处理方式尽管能对相干源进行分辨，但其采用的聚焦方式需对信源角度进行预估，其性能对预估角精度比较敏感。当考虑稀疏重构中的一种无需用户参数且性能较好的稀疏贝叶斯学习算法时，它只能适用于窄带DOA估计的情况，对于宽带信源不再适用。考虑宽带阵列DOA估计问题，联合利用多个子带的空域稀疏性，推导得到一种多字典的稀疏贝叶斯学习算法。仿真分析表明，与传统的基于信号子空间的宽带DOA估计算法相比，这种多字典的稀疏贝叶斯学习算法能够在较低的信噪比、较高的信源相关性以及较少的快拍数等情况下，仍能获得较好的DOA估计性能。另外，该算法无需像相干信号子空间算法那样进行角度预估和聚焦变换，同时对信源个数的估计值也并不敏感，因而具有较稳健的性能表现。

关键词：空间谱估计稀疏信号重构压缩感知超分辨算法波达方向正交匹配追踪稀疏贝叶斯学习

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