检索结果-内蒙古大学图书馆

您好，读者！请登录

内蒙古大学图书馆

首页
概况
党建
资源
服务
科研支持
- 论文收录引用证明
- 科技查新
知识产权
档案馆
帮助

咨询与建议

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

您的常用邮箱：*

您的手机号码：*

问题描述：

当前已输入0个字，您还可以输入200个字

全部搜索
期刊论文
图书
学位论文
标准
纸本馆藏
外文资源发现
数据库导航
超星发现

高级检索

时间限定

出版年份：

文献类型

图书期刊文献学位论文多媒体

馆藏选择

电子馆藏纸本馆藏

核心期刊

全部期刊 SCI 收录期刊 SSCI 收录期刊 EI 收录期刊 CSCD 收录期刊 CSSCI 收录期刊

语言

中文英文

文献类型

期刊文献图书学位论文标准纸本馆藏

帮助

文字说明：

T=题名（书名、题名），A=作者（责任者），K=主题词，P=出版物名称，PU=出版社名称，O=机构（作者单位、学位授予单位、专利申请人），L=中图分类号，C=学科分类号，U=全部字段，Y=年（出版发行年、学位年度、标准发布年）

检索规则说明：

AND代表“并且”；OR代表“或者”；NOT代表“不包含”；(注意必须大写,运算符两边需空一格)

检索范例：

范例一：(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二：P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016

分类表

所选分类

>> <<

限定检索结果

文献类型

80 篇 专利
34 篇 期刊文献
32 篇 学位论文
4 篇 会议

馆藏范围

150 篇 电子文献
0 种 纸本馆藏

日期分布

学科分类号

66 篇 工学
- 34 篇 仪器科学与技术
- 20 篇 控制科学与工程
- 18 篇 电子科学与技术（可...
- 18 篇 信息与通信工程
- 15 篇 航空宇航科学与技...
- 9 篇 计算机科学与技术...
- 6 篇 软件工程
- 5 篇 机械工程
- 1 篇 力学（可授工学、理...
- 1 篇 光学工程
- 1 篇 材料科学与工程（可...
- 1 篇 动力工程及工程热...
- 1 篇 船舶与海洋工程
38 篇 理学
- 31 篇 系统科学
- 7 篇 数学
- 2 篇 统计学（可授理学、...
- 1 篇 物理学
8 篇 管理学
- 8 篇 管理科学与工程(可...
2 篇 经济学
- 2 篇 应用经济学
1 篇 军事学
- 1 篇 军队指挥学

主题

70 篇 稀疏信号重构
32 篇 压缩感知
5 篇 阵列信号处理
4 篇 doa估计
4 篇 平滑l0范数
3 篇 逆合成孔径雷达
3 篇 稀疏贝叶斯学习
3 篇 贪婪算法
3 篇 压缩传感
3 篇 基追踪
3 篇 波达方向估计
2 篇 波束形成
2 篇 子空间
2 篇 空间谱估计
2 篇 近场
2 篇 l型阵列
2 篇 算法
2 篇 卡尔曼滤波
2 篇 波达方向
2 篇 共轭梯度法

机构

13 篇 西安电子科技大学
8 篇 电子科技大学
7 篇 哈尔滨工业大学
6 篇 西北工业大学
4 篇 浙江师范大学
4 篇 安徽师范大学
4 篇 北京邮电大学
4 篇 六盘水师范学院
4 篇 华南理工大学
4 篇 南京邮电大学
4 篇 哈尔滨工程大学
3 篇 西南大学
3 篇 东南大学
3 篇 天津大学
3 篇 重庆邮电大学
3 篇 青岛理工大学
3 篇 吉林大学
3 篇 杭州电子科技大学
3 篇 广东工业大学
2 篇 苏州浪潮智能科技...

作者

8 篇 白雪茹
7 篇 周峰
7 篇 李小勇
4 篇 史林
4 篇 刘旸旭
4 篇 冯俊杰
4 篇 刘永芳
4 篇 辛梦颖
4 篇 陈希
4 篇 谢小娟
4 篇 李维
4 篇 朱卫平
4 篇 吴晓欢
4 篇 颜俊
4 篇 叶新荣
4 篇 张爱清
3 篇 杨益新
3 篇 王军华
3 篇 黄涛
3 篇 彭嫔

语言

150 篇 中文

检索条件"主题词=稀疏信号重构"

共 150 条记录，以下是71-80 订阅

全选清除本页清除全部题录导出标记到"检索档案"

详细简洁

排序：

星载多通道SAR及其压缩感知处理研究

星载多通道SAR及其压缩感知处理研究

引用

作者：王明江中国科学院大学

学位级别：博士

高分辨率宽测绘带成像是合成孔径雷达(SAR)发展的重要趋势。星载多通道SAR系统作为实现高分辨宽测绘带成像的重要方法，在有效缓解成像分辨率和测绘带幅宽约束的同时，也面临着新的难题，如高速的采样和传输速率，海量的数据存储，信号... 详细信息

高分辨率宽测绘带成像是合成孔径雷达(SAR)发展的重要趋势。星载多通道SAR系统作为实现高分辨宽测绘带成像的重要方法，在有效缓解成像分辨率和测绘带幅宽约束的同时，也面临着新的难题，如高速的采样和传输速率，海量的数据存储，信号处理复杂及图像质量难以提高等问题。压缩感知(CS)作为一种新的数据获取和处理方法，在稀疏目标场景下可有效降低采样所需的数据量，其体制和方法正在给信号处理及雷达成像等领域带来新的变革。\n 本文针对星载多通道SAR系统信号处理及其压缩感知成像处理方法进行了系统深入的研究。论文的主要工作和创新性贡献如下:\n (1)研究了分离相位中心天线(DPCA) SAR系统及非均匀采样滤波器频谱重构算法。针对冗余采样条件下频谱重构算法的非鲁棒性，提出了一种低阶滤波器矩阵组合频谱重构方案。该方法通过构造低阶滤波器矩阵，可精确重构均匀采样信号频谱。同时通过冗余通道数据的组合处理，可进一步改善重构网络输出端的信噪比，提升成像质量。\n (2)在研究星载DPCA SAR系统回波信号模型的基础上，结合稀疏信号处理技术提出了一种基于压缩感知的方位向多通道SAR成像方法。通过在距离向和方位向分别构建测量字典矩阵，可实现对稀疏观测场景的二维重构。与传统的匹配滤波成像处理相比，该算法无需对非均匀采样进行频谱重建，只利用较低的数据量，即可实现观测场景的超分辨率成像。\n (3)研究了星载SAR系统距离向数字波束合成(DBF)处理方法。推导分析了俯仰向扫描接收模式下通道间加权信号的非相干性对成像的影响。针对扫描接收方法中合成信号幅度的调制效应，分析了一种在接收端进行相位补偿滤波的改进处理方法。针对距离向DBF SAR系统大数据量等问题，提出了一种基于压缩感知的成像处理方法。该方法通过对每个接收子孔径构建自适应测量字典矩阵，可将各通道间的相位失配信息加入优化模型中，从而可有效消除通道间加权信号非相干性对成像造成的不利影响，改善成像质量。\n (4)提出了一种基于自适应阈值的步进正交匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法通过在迭代过程中引入基于自适应阈值的原子选择策略，每次迭代可同时选择多个原子和更新方向。在投影估计阶段，利用局部最小二乘准则在多个投影方向同时进行系数更新，从而可有效地减少算法的迭代次数和计算量，提高算法的收敛速度。\n (5)研究了DPCA与距离向DBF相结合的单发多收星载SAR系统工作体制及其信号处理方法。推导了回波信号模型并分析了相应的压缩感知成像处理方法。对系统主要参数和性能指标进行了介绍，并结合实例分析了DPCA-DBF SAR系统的参数设计原则和具体实现流程，为星载多通道SAR系统的设计和实现提供参考。

关键词：星载合成孔径雷达压缩感知数字波束合成相位补偿稀疏信号重构正交匹配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

高分辨波达方向估计与宽带波束形成研究

高分辨波达方向估计与宽带波束形成研究

引用

作者：王剑书西北工业大学

学位级别：博士

波达方向（Direction Of Arrival,DOA）估计和波束形成（Beam Forming,BF）是阵列信号处理领域的两个重要研究方向,在近半个世纪以来得到了迅速的发展,广泛应用于雷达、声呐、无线通信、麦克风阵列、生物医学等众多军事与国民经济领域... 详细信息

波达方向（Direction Of Arrival,DOA）估计和波束形成（Beam Forming,BF）是阵列信号处理领域的两个重要研究方向,在近半个世纪以来得到了迅速的发展,广泛应用于雷达、声呐、无线通信、麦克风阵列、生物医学等众多军事与国民经济领域。现代高分辨DOA估计方法与子空间理论、高阶累积量、压缩感知、低秩矩阵理论、矩阵分解理论和最优化理论等多种现代信号处理理论方法融合,大大改善了传统DOA估计方法的性能。目前研究较多的DOA估计方法主要包括子空间类DOA估计方法、稀疏类DOA估计方法和无格DOA估计方法等。以连续压缩感知为理论基础发展起来的无格DOA估计方法是该领域最新的研究热点。新的应用促使波束形成技术扩展到宽带信号,固定束宽、频率不变性和展宽零陷等成为宽带波束形成器的新特征。本文在高分辨DOA估计和宽带波束形成两个方向进行了研究,取得的主要创新性成果包括以下4个方面。（1）针对现有高阶累积量子空间类DOA估计方法在低快拍数时性能欠佳的问题,提出了一种使用2q阶相关子空间对高阶累积量矩阵降噪的方法,进而提出了改进的2q-MUSIC方法和改进的2q-SS-MUSIC方法。仿真结果表明,使用稀疏线阵和平面阵列,在过定或欠定情形下,改进的2q-MUSIC和改进的2q-SS-MUSIC在低快拍数、低信噪比或小角度间隔时比原方法的均方根误差（Root-Mean-Square Error,RMSE）更低,证明了其有效性与良好性能。（2）针对稀疏信号重构应用于四阶累积量DOA估计的难点,提出了一种基于四阶累积量向量与离格稀疏贝叶斯推理的DOA估计方法。该方法无需预知源信号数目,适用于任意形状的阵列,有很好的相邻源分辨能力,可以分辨最多O（M4）的源信号（M为阵元数目）。仿真结果表明,在不同角度网格、相邻源、信噪比、欠定情形、平面阵情形和非圆信号情形下,该方法比对比方法的RMSE更低,证明了其良好性能。（3）针对无格DOA估计方法难以应用于非线阵的问题,提出了适用于二维阵列的一维无格DOA估计方法,以及适用于均匀矩形阵列或稀疏矩形阵列的二维无格DOA估计方法（最小二乘法与加权原子范数法）。仿真结果表明,使用非均匀圆阵,第一种方法在大部分快拍数和信噪比下的RMSE接近克拉美罗界（Cramer-Rao Bound,CRB）,在快拍数50和信噪比0 d B时可以分辨角度间隔低至5°的相邻源,优于对比的方法,证明了其良好性能;使用均匀矩形阵列,最小二乘法与加权原子范数法在不同快拍数和信噪比下均接近CRB;使用稀疏矩形阵列,加权原子范数法在大部分快拍数和信噪比下具有更低的RMSE,接近CRB,在快拍数200与信噪比6 d B时加权原子范数法可以分辨角度间隔低至2°的相邻源,优于对比的方法。上述结果证明了所提方法的有效性与良好性能。（4）针对宽带阵列信号,提出了一种使用二维阵列的宽带无格DOA估计方法,以及两种具有频率不变性和零陷的本征滤波时域宽带波束形成方法。仿真结果表明,使用非均匀圆阵,提出的宽带无格DOA估计方法在大帧数和高信噪比情形下比对比方法的RMSE更低,可以分辨角度间隔更低的相邻源;使用均匀线阵,提出的宽带波束形成方法具有较低的旁瓣级,获得了主瓣范围的恒定束宽,以及在[28?,3 2?]范围的-80 d B深度的零陷,验证了所提方法的有效性。

关键词：阵列信号处理波达方向估计波束形成子空间高阶累积量压缩感知稀疏信号重构无格稀疏阵列低秩矩阵频率不变性零陷

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

线阵三维合成孔径雷达稀疏成像技术研究

线阵三维合成孔径雷达稀疏成像技术研究

引用

作者：韦顺军电子科技大学

学位级别：博士

线阵三维SAR作为一种新型的三维雷达成像技术,在高精度测绘与资源调查、自然灾害监测与侦察预警等民用和军用领域都有广泛及重要的应用价值。受限于传统Nyquist采样定理和经典信号处理理论,目前线阵三维SAR存在成像分辨率过低、硬件系... 详细信息

线阵三维SAR作为一种新型的三维雷达成像技术,在高精度测绘与资源调查、自然灾害监测与侦察预警等民用和军用领域都有广泛及重要的应用价值。受限于传统Nyquist采样定理和经典信号处理理论,目前线阵三维SAR存在成像分辨率过低、硬件系统实现困难、信号采样率过高、回波数据量大、数据的传输、存储以及处理困难等瓶颈难题。压缩传感稀疏重构作为一种近几年新提出的信号处理理论,突破了传统Nyquist采样定理约束,可利用远低于Nyquist采样率精确重构原始稀疏信号,在降低线阵三维SAR系统采样率和提高成像质量等方面有着巨大的应用潜力。本论文以压缩传感稀疏信号处理理论为核心,以高分辨率线阵三维SAR稀疏成像机理与方法作为研究内容,重点围绕线阵三维SAR稀疏成像技术中回波信号线性表征、稀疏重构成像方法、相位误差估计与补偿和线阵阵元分布优化等关键问题展开深入研究。论文的主要工作和创新总结如下： 1.研究线阵三维SAR稀疏成像基本原理。从线阵三维SAR回波信号与成像空间映射关系入手,建立了线阵三维SAR距离向、阵列平面维和全场景三维空间回波信号的线性测量模型,将线阵三维SAR成像处理转化成散射系数线性方程求解问题,为线阵三维SAR成像新方法研究提供了理论基础；构建了基于压缩传感稀疏信号处理理论的三维线阵SAR稀疏成像处理的总体模型,分析了线阵三维SAR成像空间中目标散射系数稀疏表示、回波信号稀疏采样方式、复数域稀疏重构方法以及稀疏成像分辨率特性；针对线阵三维SAR大规模数据处理,提出了阵列平面与距离向分维处理的线阵三维SAR稀疏成像方法；通过理论推导,比较了传统匹配滤波方法、最小二乘方法和压缩传感稀疏重构方法的成像性能。 2.研究了线阵三维SAR稀疏成像算法。将OMP稀疏重构算法应用于线阵三维SAR复数域稀疏成像,分析OMP算法稀疏成像性能；针对线阵三维SAR成像中目标稀疏度未知情况,提出一种硬阈值OMP稀疏成像算法,利用目标散射系数变化率作为算法迭代终止条件,未知目标稀疏度时也能较精确实现线阵三维SAR稀疏成像；将BCS算法应用于线阵三维SAR复数域稀疏成像,分析了BCS算法成像性能；针对BCS算法多个参数选择困难问题,基于目标散射系数指数分布、贝叶斯准则和最大后验估计原理,提出一种基于迭代最小化稀疏贝叶斯重构的线阵三维SAR稀疏成像算法,结合目标散射系数稀疏度估计、自适应参数选择和共轭梯度方法提高了算法稀疏重构性能；利用三维成像空间中目标稀疏特性,将目标位置和散射系数幅度分离进行估计,提出了一种基于稀疏目标区域预测的线阵三维SAR快速稀疏成像算法,通过粗估计稀疏目标位置减少测量矩阵维数,大大减少线阵三维SAR稀疏成像的运算量；另外,结合地基线阵三维SAR实验验证系统和外场实测数据验证了线阵三维SAR稀疏成像技术和稀疏成像方法的有效性。 3.研究了相位误差情况下线阵三维SAR自聚焦稀疏成像方法。分析了不同相位误差对线阵三维SAR稀疏重构成像的影响,建立了不同维向线阵三维SAR相位误差的线性测量模型,将线阵三维SAR相位误差估计和稀疏成像转变为等幅约束线性方程的最优化求解；分析了基于相位误差估计模型松弛的最大似然估计自聚焦算法,比较了特征值松弛方法和半正定松弛方法在线阵三维SAR自聚焦稀疏成像的性能；针对稀疏欠采样情况下的线阵三维SAR回波数据,利用相位误差模型先验分布和贝叶斯准则,提出了一种基于迭代最小化贝叶斯稀疏重构的线阵三维SAR稀疏自聚焦方法,将存在相位误差的线阵三维SAR稀疏成像分解为三个线性最优化求解问题,并利用迭代逼近估计最优稀疏目标系数和误差相位,通过仿真和实测数据验证了算法的有效性。 4.研究了线阵三维SAR稀疏成像中线阵阵元分布优化方法。通过理论推导分析了线阵三维SAR测量矩阵相干系数与系统模糊函数的关系,讨论了非均匀等间隔稀疏和随机稀疏阵元分布对线阵三维SAR测量矩阵相干系数的影响。基于测量矩阵相干系数最小化对线阵三维SAR稀疏成像中线阵阵元分布进行优化设计,提出了基于最小积分旁瓣比的非均匀等间隔稀疏线阵优化方法以及基于最小方差的随机稀疏线阵优化方法,通过仿真数据验证了分布优化方法的有效性。总之,本文建立了线阵三维SAR稀疏成像技术的基本原理,并在线阵三维SAR稀疏成像方法和阵列优化等方面取得了一系列有价值的研究成果,为新型线阵三维SAR稀疏成像技术研究和应用提供了重要的理论指导和技术支持。

关键词：线阵三维SAR 压缩传感稀疏信号重构自聚焦成像线阵分布优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

阵列幅相误差下的波达方向估计算法研究

阵列幅相误差下的波达方向估计算法研究

引用

作者：史佳欣燕山大学

学位级别：硕士

波达方向（Direction Of Arrival,DOA）估计算法是阵列信号处理中主要研究方向之一,其应用涉及声呐、雷达、移动通信等众多领域。现有的DOA估计方法大多依赖于阵列导向矩阵的精确无偏条件,而实际工程中由于设备老化、环境变化等因素导... 详细信息

波达方向（Direction Of Arrival,DOA）估计算法是阵列信号处理中主要研究方向之一,其应用涉及声呐、雷达、移动通信等众多领域。现有的DOA估计方法大多依赖于阵列导向矩阵的精确无偏条件,而实际工程中由于设备老化、环境变化等因素导致该条件难以满足,严重影响算法的估计性能。所以,阵列误差下DOA估计算法的研究具有重要意义。首先,本文在空间谱估计理论基础上建立了远场窄带信号接收数据模型以及阵列幅相误差模型。以MUSIC算法为例从理论与仿真两个角度总结了增益与相位误差对DOA估计算法的影响,并就势分析了两种阵列幅相误差下的DOA估计代表性算法,总结算法的不足之处并以此为切入点展开后续研究。其次,针对阵列幅相误差下基于稀疏相位恢复的DOA估计算法存在的估计偏问题,提出了基于线性模型逼近的非相干DOA估计算法。该算法在大功率参考源背景下,将平方运算产生的非线性模型近似为线性模型并运用?1范数最小化获得DOA估计结果。算法同时给出两个高功率参考源交替工作的方案,成功地解决了伪峰区分难题。所提算法不受阵列结构限制且获得了改进的估计精度和计算复杂度。最后,针对现有的大多数阵列幅相误差下的DOA估计方法无法以有限的阵元数估计更多信源的问题,本文基于部分校准嵌套阵列,提出了一种增益相位误差下的DOA估计新方法。该方法首先利用连乘子函数和简单的代数运算完成初始增益误差估计,然后通过协方差矩阵向量化和稀疏表示理论构建具有连续自由度的稀疏表示向量模型,最后应用稀疏总体最小均方（Sparse total least squares,STLS）算法完成DOA估计。所提方法可依靠嵌套阵列高自由度特性和STLS算法的抗扰动特性获得改进的分辨率和估计精度。

关键词：波达方向估计阵列幅相误差稀疏信号重构线性模型逼近嵌套阵列

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于互质阵的脉冲噪声背景下DOA估计方法研究

基于互质阵的脉冲噪声背景下DOA估计方法研究

引用

作者：王志伟哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

基于传统均匀阵列的DOA估计方法估计精度受到阵列孔径限制,需要大量阵元来提高估计性能,而具有稀疏特性的互质阵凭借相同阵元数目可以获得更大的阵列孔径,更高的估计精度,可在信源数大于物理阵元数条件下实现方位估计,获得了国内外学者... 详细信息

基于传统均匀阵列的DOA估计方法估计精度受到阵列孔径限制,需要大量阵元来提高估计性能,而具有稀疏特性的互质阵凭借相同阵元数目可以获得更大的阵列孔径,更高的估计精度,可在信源数大于物理阵元数条件下实现方位估计,获得了国内外学者的广泛关注。然而大多数算法研究均假设环境噪声服从高斯分布,在实际海洋环境中,噪声有时在时域上具有很强的脉冲特性,此时阵列接收数据的高阶统计量并不存在,上述DOA估计方法性能严重恶化。因此研究基于互质阵的脉冲噪声背景下的DOA估计方法具有重要意义。本文首先对互质阵列结构进行研究,分析了两种广义互质阵结构以及互质阵能够获得远大于物理阵元数的自由度的原因,并对基于两种不同结构的MUSIC算法的估计性能进行仿真,分析了两种结构的优势。基于互质阵的虚拟阵列接收信号模型可等价于相干信源背景下均匀线阵模型,因此研究了相干信源背景下的DOA估计方法:空间平滑法、单快拍Toeplitz矩阵法和矢量奇异值分解法。这三种方法都是以牺牲虚拟阵列孔径为代价实现对目标方位的精确估计。为了降低虚拟阵列孔径损失,后续研究了基于稀疏信号重构的DOA估计方法:SMV-OMP和SMV-BP。因为虚拟阵列接收信号模型是单快拍模型,SMV-OMP和SMV-BP在多信源情况下的估计精度不高。为了提高多信源背景下的估计精度,将单快拍虚拟阵列接收信号模型转化为多快拍模型,并用1l-SVD方法实现DOA估计。仿真结果表明,基于空间平滑的1l-SVD方法在多信源背景下仍有较好的估计性能,在低信噪比,小快拍数场合下基于空间平滑的1l-SVD方法估计性能优于SS-MUSIC方法,而且在一定条件下,该方法可分辨角度间隔为3?的信源方位。针对脉冲噪声背景下基于高斯白噪声模型的DOA估计方法性能下降的问题,结合互质阵自由度提升的优势,从阵列接收数据矩阵预处理以及分数低阶统计量两个角度分别对脉冲噪声进行抑制,将高斯白噪声模型下的DOA估计方法推广到了脉冲噪声背景下。仿真结果表明,论文方法在强脉冲条件下仍可实现目标方位估计。最后,考虑到水声信号多为宽带信号,为了提高本文方法在海洋环境中的实用性,将上述窄带信号模型下的DOA估计方法推广到宽带信号模型,并用论文方法对南海试验数据进行处理,处理结果验证了文中方法的有效性。

关键词： DOA 互质阵脉冲噪声稀疏信号重构

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

支持向量机集成研究及其在时间序列预测中的应用

支持向量机集成研究及其在时间序列预测中的应用

引用

作者：冯骁西安电子科技大学

学位级别：硕士

混沌理论自提出到现在受到了越来越多的关注，其应用技术的研究也不断深入。混沌时间序列预测作为重要组成部分已经成为研究热点，解决了军事、经济、气象等领域的诸多问题。\n 基于统计学习理论提出的支持向量机算法，具有全局优化... 详细信息

混沌理论自提出到现在受到了越来越多的关注，其应用技术的研究也不断深入。混沌时间序列预测作为重要组成部分已经成为研究热点，解决了军事、经济、气象等领域的诸多问题。\n 基于统计学习理论提出的支持向量机算法，具有全局优化、鲁棒性好、推广能力强等优点，在分类和回归领域所体现出的良好性能，已经超过传统机器学习算法。已经有一些学者将支持向量机用于混沌时间序列预测。本文结合混沌理论、支持向量机算法，研究基于支持向量机集成的混沌时间序列预测方法，通过实验表明所提出的方法能有效用于混沌时间序列预测。本文主要做了如下工作。\n 提出了一种选择性线性加权组合策略。该策略在求解加权系数时，可归结为一个凸优化问题，此凸优化问题与压缩感知中稀疏信号重构问题是一致的。因此，我们可以采用了目前较为流行的稀疏信号重构方法来求解这一优化问题。\n 在上面策略的基础上，我们构建了基于同构和异构支持向量机的集成算法。集成算法的多样性由Bagging采样，随机选择的支持向量机算法、随机选择的支持向量机模型参数来保证。多学习机的融合用了选择性加权的方式，以期有更快的测试速度和更好的性能。\n 最后将提出的集成策略应用于混沌序列预测问题中。在预测问题的结果表明，该模型甚至是在非最优嵌入维数情况下，也可以较为精确的预测混沌时间序列。

关键词：混沌理论支持向量机时间序列预测稀疏信号重构压缩感知

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

全范围扫频OCT成像系统设计

全范围扫频OCT成像系统设计

引用

作者：冷吉天津大学

学位级别：硕士

扫频OCT(Swept Source Optical Coherence Tomography,光源可调谐光学相干层析技术)是基于弱相干光干涉的光学成像技术,利用生物组织背向散射,获取组织内部不同层次的信息,实现无接触、无损伤、高分辨率的层析成像,具有成像速度快,信噪... 详细信息

扫频OCT(Swept Source Optical Coherence Tomography,光源可调谐光学相干层析技术)是基于弱相干光干涉的光学成像技术,利用生物组织背向散射,获取组织内部不同层次的信息,实现无接触、无损伤、高分辨率的层析成像,具有成像速度快,信噪比高、不受光谱仪性能限制等优点。但由于目前扫频OCT的成像深度无法满足医学诊断的要求,限制了其在临床上的应用,针对该问题,本文研究全范围扫频OCT成像技术,旨在提高扫频OCT的有效成像深度。本文首先对频域OCT技术的成像原理进行研究,并完成理论推导,在此基础上,设计全范围扫频OCT成像系统方案。系统包括高速扫频光源、OCT全光纤干涉光路、高速数据采集卡、信号处理及图像实时显示的软件平台。论文主要完成以下工作:1、基于傅里叶衍射理论和干涉基本原理,研究频域OCT技术的成像原理,并在此基础上,提出了全范围成像的扫频OCT系统方案。2、分析频域OCT技术中影响分辨率和探测深度的因素,并针对OCT系统中存在的色散失配问题,结合压缩感知理论的稀疏重构算法,提出了基于色散编码的稀疏信号重构的全范围频域OCT成像算法(DEFR算法)。编写DEFR算法的仿真程序,验证了算法的可行性。3、设计全范围扫频OCT成像实验平台,配置高速数字采集卡,解决了扫频光源输出的同步信号与干涉光路输出的光信号之间的延时问题,以及信号传输过程中的阻抗匹配问题,实现了信号的非失真传输和精确的光谱重采样;编写图像显示软件平台,实现了对待测样品的二维断层成像。4、利用自行搭建的扫频OCT成像实验平台,以盖玻片和生物组织为样本进行成像实验,实验证明,与传统的频域OCT数据处理方法相比,DEFR算法能够有效地压缩镜像与自相干项,提高了系统的成像范围。

关键词：扫频OCT 色散补偿稀疏信号重构消除镜像

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

限幅条件下的空间谱估计

限幅条件下的空间谱估计

引用

作者：胡信华电子科技大学

学位级别：硕士

阵列信号处理是现代信号处理领域中的一个十分热门的研究课题，而空间谱估计属于阵列信号处理中重要的分支，通常也称作为DOA(Direction of arrive)估计。随着阵列信号处理技术的不断快速地发展，现在的电磁波环境也变得越来越复杂，噪... 详细信息

阵列信号处理是现代信号处理领域中的一个十分热门的研究课题，而空间谱估计属于阵列信号处理中重要的分支，通常也称作为DOA(Direction of arrive)估计。随着阵列信号处理技术的不断快速地发展，现在的电磁波环境也变得越来越复杂，噪声及强干扰的存在使得接收机接收的信号幅度值可能会超过接收机的门限值，如何提高在限幅条件下的空间谱估计性能也是非常值得研究的课题。本文主要是对限幅条件下的空间谱估计进行了研究，在传统的空间谱估计方法中，将观测向量的自相关矩阵要么做特征值分解（MUSIC），要么做广义特征分解（ESPRIT），要么做矩阵求逆运算（MVDR）等等，完成相应的空间谱估计。当接收机接收的信号存在强干扰、强噪声或者强信号源时，接收机接收的信号会超过其动态门限，在此种接收条件下必然会导致观测向量出现很多无效数据，也就直接决定了自相关矩阵出现大量无效数据。为了避免对自相关矩阵作特征值分解或者求逆，由于信号源在空间上是稀疏的，本文采用稀疏信号重构算法对限幅条件下的信号源的来波方向角进行估计。本文的主要工作包括如下内容：第三章对现有的一些经典的空间谱估计算法进行了分析，从各个算法的数学模型及算法的原理展开了讨论，通过仿真比较了各个算法的性能。第四章的主要工作是在限幅条件下分析比较传统的一些经典空间谱估计算法和稀疏信号重构算法的性能，分析在不同的信噪比下几种算法的性能，并分析了限幅条件下有相干信号存在、快拍数不同下各个算法的性能以及各个算法的分辨率，为了减少计算量，最后讨论基于限幅条件下的1-SVD分解算法。第五章对限幅条件下的稳健波束形成作了研究，假设接收机接收到的信号中存在强干扰信号，通过对阵列的加权向量进行调整使得主波束对准期望信号，让期望信号无失真地保留，而在干扰信号的方向上波束产生零陷，也就是充分地抑制强干扰信号及噪声。本章通过对阵列的观测向量的自相关矩阵进行对角加载来改善波束的性能，最后对协方差矩阵进行扰动来获得稳健的自适应波束形成算法。

关键词：稀疏信号重构波束形成限幅空间谱估计

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

非负矩阵分解算法的改进及应用

非负矩阵分解算法的改进及应用

引用

作者：蒋娇娇北京工业大学

学位级别：硕士

在科技飞速发展的现代,海量数据处理已经是现代科学研究的重要课题,尤其表现在机器学习,数据挖掘,图像信号处理等领域.负矩阵分解(NonnegativeMatrix Factorization, NMF)所要解决的正是这样海量数据处理的问题.本文从三个方面对非负矩... 详细信息

在科技飞速发展的现代,海量数据处理已经是现代科学研究的重要课题,尤其表现在机器学习,数据挖掘,图像信号处理等领域.负矩阵分解(NonnegativeMatrix Factorization, NMF)所要解决的正是这样海量数据处理的问题.本文从三个方面对非负矩阵分解算法进行了改进,并对其在各方面的应用进行了研究. 首先,本文将一般的NMF问题转化适于用信赖域方法求解的最优化问题,导出求解NMF的一般方法.接着将这种方法应用到各种具体的非负矩阵分解模型下,包括KL散度, DKL散度,α散度和β散度模型,验证了方法的稳健性和拓展性.并通过在盲信号分离问题中的实验验证了方法的稳健性和拓展性. 其次,本文提出并研究了一类新的投影非负矩阵分解(Projective Nonnega-tive Matrix Factorization, PNMF): Bregman散度下的PNMF,并给出了一般形式下的乘法迭代格式. Bregman散度是一类广泛应用于机器学习和数据挖掘的度量形式. PNMF是传统非负矩阵分解的一种改进形式,具有计算量小,结果更加稀疏的特点.本文将Bregman散度应用到PNMF中,实验结果表明Bregman散度下的PNMF得到的结果更加稀疏,局部性更强,具有较强的正交性.最后,本文提出了一种基于不动点迭代的方法求解稀疏非负矩阵分解(Sparse Nonnegative Matrix Factorization, SNMF)问题.首先研究了稀疏最小二乘问题(Least Square Problem, LSP)并给出了一种基于不动点迭代的算法求解LSP问题,证明了这种算法的稳定性和收敛性.进一步地,将这种算法应用到SNMF问题中,并给出了一种求解SNMF的一种快速方法,实验结果表明本文提出的算法收敛速度快,而且得到的解具有较强的稀疏性和较高的质量.

关键词：非负矩阵分解投影非负矩阵分解盲信号分离局部特征提取 Bregman散度稀疏信号重构不动点迭代

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于毫米波的无人机中继通信技术研究

基于毫米波的无人机中继通信技术研究

引用

作者：袁悦哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

随着无人机技术结合移动通信技术的快速发展，无人机已不仅仅局限于在军事领域的应用，更多的成为了民用领域中灵活高效、不可或缺的工具，十分适用于频发的灾后重建和紧急救援任务。灾害场景下，使用无人机作为移动基站时必须快速高效... 详细信息

随着无人机技术结合移动通信技术的快速发展，无人机已不仅仅局限于在军事领域的应用，更多的成为了民用领域中灵活高效、不可或缺的工具，十分适用于频发的灾后重建和紧急救援任务。灾害场景下，使用无人机作为移动基站时必须快速高效地进行部署，同时采用波束赋形技术来进一步增大传输带宽、提高传输效率，最终建立可持续地、稳定地、无中断的、传输高质量信号的高速通信链路，尽可能地为地面用户提供最大的覆盖服务，延长设备的使用寿命和任务持续时间。　　尽管已有应急任务中用到无人机救援，但当前实际用于空天地救援任务中的通信链路搭建的方案仍十分匮乏。本文工作目的是针对复杂救援环境，提供一个快速可靠地构建高速通信链路的方案，并验证其有效性。首先，部署全双工无人机作为中继来搭建优良的通信环境;其次，进行基于波束赋形的下行信道估计来近似获得所在通信环境的传输信道参数;最后，借助求解获得的先验条件，进一步联合优化收发端波束与发射功率，从而在最小化功率消耗的情况下最大化整条链路的数据传输速率。　　在无人机部署阶段，通过对基站发射功率、通信距离与建立视距链路的可能性的联合优化，提出了两种适用于不同场景下的部署方案;在三维毫米波稀疏信道估计阶段，从降低等效感知矩阵相关性出发来设计预编码矩阵，并结合传输信道特性采用不同的压缩感知算法重构传输信道，使得稀疏信号估计的准确性提升，从而为后续联合优化工作提供更可靠的先验条件;在波束赋形与发射功率的联合优化工作中，提出交替干扰抑制优化算法来降低无人机天线阵列干扰及非主要传输路径的干扰，并最大化收发端的有效波束增益，使得所搭建的通信链路传输速率能尽可能地逼近理论上界。　　本文主要从稀疏信号恢复的准确性及链路实时传输速率两方面分析性能。仿真结果显示，提出的预编码方案、结合级联信道块稀疏性设计的重构算法均能有效提升性能。波束赋形与功率的联合优化能有效抑制干扰，链路传输速率逼近理论上界。仿真结果验证了本文方案的可行性和可靠性，为灾害救援的通信网搭建提供了有力的理论支撑。

关键词：无人机部署混合预编码稀疏信号重构级联信道 BPO联合优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

没有更多数据了...

全选清除本页清除全部题录导出标记到“检索档案”

共15页 << < 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 > >>

检索报告对象比较合并检索0

隐藏清空

合并搜索

回到顶部

执行限定条件

内容：

评分：

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

订阅名称：

通借通还

温馨提示：

图书名称：

借书校区：

取书校区：

手机号码：

邮箱地址：

一卡通帐号：

电话和邮箱必须正确填写，我们会与您联系确认。

联系人：

所在院系：

联系邮箱：

联系电话：

内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西街235号邮编: 010021

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：