检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：温艳鑫吉林大学

学位级别：硕士

信源参数估计是阵列信号处理领域不可或缺的组成部分,在雷达、生物医药学、无线通信及机器人学等军用及民用领域广泛渗透。信号根据带宽的不同可以分为窄带信号和宽带信号。宽带信号自身包含的信息量更大,抗干扰能力更强,因而获得了更... 详细信息

信源参数估计是阵列信号处理领域不可或缺的组成部分,在雷达、生物医药学、无线通信及机器人学等军用及民用领域广泛渗透。信号根据带宽的不同可以分为窄带信号和宽带信号。宽带信号自身包含的信息量更大,抗干扰能力更强,因而获得了更多的关注。现有的定位参量估计算法大多基于子空间理论,但子空间理论自身固有的一些缺点限制了该类算法的实际应用。稀疏重构理论的出现,为规避子空间类方法存在的问题提供了新的思路,可以提供更高的分辨率及更强的噪声鲁棒性。现有的基于稀疏重构的信源参数估计方法主要集中于窄带信号的一维DOA估计,针对宽带信号的多参数联合估计的方法较少,且存在参数估计精度不足、阵列DOA估计的最大可分辨能力低、需要额外的参数配对过程等问题。本文以高精度的宽带信号多参数估计的理论需求为牵引,以稀疏重构方法为数学手段,在系统分析经典稀疏重构方法及宽带信号处理算法的基础上,循序渐进的对远场宽带信号的一维DOA估计、二维DOA估计及近场宽带信号的DOA和距离联合估计问题展开深入研究,旨在稀疏重构理论框架下为宽带信号的多参数联合估计问题提供新的解决方案。本文的主要贡献和创新性工作包括:（1）针对远场宽带信号的一维DOA估计问题,利用稀疏重构提出一种新的估计算法。通过对宽带信号进行预处理,避免构造多个稀疏基矩阵,降低了算法复杂度。利用加和平均变换,给出基于二阶统计量的向量稀疏表示方法,降低数据维数,集中噪声能量。借助TLP惩罚函数构建加权约束条件,增强信号稀疏性,更好的逼近0λ范数重构信号,解决传统惩罚函数存在的约束不公平的问题。该算法不仅可以实现宽带信号各子频数据之间的联合估计,还可有效提高参数估计精度及角度分辨率,尤其是在信噪比较低、快拍数不足、信源间距较小等情况,估计性能更佳。（2）针对远场宽带信号的俯仰角和方位角联合估计问题,在稀疏框架下提出一种基于互质概念的宽带信号二维DOA估计新算法。对宽带信号进行DFT变换,根据各频带之间的互质性选取不同的互质频率对儿观测模型,获取更多额外的不同位置的差协同阵虚拟阵元,提高DOA估计的自由度。利用不同频率成分协方差矩阵的向量稀疏模型的稀疏一致性,给出基于联合稀疏重构的宽带信号参数估计模型,提高定位精度的同时降低计算复杂度。借助已求得的俯仰角参数构造方位角估计模型,将其放在稀疏重构框架下进行联合估计,避免参数配对。该算法综合考虑了宽带信号各频带之间的相同信息,既能够有效的增加自由度,估计更多信源,又无需参数配对,估计性能较高。（3）针对近场宽带信号的DOA和距离联合估计问题,参考Spatial-only模型,提出一种基于稀疏重构的宽带信号DOA和距离联合估计的新算法。基于Spatial-only模型构造与宽带信号各频率分量无关,而仅与信号的DOA和距离参量相关的阵列输出。利用阵列结构的对称性,提取宽带信号阵列输出样本二阶统计量中的部分元素,构造仅包含信号角度信息的观测模型,将其放在稀疏重构框架下转换为LASSO优化问题进行角度参数求解。最后再构造只和距离参数相关的观测向量,利用稀疏重构算法求解距离参数。该算法不依赖于任何的先验参数估计结果,且无需对宽带信号进行频率分解或聚焦过程,因此也不受预估角的影响,可提高参数估计性能,且无需额外的参数配对过程。

关键词：阵列信号处理信源参数估计稀疏信号重构宽带信号远场源近场源

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固定时间梯度流在?1-?2范数中的稀疏重构

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应用数学和力学 2019年第11期40卷 1270-1277页

作者：胡登洲何兴西南大学电子信息工程学院

压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信号采样技术,对于稀疏信号,它能够以远小于传统的Nyquist采样定理的采样点来重构信号.在压缩感知中,采用动态连续系统,对l1-l2范数的稀疏信号重构问题进行了研究.提出了一种基于固定时间... 详细信息

压缩感知(compressed sensing,CS)是一种全新的信号采样技术,对于稀疏信号,它能够以远小于传统的Nyquist采样定理的采样点来重构信号.在压缩感知中,采用动态连续系统,对l1-l2范数的稀疏信号重构问题进行了研究.提出了一种基于固定时间梯度流的稀疏信号重构算法,证明了该算法在Lyapunov意义上的稳定性并且收敛于问题的最优解.最后通过与现有的投影神经网络算法的对比,体现了该算法的可行性以及在收敛速度上的优势.

关键词：压缩感知 l1-l2范数固定时间梯度流稀疏信号重构

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存在幅相误差下的稳健稀疏贝叶斯二维DOA估计

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兵工学报 2024年

作者：王绪虎金序侯玉君张群飞徐振华王辛杰陈建军青岛理工大学信息与控制学院中国科学院海洋研究所海洋环流与波动重点实验室西北工业大学航海学院

为减小传感器幅相误差的影响，提升方位估计性能，针对L型传感器阵列提出了一种存在幅相误差下的稳健稀疏贝叶斯二维DOA估计方法。该方法引入一个辅助角，将二维DOA估计问题转化为两个一维角度估计问题。利用L型阵列两子阵数据互协方差... 详细信息

为减小传感器幅相误差的影响，提升方位估计性能，针对L型传感器阵列提出了一种存在幅相误差下的稳健稀疏贝叶斯二维DOA估计方法。该方法引入一个辅助角，将二维DOA估计问题转化为两个一维角度估计问题。利用L型阵列两子阵数据互协方差矩阵的对角线元素向量，构造一个含有幅相误差的稀疏表示模型，采用期望最大算法推导未知参数表达式并进行迭代运算，进而获得离网格和信号精度，利用二者构建新的空间谱函数，通过谱峰搜索估计出辅助角；将求得辅助角代入含有幅相误差的阵列接收数据稀疏表示模型，再次运用稀疏贝叶斯学习方法，估计出入射信号的俯仰角；根据三个角之间的关系，估计出方位角。该方法实现了方位角和俯仰角的自动匹配，提高了方位估计的精度和角度分辨力。仿真结果验证了该方法的有效性。

关键词： DOA估计幅相误差稀疏信号重构稀疏贝叶斯学习 L型阵列

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稀疏重构混合源参数估计方法

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信号处理 2018年第10期34卷 1252-1258页

作者：王春霞李丹阳邓科殷勤业西安交通大学电子与信息工程学院陕西西安710049

针对近远场混合源定位问题,本文提出了一种基于稀疏信号重构的信源参数估计算法。该算法首先通过对接收信号的协方差矩阵进行稀疏重构估计出远场信源参数,接着采用协方差分离技术将近场源和远场源分离,最后利用均匀线阵的对称性和稀疏... 详细信息

针对近远场混合源定位问题,本文提出了一种基于稀疏信号重构的信源参数估计算法。该算法首先通过对接收信号的协方差矩阵进行稀疏重构估计出远场信源参数,接着采用协方差分离技术将近场源和远场源分离,最后利用均匀线阵的对称性和稀疏信号重构估计近场信源参数。该算法避免了二维谱峰搜索和近场源参数配对,也无需构造高阶累积量,降低了计算复杂度。仿真结果表明,该算法的空间分辨能力和混合源参数估计精度均高于基于子空间的混合源参数估计方法。

关键词：混合源定位稀疏信号重构 l1-SVD 空间差分 l1-范数

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基于压缩感知的脑电信号重构研究

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微型机与应用 2014年第21期33卷 72-74页

作者：黄晓烨熊继平潘志勇黄骄龙何嫱君浙江师范大学数理与信息工程学院浙江金华321004

对EEG脑电信号的有效处理和分析,可以判断不同的脑机能状态,在神经生理科学研究和临床诊断中有着广泛应用。考虑到EEG脑电信号中每个单独的生物信号时间上的相关性和不同信道生物信号之间的信道间相关性,基于离散余弦变换基对EEG脑电信... 详细信息

对EEG脑电信号的有效处理和分析,可以判断不同的脑机能状态,在神经生理科学研究和临床诊断中有着广泛应用。考虑到EEG脑电信号中每个单独的生物信号时间上的相关性和不同信道生物信号之间的信道间相关性,基于离散余弦变换基对EEG脑电信号进行稀疏化,并利用基于块稀疏贝叶斯的压缩传感技术对其进行仿真重构。大量实验结果表明,重构的EEG脑电信号与原信号具有极大的相似保真度,能够用于医学上的进一步处理。

关键词：压缩感知稀疏信号重构块稀疏相关性

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压缩感知关键技术研究

压缩感知关键技术研究

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作者：易仁杰国防科技大学

学位级别：博士

压缩感知能够以远低于Nyquist频率的采样率对信号进行采样,并通过求解优化问题从测量数据中恢复出原始信号。作为一种新的信息处理方式,压缩感知能极大地减小需要采集的数据量,降低对数据采集设备的硬件要求并节省存储空间,其在医学成... 详细信息

压缩感知能够以远低于Nyquist频率的采样率对信号进行采样,并通过求解优化问题从测量数据中恢复出原始信号。作为一种新的信息处理方式,压缩感知能极大地减小需要采集的数据量,降低对数据采集设备的硬件要求并节省存储空间,其在医学成像、认知无线电宽带频谱感知、生物学、人脸识别等诸多相关领域的应用成为重要的研究方向。近年来,压缩感知理论得到了快速的发展,并涌现出丰富的研究成果,但是仍存在许多亟待解决的问题。在观测矩阵的设计方面,构造出性能更好、更易于硬件实现的观测矩阵始终是一个重点研究方向。在重构算法设计方面,在信号实际稀疏度未知、压缩采样受到噪声影响的情况下,提高算法的重构精度与重构速度,对提高压缩感知的实用性具有重要意义。为此,本文针对压缩感知中的关键技术展开研究,研究重点围绕在观测矩阵的构造与优化,以及重构算法的设计。论文主要工作与贡献如下:1.介绍了压缩感知的基本概念和理论,对压缩感知的研究内容进行了阐述,对观测矩阵的构造与优化、贪婪重构算法的研究现状进行了论述,对现有经典算法进行了详细介绍并结合仿真展开分析,为后续研究进行了铺垫。2.研究了基于Chebyshev混沌序列的观测矩阵构造问题。现有的基于Logistic和Tent混沌序列的观测矩阵在构造过程中,需要以较大的间隔对混沌序列进行采样以保证观测矩阵元素满足近似统计独立,而大的采样间隔会加大资源消耗。针对该问题,引入了Chebyshev混沌序列构造观测矩阵。理论分析了以较小间隔对Chebyshev混沌序列采样后所得序列的统计独立性,并验证了其相对于Logistic和Tent混沌序列在同等采样间隔下统计独立性的优势。基于采样序列元素满足统计独立的假设,证明了由该序列构造的观测矩阵能以高概率满足约束等距特性。仿真结果验证了基于Chebyshev混沌序列构造的观测矩阵的有效性。3.研究了观测矩阵的优化问题。对已知观测矩阵优化算法在降低最大互相关性μma x、平均互相关性μav e和整体互相关性μall上存在无法兼顾的问题,分析了同时降低上述互相关性指标的必要性,针对稠密观测矩阵和稀疏观测矩阵,提出了相应的观测矩阵优化算法。针对稠密观测矩阵,提出了一种基于交替最小化的压缩感知观测矩阵优化算法。算法考虑了感知矩阵互相关性度量参数的综合优化,解决了现有优化算法中侧重单一参数的优化造成其他参数恶化的问题。首先在Welch界的基础上提高收缩函数的阈值,将收缩Gram矩阵得到的松弛的等角紧框架作为初始目标矩阵,在降低μav e的同时改善了由常用的收缩函数中阈值设置偏低引起的μmax增加的问题;之后对该矩阵进行降秩和特征值平均化处理得到最终的目标矩阵,降低了μall。在确定目标矩阵后,通过奇异值分解给出了观测矩阵的解析解并基于交替最小化策略设计了优化算法。仿真结果表明,所提算法能同时降低上述三种互相关性指标,优化后的观测矩阵获得了比现有算法更好的重构性能。针对稀疏观测矩阵,提出了一种基于自适应动量梯度的稀疏观测矩阵优化算法。算法设计了新的目标矩阵来实现互相关性指标的综合优化,并针对已有稀疏观测矩阵优化算法存在收敛速度慢的问题,提出了一种自适应动量梯度算法来求解观测矩阵,在当前轮迭代中,根据上一轮迭代前后适应值的变化来自适应调整动量项,促进适应值减小。此外,对所提算法的收敛性进行了理论分析。仿真结果表明,与现有同类优化算法相比,所提算法同时有效地降低了最大互相关性、平均互相关性和整体互相关性,且具备更快的收敛速度和更高的重构精度。4.研究了稀疏度自适应的深度优先多径匹配追踪（Multipath Matching Pursuit Depth First,MMP-DF）改进算法。首先对MMP-DF算法能够找到信号真实支撑集时的RIC上界进行了理论分析,给出了比现有研究更为宽松的限制等距常数上界。之后在信号稀疏度已知的情况下,针对MMP-DF算法中由单原子的扩充方式引起的重构速度慢、重构精度低的问题,提出了一种深度优先的多径广义匹配追踪算法。算法借鉴了GOMP算法中的多原子扩充方式并引入回溯操作对原子进行筛选,提高了找到真实支撑集的概率,加快了算法的重构速度。最后将上述所提算法应用在稀疏度未知的场景下,提出了一种稀疏度自适应的改进算法,并通过仿真验证了改进算法的有效性。

关键词：压缩感知观测矩阵限制等距特性 Chebyshev混沌稀疏信号重构等角紧框架

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基于即插即用2D-FISTA的高分辨ISAR成像方法

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空军工程大学学报 2023年第1期24卷 38-44页

作者：杨子聪李小勇白雪茹西安电子科技大学雷达信号处理国家级重点实验室西安710071 西安电子科技大学电子信息攻防对抗与仿真技术教育部重点实验室西安710071

基于即插即用框架,将二维快速迭代收缩阈值算法与深度去噪网络DnCNN相结合,提出对不同信噪比回波稳健的逆合成孔径雷达高分辨成像方法PnP 2D-FISTA。首先建立二维ISAR成像的信号模型与稀疏观测模型,给出2D-FISTA成像的迭代公式,然后用Dn... 详细信息

基于即插即用框架,将二维快速迭代收缩阈值算法与深度去噪网络DnCNN相结合,提出对不同信噪比回波稳健的逆合成孔径雷达高分辨成像方法PnP 2D-FISTA。首先建立二维ISAR成像的信号模型与稀疏观测模型,给出2D-FISTA成像的迭代公式,然后用DnCNN作为去噪器代替软阈值收缩函数,获得良好的图像重构与去噪性能。仿真与实测数据实验结果表明,PnP 2D-FISTA能在不同信噪比条件下实现高效成像,并具有较好的重构性能与噪声鲁棒性。

关键词：逆合成孔径雷达成像稀疏信号重构即插即用二维快速迭代收缩阈值算法

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基于分式平滑l_(0)范数的穿墙雷达稀疏成像算法

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中国电子科学研究院学报 2022年第12期17卷 1147-1153页

作者：李家强杨广乐徐必勇胡张燕陈金立南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学自动学院江苏南京210044

针对高分辨率穿墙雷达系统采用宽带信号和大孔径阵列天线而产生大量数据的问题,在雷达成像过程中采用压缩感知理论以降低数据量需求,提出一种分式平滑l_(0)范数的穿墙雷达稀疏成像算法。通过对墙体存在所导致的电磁波传播时延和折射进... 详细信息

针对高分辨率穿墙雷达系统采用宽带信号和大孔径阵列天线而产生大量数据的问题,在雷达成像过程中采用压缩感知理论以降低数据量需求,提出一种分式平滑l_(0)范数的穿墙雷达稀疏成像算法。通过对墙体存在所导致的电磁波传播时延和折射进行补偿与修正,重新构建了穿墙雷达成像模型,并利用墙后目标稀疏性的特点,将成像问题转化为l_(0)范数最小化问题。重构图像的过程中提出了一种新的平滑函数以提高对l_(0)范数的逼近程度,并用最速下降法求解最优化问题。仿真结果表明,所提算法能够在欠采样条件下实现对目标位置的精确成像,具有较优的抗噪性能。

关键词：穿墙雷达成像压缩感知 l_(0)范数稀疏信号重构

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基于修正近似双曲正切函数的平滑l_0范数算法

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计算机工程与设计 2018年第12期39卷 3717-3721,3754页

作者：陈金立李伟朱筱嵘陈宣李家强南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心江苏南京210044 南京信息工程大学电子与信息工程学院江苏南京210044 南京信息工程大学物理与光电工程学院江苏南京210044

针对SL0算法中高斯函数对l_0范数的逼近程度较差以及在算法迭代过程中存在"锯齿效应"的问题,提出一种基于修正近似双曲正切函数的平滑l_0范数算法。采用逼近性能更优的修正近似双曲正切函数近似l_0范数,建立基于此函数的稀疏... 详细信息

针对SL0算法中高斯函数对l_0范数的逼近程度较差以及在算法迭代过程中存在"锯齿效应"的问题,提出一种基于修正近似双曲正切函数的平滑l_0范数算法。采用逼近性能更优的修正近似双曲正切函数近似l_0范数,建立基于此函数的稀疏问题模型,利用牛顿法对其进行求解,能够以较高的精度重构出稀疏信号。仿真结果表明,相比于SL0算法、NSL0(newton smoothed l_0norm,NSL0)算法以及ASL0(approximate smoothed l_0norm,ASL0)算法,所提算法能获得更优的重构性能。

关键词：压缩感知稀疏信号重构平滑l0范数算法修正近似双曲正切函数牛顿法

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水下近场噪声源高分辨定位方法研究

水下近场噪声源高分辨定位方法研究

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作者：韩博哈尔滨工程大学

学位级别：博士

舰艇自噪声会破坏自身的隐蔽性,为敌方的声呐提供检测及定位信息,还会对自身水声设备产生干扰。为提高舰艇的海上作战能力,必须有效的采取减振降噪措施。舰艇的体积较大,其辐射噪声源分布在不同部位,因此开展水下噪声源定位技术的研究,... 详细信息

舰艇自噪声会破坏自身的隐蔽性,为敌方的声呐提供检测及定位信息,还会对自身水声设备产生干扰。为提高舰艇的海上作战能力,必须有效的采取减振降噪措施。舰艇的体积较大,其辐射噪声源分布在不同部位,因此开展水下噪声源定位技术的研究,得到噪声源在舰艇上的空间分布,即可有针对性的进行噪声源的减振降噪工作。相比于远场源定位,近场定位可以更为精确的获得噪声源位置。然而,传统近场源定位算法的分辨力较低,容易产生空间上的混叠,对定位精度产生很大影响。本文基于线列阵,研究了水下近场噪声源高分辨定位方法。主要研究内容包括:1.针对噪声源中线谱信号的定位问题,提出了一种基于稀疏信号重构的近场源定位算法。通过约束稀疏信号的L1-范数构造优化问题,实现信源的定位。该算法可以通过估计噪声功率来自动选择折中参数,无需噪声的先验知识,满足了稀疏性与保真性的平衡。对于近场源定位,信源与各个阵元的时延差是方位角和距离的函数。如果对二维空间稀疏划分,计算量庞大,甚至不可接受。针对这个问题,本文利用对称阵元数据的组合构造了类远场协方差矩阵,该矩阵仅包含近场源方位角参数,进而将二维定位问题转化为两次一维参数估计问题,显著降低了近场源定位的计算量。仿真结果和水池试验结果验证了算法的有效性。2.相比于远场源定位,很多近场源定位算法将二维搜索转化为多个一维搜索,用以降低计算量。然而,这类算法为避免产生空间模糊现象,需要满足两个条件,即阵元间距需要设置为四分之一波长和估计的信源数不能大于阵元数的一半,在阵元数目不变的情况下,就存在很大的孔径损失问题。而阵列孔径是影响阵列分辨力和定位精度的重要因素。针对这个问题,提出了互素对称阵模型,有效的增加了阵元间距,使其不必受限于四分之一波长,扩大了阵列孔径。在互素对称阵模型下,通过重构一个特殊的高阶累积量矩阵,使其仅与信源方位角有关,然后采用MUSIC算法进行方位角估计,进而在每个估计方位上定位目标,无需额外的参数配对方法。此外,该方法在方位角和距离两个维度上都不会产生空间模糊现象。理论分析和仿真实验验证了该方法有效的提高了空间分辨力和定位精度。3.针对噪声源中的宽带连续谱信号的定位问题,研究了近场宽带源的定位方法,并提出了一种基于子空间正交原理的定位算法。该算法利用各个频带分量的信号子空间和参考频带分量的噪声子空间之间的正交性估计噪声源位置,并引入信号参考频率的阵列流形矢量的正交投影,用以减小噪声子空间估计误差对定位的影响,提高了空间分辨能力,并在低信噪比条件下有着较好的定位精度。该算法是投影子空间正交性测试算法在近场条件下的扩展,并充分利用了每个频带分量的信号子空间,解决了投影子空间正交性测试算法过于依赖参考频率信号子空间估计精度的问题。理论分析和仿真研究验证了该算法的有效性。

关键词：近场噪声源定位高分辨稀疏信号重构稀疏阵列子空间

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