作者:胡健生; 罗卫兵; 刘颖 期刊:《 电讯技术》 2020年第01期
针对当前无人机地空信道模型存在的局限性,根据实际测量结果,对现有模型进行改进和仿真验证,并对其时变特性和稀疏特性进行了分析。首先,分析了多径的间歇性和瞬时多普勒频移特性。其次,从微观时间尺度上,得到多径的时延和增益仿真数据。最后,对宽带通信系统下的离散信道冲激响应进行了定量分析,即在连续几个符号周期内,抽头增益近似线性变化,并且在时域上具有明显的稀疏特性。研究成果为无实测数据下的无人机地空通信系统提供了验...
作者:胡旭超; 谭贤四; 曲智国; 杨军 期刊:《信号处理》 2019年第10期
针对风轮机杂波对雷达探测的干扰问题,提出了一种基于栅格化稀疏重构的风轮机杂波抑制方法。本文首先建立了风轮机杂波干扰下的回波信号模型,分析了风轮机杂波和目标回波信号的差异性,并根据差异性构建了基于风轮机杂波特征的过完备字典,利用正交匹配追踪算法(OMP)逐级栅格化更新字典原子,再对杂波信号栅格化稀疏重构,从而实现了对目标和杂波信号的分离,达到了抑制风轮机杂波信号的目的。最后,通过与常规固定字典重构方法的仿真对...
作者:谢瑜; 陈莹 期刊:《计算机工程与应用》 2019年第22期
针对相关滤波跟踪中目标在剧烈形变时会发生滤波模板漂移,以及在复杂场景中目标跟踪鲁棒性较差的问题,提出一种融合稀疏重构图像显著性的相关滤波跟踪算法。在跟踪过程中,通过超像素分割提取背景模板来稀疏重构目标颜色相关,构建目标颜色模型得到跟踪检测分数,将该检测分数与相关滤波检测分数进行融合,根据融合响应,利用峰值旁瓣比调整模板更新速度来解决遮挡下的更新策略问题,同时利用中心先验图对存在误差的稀疏重构图进行修正,...
作者:谢前朋; 王伦文 期刊:《探测与控制学报》 2016年第06期
针对MUSIC算法和基于四阶累积量的MUSIC-like算法在高斯色噪声背景下测向精度不理想的问题,提出基于延时相关的稀疏恢复高分辨来波方位估计算法。该算法利用蕴含在接收数据延时相关函数中的角度信息,采用所有阵元接收数据的延时相关函数构造新的阵列输出矩阵,进而构造新的协方差矩阵,并进行奇异值分解,建立稀疏表示模型,使用l1范数法对稀疏模型进行求解实现色噪声环境下高分辨DOA估计。仿真实验表明,基于延时相关的稀疏表示模型的...
作者:谭伟杰; 冯西安; 张肖璞 期刊:《探测与控制学报》 2018年第06期
针对低信噪比、少快拍情况下的非圆信号目标方位估计精度不高的问题,提出基于Euler变换的非圆信号稀疏重构阵列测向方法。该方法利用非圆信号的特征,通过Euler变换将复数据转化为实数据,利用数据拼接来扩展阵列孔径,采用奇异值分解来降低数据维度。基于目标方位的空域稀疏性,通过离散化空间方位网格来构建实数域的空域字典集,将目标方位估计问题转换为一稀疏信号重构问题,最终通过实值稀疏信号重构方法来估计目标方位。数值仿真验...
作者:韩学兵; 姜照君 期刊:《火力与指挥控制》 2019年第05期
针对-SVD、FOCUSS 等稀疏重构算法应用波达方向(DOA)估计时,存在或运算量大、或精度不高的问题,提出了一种基于 FOCUSS 二次加权的信号 DOA 估计方法。将传统 DOA 估计表述为稀疏表示的信号模型,通过贝叶斯理论推导目标函数的最优解及加权矩阵,并在迭代过程中对结果进行二次加权优化,进一步增强恢复结果的稀疏性,提高恢复性能。仿真实验证明了该方法的优越性:与其他稀疏重构方法相比,该方法恢复精度高、稳健性好、运算量低。
作者:东润泽; 郭英; 于欣永; 孟涛; 张坤峰 期刊:《空军工程大学学报》 2018年第03期
针对复杂电磁环境下跳频信号的检测问题,提出了一种基于稀疏重构的跳频信号检测方法,首先采用近似l0范数算法对含有干扰的跳频信号进行稀疏重构,采用拟牛顿法求解无约束多维最优化问题,然后对得到的时频图的频率分量进行二值形态学滤波以去除干扰和噪声,最后通过统计匹配信号的个数完成信号的检测。同时为提高算法的自适应能力,在选取二值化阈值时采用最大类间方差法。理论分析和仿真实验表明该算法在较低信噪比下仍能克服干扰和噪...
作者:张亚; 邹健; 沈马锐; 彭思豪 期刊:《长江大学学报·自然科学版》 2019年第10期
为提高分割Bregman迭代算法的收敛速率,将加速梯度方法与分割Bregman迭代算法结合,提出了一种加速分割Bregman迭代算法,并将该方法用于求解L1范数约束条件下的稀疏重构问题。新算法在保持原有算法迭代简单、易于实现等优点的同时,还具有超线性收敛性,可更好地求解实际问题。试验结果表明,与目前已有方法相比,加速分割Bregman迭代算法在迭代次数上有明显提升。
作者:韩树楠; 李东生; 王骁 期刊:《现代防御技术》 2015年第04期
针对已有的基于特征矢量稀疏重构的DOA估计方法中需要选取平衡残差项与结果稀疏性的正则化参数的问题,提出了一种新的特征矢量稀疏重构求解方法。首先在有限快拍数条件下,由特征矢量估计误差的统计分布特性,得到残差项大置信度的置信区间;再以此置信区间作为约束条件,以解矢量的11范数作为最小化的目标函数,由此利用二阶锥规化求解时避免了正则化参数的选取。理论分析与仿真实验表明本文算法计算复杂度低;能够对非相干及相...
在无线传感网络WSNs(WirelessSensorNetworks)中,现存的基于压缩感知的目标定位算法是假定目标均落在预定网格,当不满足此假设时,将极大地降低了目标定位算法的性能。为此,提出基于变分贝叶斯期望最大化的目标定位VBEM-TL(VariationalBayesianExpectationMaximization-basedTargetLocalization)算法。VBEM-TL算法先利用一阶泰勒级数展开算法建立稀疏近似模型,然后将目标定位问题转化成稀疏恢复问题,再利用VBEM算法重构稀疏矢量。最...
作者:赵恒; 安维胜; 田怀文 期刊:《计算机应用研究》 2019年第06期
针对现有算法在复杂背景图像显著目标检测中存在背景被错误凸显的问题,为抑制背景提取更加准确的前景,提出一种结合稀疏重构与能量优化的显著性检测算法。首先将输入图像分割为超像素以去除不必要的细节;然后选取图像边界超像素作为背景模板,利用其作为稀疏字典计算重构误差,并作为超像素初始显著值;最后构造新的能量方程对初始显著值优化,并在优化后对其前景增强生成最终显著图。在包含真值图像的MSRA10K和ECSSD1000数据集上,将提...
作者:金添; 宋勇平 期刊:《雷达学报》 2018年第03期
超宽带雷达具备穿透墙体获得建筑物内部结构布局的能力,为建筑物内人员探测定位提供更丰富的信息。传统成像常存在较为严重的旁瓣,而且墙后目标成像位置也会受墙体影响而产生偏移。为提高成像质量,稀疏重构技术被引入穿墙成像领域,但传统方法对弱散射目标的重构概率较低。该文提出结合相干因子(Coherence Factor,CF)加权的稀疏重构方法,在稀疏重构提取支撑集的过程中,利用CF增强成像的结果来提高支撑集原子的正确性,降低稀疏重构...
作者:赵季红; 张佩杰; 曲桦; 王伟华; 张雯 期刊:《光通信研究》 2019年第04期
针对稀疏重构波达方向(DoA)估计方法的角度搜索范围较大导致算法复杂度较高的问题,文章提出一种基于快速傅里叶变换与稀疏重构相结合的DoA估计方法。该方法首先解决了基于经典傅里叶变换的DoA估计方法只能估计出一半角度范围内来波方向的问题,改进后的方法能够估计出整个角度范围内来波方向粗略范围;然后在粗略估计角度的范围内利用稀疏重构的方法进行超分辨力角度估计,极大减少了角度搜索的范围、降低了计算复杂度。仿真结果表明,...
作者:殷冰洁; 徐友根; 刘志文 期刊:《数据采集与处理》 2018年第01期
针对窄带和宽带两种情形,提出了一种基于同点正交磁环偶极子矢量天线(Co-centered orthogonal loop and dipole,COLD)阵列的联合稀疏重构信号波达方向(Direction-of-arrival,DOA)估计方法。该方法首先构造极化-空间域协方差矩阵,并对其第一列进行稀疏表示,在此基础上利用COLD阵列可视为相互垂直的磁环阵列和偶极子阵列这一特点,采用l2-范数约束下的凸优化(l1-范数)联合稀疏重构技术实现信号DOA估计。仿真实验表明,该方法较之现有方...
作者:杨佳; 黄志英; 关卿; 余金峰 期刊:《太赫兹科学与电子信息学报》 2018年第02期
现有的跳频信号处理方法往往需要积累足够长的样本数据,缺乏实时快速运算的能力,无法处理高速跳频信号。在小样本条件下提出一种跳频信号实时跟踪和参数估计方法。根据跳频信号的频域稀疏性建立信号模型,引入稀疏贝叶斯学习(SBL)算法解决多观测向量(MMV)信号重构问题。在构建新的判决统计量基础上,推导一种保持恒虚警概率的跳变时刻检测方法,设计滑动策略实现跳频信号的实时跟踪。分别利用几何重心法和最小二乘法估计每跳(hop)的载...
作者:窦慧晶; 高立菁; 朱子云 期刊:《北京工业大学学报》 2018年第10期
为了在小样本、低信噪比以及高信源相关性的条件下都能对波达方向(direction of arrival,DOA)进行精确估计,基于压缩感知理论,利用目标信号空间分布的稀疏性,提出了基于加权l1范数稀疏信号表示的DOA估计算法.该算法对l1-奇异值分解(singular value decomposition,SVD)算法进行改进,对接收矩阵进行预处理,根据子空间的正交性确定加权矩阵,以加权l1范数作为最小化的目标函数进行优化得到稀疏信号,进而得到信号的DOA.仿真结果表明...
作者:许成维; 陶建武 期刊:《航空学报》 2018年第07期
针对于以往方法在克服抖动大和缺失率高的混叠脉冲信号周期估计上的不足,提出了一种基于稀疏重构的混叠脉冲序列的隐藏子周期估计新方法。该方法首先针对由多个具有不同周期的脉冲串混合而成脉冲序列进行插值重采样,然后利用由Ramanujan构造的周期字典,建立了混叠脉冲序列的稀疏表示模型,最后采用联合l2,0混合范数算法求得混叠脉冲序列的周期估计。方法的优点是具有较强抗噪能力和抗脉冲缺失能力,并且不受初相的改变影响。所需要较...
作者:李玮; 邓维波; 杨强; MARCO; Donald; Migliore 期刊:《系统工程与电子技术》 2019年第06期
在阵列失效单元压缩感知近场诊断方法中,缺乏观测矩阵是否满足约束等距特性的先验信息,因此采用l1范数极小化凸优化算法将无法确保阵列失效单元的高概率精确诊断。针对该缺陷,提出了采用迭代重加权最小二乘的非凸压缩感知平面近场快速诊断方法。在失效单元个数远远小于单元总数的前提下,按照随机欠采样方式分别获取完好阵列和失效阵列的近场幅相信息,继而构造差异性阵列并利用所提的非凸优化算法对该阵列的激励进行重构,从而实现阵...
作者:吕巨建; 赵慧民; 陈荣军; 李键红 期刊:《计算机科学》 2018年第06期
在很多信息处理任务中,人们容易获得大量的无标签样本,但对样本进行标注是非常费时和费力的。作为机器学习领域中一种重要的学习方法,主动学习通过选择最有信息量的样本进行标注,减少了人工标注的代价。然而,现有的大多数主动学习算法都是基于分类器的监督学习方法,这类算法并不适用于无任何标签信息的样本选择。针对这个问题,借鉴最优实验设计的算法思想,结合自适应稀疏邻域重构理论,提出基于自适应稀疏邻域重构的主动学习算法。...