检索结果-内蒙古大学图书馆

电脑知识与技术 2024年第12期20卷 35-38,41页

作者：赵友瑜罗桂宁王姣冯俊杰六盘水师范学院物理与电气工程学院贵州六盘水553004

针对稀疏信号重构问题,文章提出了一种改进的平滑L0范数(SL0)稀疏信号恢复算法。首先,采用负指数函数作为平滑函数趋近L0范数,并通过逐渐减小控制参数序列来求解平滑函数的最优值,同时采用单循环结构代替双循环结构优化求解。其次,增加... 详细信息

针对稀疏信号重构问题,文章提出了一种改进的平滑L0范数(SL0)稀疏信号恢复算法。首先,采用负指数函数作为平滑函数趋近L0范数,并通过逐渐减小控制参数序列来求解平滑函数的最优值,同时采用单循环结构代替双循环结构优化求解。其次,增加了对比较步骤,以确保沿最速下降方向进行最优值的搜索,从而实现稀疏信号的精确重构。实验仿真结果表明,文章提出的算法具有较好的重构效果。

关键词：压缩感知稀疏信号重构平滑L0范数负指数函数

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一种基于稀疏重构的属性散射中心参数估计方法

一种基于稀疏重构的属性散射中心参数估计方法

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2023年全国微波毫米波会议

作者：王娉倪培双徐刚东南大学毫米波国家重点实验室

与点散射模型相比,属性散射中心模型(ASCM)能够从物理光学和几何衍射理论两方面描述典型散射物体的频率和纵横依赖关系。针对属性散射中心的参数提取,提出了一种基于稀疏信号重构算法。利用简化的参数模型,先由傅里叶变换对位置参数进... 详细信息

与点散射模型相比,属性散射中心模型(ASCM)能够从物理光学和几何衍射理论两方面描述典型散射物体的频率和纵横依赖关系。针对属性散射中心的参数提取,提出了一种基于稀疏信号重构算法。利用简化的参数模型,先由傅里叶变换对位置参数进行估计,再通过改进的RELAX算法估计剩余参数。基于仿真数据和实测数据的实验验证了该算法的有效性。

关键词：属性散射中心模型稀疏表示稀疏信号重构

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RCS测量与成像的压缩采样仿真研究

RCS测量与成像的压缩采样仿真研究

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2015年全国微波毫米波会议

作者：赵煦武建华李志平北京航空航天大学电子信息工程学院

本文研究了基于压缩采样的RCS测量信号重构方法,并比较了3种稀疏采样方式下信号的重构精度以及类飞机目标信号的可压缩性,仿真结果表明压缩采样可以有效地降低RCS测量与成像中采样的数据量。

关键词： RCS测量压缩采样稀疏信号重构

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基于多任务贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测

基于多任务贝叶斯压缩感知的宽带频谱检测

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第二十届全国网络与数据通信学术会议

作者：许晓荣王赞姚英彪包建荣杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 杭州电子科技大学通信工程学院浙江杭州310018 东南大学移动通信国家重点实验室江苏南京210096

针对认知无线网络中主用户信号在空频域的稀疏性,基于贝叶斯压缩感知(BCS)的信号重构通过层次化贝叶斯分析分级先验模型获得稀疏信号估计.将贝叶斯压缩感知应用于认知无线电宽带压缩频谱检测,利用多认知用户感知信号的时空相关性实现在... 详细信息

针对认知无线网络中主用户信号在空频域的稀疏性,基于贝叶斯压缩感知(BCS)的信号重构通过层次化贝叶斯分析分级先验模型获得稀疏信号估计.将贝叶斯压缩感知应用于认知无线电宽带压缩频谱检测,利用多认知用户感知信号的时空相关性实现在多用户多任务传输条件下的稀疏信号重构与宽带压缩频谱检测.研究了基于期望最大化算法和相关向量机模型的多任务BCS参数估计.仿真结果表明:相比于传统单任务BCS重构方法,多任务BCS在节点能耗与网络带宽受限的条件下,通过对估计参数的合理优化,在较低压缩比区域可实现重构均方误差的快速收敛,且检测性能随着任务数的增加而提高.当感知数据相关性从25％增加到75％,且任务数一定时,所提方法的重构观测数明显下降,宽带频谱检测性能显著提高.

关键词：认知无线网络宽带频谱检测稀疏信号重构多任务贝叶斯压缩感知

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压缩感知中一种改进的迭代硬阈值算法

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无线电通信技术 2018年第3期44卷 273-276页

作者：李佳刘献杰智世鹏中国电子科技集团公司第五十四研究所河北石家庄050081

研究了压缩感知理论中一种改进的迭代硬阈值稀疏信号重构算法。针对现有IHT算法类最优秀的BIHT算法中回溯操作无法保证稀疏信号重构误差递减的问题,对稀疏重构误差及其差值进行了简单介绍和分析,提出了一种能够保证重构误差随迭代进行... 详细信息

研究了压缩感知理论中一种改进的迭代硬阈值稀疏信号重构算法。针对现有IHT算法类最优秀的BIHT算法中回溯操作无法保证稀疏信号重构误差递减的问题,对稀疏重构误差及其差值进行了简单介绍和分析,提出了一种能够保证重构误差随迭代进行单调减小的重构算法,在每次迭代的回溯操作中选择能够保证重构误差逐渐减小的原子,并将其指标与估计支撑集合并,最后基于最小二乘法进行伪逆运算获取稀疏信号估计。对高斯稀疏信号和0-1稀疏信号进行了仿真,证明了优于IHT、NIHT以及BIHT算法的稀疏信号重构性能。

关键词：压缩感知稀疏信号重构迭代硬阈值回溯操作

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随机梯度追踪算法的硬件架构设计

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仪表技术 2024年第6期 12-14,54页

作者：陈智颖福州大学物理与信息工程学院福建福州350108

压缩感知能够有效降低信号的采样速率,但信号恢复需要大量的复杂计算,这给用于重构的专用电路的面积和功耗带来挑战。以牺牲计算精度和增加计算时长为代价的情况下,随机计算能够大幅度减少算术操作过程中的功耗和硬件成本。这一特性使... 详细信息

压缩感知能够有效降低信号的采样速率,但信号恢复需要大量的复杂计算,这给用于重构的专用电路的面积和功耗带来挑战。以牺牲计算精度和增加计算时长为代价的情况下,随机计算能够大幅度减少算术操作过程中的功耗和硬件成本。这一特性使得随机计算在计算密集型电路设计中得到广泛应用。基于随机计算范式,设计了一种使用简单逻辑门搭建的向量内积计算电路,进一步构建了随机梯度追踪算法的硬件架构。相较于传统的二进制计算电路,该架构在Slices资源的使用上减少了83%。对信号长度为256、稀疏度为8的信号进行重构测试,结果显示其重构信噪比达到了18.99 dB,充分验证了该方案的有效性和灵活性。

关键词：压缩感知稀疏信号重构随机计算随机梯度追踪算法

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基于稀疏谱拟合的空间方位估计算法研究

基于稀疏谱拟合的空间方位估计算法研究

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中国声学学会第十一届青年学术会议

作者：杨龙杨益新王璐于事咄西北工业大学航海学院

针对水下目标的被动探测与定位问题,利用稀疏谱拟合算法(Sparse Spectrum Fitting,Sp SF)进行空间方位谱估计,实现低旁瓣和超分辨定位性能。对于方位角邻近分布的多个目标,Sp SF算法具有较同类型稀疏信号处理算法(如1l-SVD)更高的定位... 详细信息

针对水下目标的被动探测与定位问题,利用稀疏谱拟合算法(Sparse Spectrum Fitting,Sp SF)进行空间方位谱估计,实现低旁瓣和超分辨定位性能。对于方位角邻近分布的多个目标,Sp SF算法具有较同类型稀疏信号处理算法(如1l-SVD)更高的定位精度和更低的旁瓣水平。计算机仿真和海上试验结果有效验证了Sp SF算法的方位估计性能。

关键词：稀疏谱拟合超分辨方位谱估计稀疏信号重构凸优化

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稀疏信道下基于能量集中的水声前导信号检测方法

稀疏信道下基于能量集中的水声前导信号检测方法

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作者：李维辛梦颖刘永芳刘旸旭陈希 518000 广东省深圳市南山区西丽镇深圳大学城哈工大校区

本发明提出了提出一种稀疏信道下基于能量集中度(EC)的水声前导信号检测方法，应用于稀疏信道下的水声通信系统，降低前导信号误检率，提高检测率，提高系统的检测性能，提高系统通信效率。本发明通过稀疏信号重构以及OMP算法，估计了... 详细信息

标准号: CN106936514A

本发明提出了提出一种稀疏信道下基于能量集中度(EC)的水声前导信号检测方法，应用于稀疏信道下的水声通信系统，降低前导信号误检率，提高检测率，提高系统的检测性能，提高系统通信效率。本发明通过稀疏信号重构以及OMP算法，估计了几个重要元素（分量）的能量集中度用以判定稀疏信号是否重构成功，可应用与水声通信、水声定位跟踪、军事、航海远洋、雷达、声纳中。相较于现有技术有以下优点：1.本发明在加性高斯白噪声以及不同类型干扰下都具有很强的鲁棒性；2.相较于基于匹配滤波器的检测技术，本发明在多径信道下有较好的检测性能；3.相较于其它现有技术，本发明在复杂多变的实际水下环境中表现出较为理想的检测性能。

关键词：能量集中度稀疏信道检测加性高斯白噪声前导信号检测水声通信系统稀疏信号重构匹配滤波器多径信道检测技术前导信号水声定位水声通信水下环境稀疏信号系统通信重要元素检测率鲁棒性误检率声纳水声重构算法航海应用判定雷达跟踪军事成功数据块检测索引能量集中度初始化残差矩阵采样间隔基带信号信号重构观测量采样字典前导信号检测迭代计数器基带采样率带通信号多径信道估计信号检测结果检测数据能量贡献能量集中频率搬移索引向量索引字典稀疏信道信号发送信号时长样本检测样本组成重构信号字典条目块检测稀疏度稀疏性滑动搬移迭代更新空集码元门限水声信道匹配剔除条目带宽集合

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一种基于稀疏贝叶斯学习的相干信号DOA估计方法

一种基于稀疏贝叶斯学习的相干信号DOA估计方法

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作者：杨杰杨益新禄婕一 710072 陕西省西安市友谊西路127号

本发明提供了一种基于稀疏贝叶斯学习的相干信号DOA估计方法，获取接收阵列的输出信号，网格化观测空间，构造超完备阵列流形，结合稀疏表示的思想，将DOA估计问题转化为稀疏信号重构问题，求解如下稀疏矩阵方程，建立稀疏贝叶斯概率模... 详细信息

标准号: CN110208735A

本发明提供了一种基于稀疏贝叶斯学习的相干信号DOA估计方法，获取接收阵列的输出信号，网格化观测空间，构造超完备阵列流形，结合稀疏表示的思想，将DOA估计问题转化为稀疏信号重构问题，求解如下稀疏矩阵方程，建立稀疏贝叶斯概率模型，采用变分贝叶斯推断方法计算各隐变量的近似后验分布，计算入射信号的DOA估计值。本发明无需预先估计入射信号个数，且不涉及解相干操作，有效地实现相干信号的DOA估计，针对相干信号，所提DOA估计方法的角度分辨能力好，与现有的其它DOA估计方法相比，该方法具有更好的测向精度。

关键词：相干信号入射信号贝叶斯稀疏角度分辨能力稀疏信号重构贝叶斯推断有效地实现概率模型观测空间后验分布接收阵列输出信号问题转化稀疏表示稀疏矩阵阵列流形网格化求解相干测向近似学习

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一种光伏发电系统电压信号采样及重构方法

一种光伏发电系统电压信号采样及重构方法

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作者：刘振傅质馨袁越包江民 211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号

本发明公开一种光伏发电系统电压信号采样及重构方法，在光伏发电系统中，有若干数目能采集电压信号的传感器节点，各节点通过无线通信方式自组织形成监测网络，监测网络采用压缩感知法对采样信号进行压缩得到电压稀疏信号。本发明适用... 详细信息

标准号: CN104034939B

本发明公开一种光伏发电系统电压信号采样及重构方法，在光伏发电系统中，有若干数目能采集电压信号的传感器节点，各节点通过无线通信方式自组织形成监测网络，监测网络采用压缩感知法对采样信号进行压缩得到电压稀疏信号。本发明适用于重构光伏发电系统中的电压稀疏信号，首先提供光伏发电系统监测网络的各传感器节点的安设方法，然后提出基于迭代收缩阈值法的电压稀疏信号重构方法，当节点从其它节点处获取的信号受噪声干扰时，通过该方法，重构原始电压稀疏信号，从而保证监测网络信号传输的可靠性。

关键词：光伏发电系统监测网络稀疏信号重构传感器节点采集电压信号电压信号采样无线通信方式稀疏信号重构采样信号迭代收缩信号传输压缩感知原始电压噪声干扰节点处自组织阈值法压缩保证

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