三种线性Bregman迭代重构算法性能分析

针对线性Bregman迭代在压缩感知稀疏信号重构中具有良好的重构性能和抗噪性能,从理论上对三种典型的线性Bregman迭代重构算法进行了分析比较,给出了算法的步骤和应用条件,然后基于CS重构指标进行了综合的仿真与分析,最后给出了三种算法的关系以及相应的结论。     

基于云模型的通信干扰系统效能评估

针对通信干扰系统效能评估的复杂性,运用云模型对其进行了研究,提出了基于云模型的通信干扰系统效能评估模型.首先建立了通信干扰系统效能评估指标体系,然后给出了运用云模型进行效能评估的详细算法,最后通过实例进行评估验证.结果表明此方法能较好地融合主客观信息,有效地集成了模糊性和随机性,可操作性强,为通信干扰系统效能评估提供了一种有效方法     

基于组态王软件的监控系统

某钢厂3#高炉的槽下配料控制系统采用了S7-300系列的PLC对槽下配料系统参数进行采集和控制,计算机IPC完成参数设置和监视.IPC与PLC用现场总线方式连接.系统的框架如附图所示.……     

TMS320F28335 DSP在控制双轴转台方面的应用

双轴转台通过方位轴和俯仰轴的合成运动,实现二维控制;本论文中,转轴的动力设备采用力矩容量大,响应快的直流力矩电动机;应用角位变送器,进行实际位置的测量,在闭环的控制下,满足精度要求;TMS320F28335 DSP作为控制芯片对转台的运动进行控制,应用到了TMS320F28335 DSP中的SCI和PWM模块。     

联合力、声音信号的机器人钻骨操作

在近些年临床机器人辅助骨科手术中,机器人主要用来实现钉道定位,而后续钻削操作依然需要医生完成,因此本文主要针对机器人自主钻削展开研究。首先基于双层自适应模糊控制器实现皮质骨层钻削力控制操作,解决了钻削过程中的非线性时变问题,平衡了钻削进给速度和骨组织热损伤等问题。然后在机器人钻削过程中,分别基于时域和时频分析得到力特征...     

同心双圆型特高压垂直接地极优化设计

垂直接地极具有占地面积小的优点,是解决直流接地极选址困难的有效途径。普洱垂直接地极是我国第一个投运的特高压直流垂直接地极。本文从普洱接地极内、外圆电极分流不均匀的问题出发,发现内圆电极受到的屏蔽作用高于外圆电极,提出了内、外圆电极不等参数设计的思路。然后采用基于边界元的仿真软件计算发现改变电极长度可使内、外圆电极井间分流更均匀,研究了电极长度和数量对内、外圆电极长度配合的影响,给出了外圆电极最优长度的拟合计算公式,并提出了适用于水平分层土壤结构下的外圆电极最优长度算法。最后采用一个典型的双圆型垂直接地极优化设计案例验证了算法的可行性。     

利用二维结构稀疏信息的调频步进ISAR高分辨成像新方法

针对已有利用压缩感知理论进行逆合成孔径（Inverse Synthetic Aperture Radar,ISAR）成像方法在低信噪比、欠采样率条件下性能下降严重等问题,依托调频步进波形独有特征并充分利用目标分布的二维结构稀疏信息,提出一种"先方位聚焦后距离分辨"的调频步进ISAR高分辨成像新方法.首先,对回波进行子脉冲脉压,在分析调频步进ISAR回波方位向特有的结构稀疏特征基础上,构建方位向的分布式压缩感知稀疏重构模型;其次,采用分布式压缩感知算法对该模型重构,从而获得低信噪比条件下的方位高分辨成像;最后,利用距离维的回波特征构建任意稀疏重构模型,实现距离向快速成像.由于该方法先进行方位聚焦,再进行距离分辨,并充分利用了目标的结构稀疏性,因此不仅具有抗噪性能强、重构精度高以及采样率低等特点,且避免了越距离单元走动对方位聚焦的影响.仿真与实测数据实验验证了本文方法的有效性.     

低信噪比下二维联合快速超分辨B-ISAR成像方法

双基地ISAR成像分辨率受限于信号带宽和方位积累时间,且成像质量受噪声影响严重.本文在充分考虑回波的二维联合稀疏特征基础上,提出二维联合字典下的矩阵复数近似消息传递超分辨快速成像算法.在构建双基地ISAR的二维联合超分辨成像模型基础上,首先通过向量化处理,将二维超分辨成像问题转换为复数基追踪去噪问题;其次通过两种策略实现复数基追踪去噪问题的快速求解,一是利用向量化与Kronecker积的关系,推导出矩阵形式复数近似消息传递算法,从而避免向量化处理带来的大矩阵运算量和大存储量问题;二是为进一步减少单次迭代的运算量,将矩阵乘法等效为二维快速傅里叶变换.最后,利用本文算法在迭代过程中对噪声阈值不断精确逼近,提高算法在低信噪比下的成像能力.仿真数据成像结果验证了本文算法的有效性.     

基于随机调频步进信号的高分辨ISAR成像方法

为充分利用随机调频步进逆合成孔径雷达回波所具有的联合稀疏特征,提高成像性能,该文提出一种基于分布式压缩感知理论的随机调频步进逆合成孔径雷达高分辨成像方法。首先构建随机调频步进信号回波的联合稀疏表示模型,并完成子脉冲的脉冲压缩处理;其次,基于每组子脉冲的随机方式(组与组之间的随机方式不同),构建相应的随机量测矩阵,获取回波的压缩感知信号模型,并利用分布式压缩感知理论实现距离向联合高分辨重构;最后结合回波在方位向的稀疏性,采用快速稀疏重构算法实现方位向高分辨成像。理论分析和仿真结果表明由于充分利用了随机调频步进信号回波的随机性与联合稀疏特征,所提出方法具有重构精度高、距离向采样率低、抗噪性能强等特点。     

基于压缩感知理论的雷达成像技术与应用研究进展

压缩感知理论基于信号稀疏性,将对信号采样转换为对信息自由度的采样,可大大降低采样率。而将压缩感知理论应用于雷达成像时有望在以下几个方面得到改善:增强成像性能,简化雷达硬件设计,缩短数据获取时间,减少数据量和传输量等。该文从压缩感知的稀疏性,压缩采样,无模糊重建3个关键步骤与成像雷达有机结合的角度,对近年来基于压缩感知理论的雷达成像技术研究现状进行系统综述,重点论述场景稀疏性与成像关系, 压缩采样方法(包括硬件)设计,场景图像快速高精度重建以及成像系统体制应用等方面,最后探讨了压缩感知理论应用尚需解决的问题和进一步发展方向。