基于压缩感知的自适应匹配追踪算法优化

针对基于压缩感知的稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)算法运行效率低的问题,给出了一种优化的自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit,MAMP)算法.该算法在支撑集选择过程中对稀疏度进行了初步估计,并优化了迭代停止的条件.实验表明,该算法相比于SAMP有更快的收敛速度,并且实现更优的重建效果.     

基于压缩感知理论的稀疏遥感成像系统设计

高分辨率的应用需求使得传统的遥感成像系统面临高速率采样、海量数据存储等难以突破的瓶颈问题。基于压缩感知理论设计的雷达和光学稀疏遥感成像系统,突破了Shannon-Nyquist定理的限制,以较少的测量数据实现了同等甚至更高质量的信号重构。首先,根据被测目标和场景的不同特性,分别设计了稀疏表示矩阵;其次,根据互相关最小化原则,选择了与稀疏表示矩阵相适应的最优感知矩阵;最后,研究了适用于二维成像大规模数据的稀疏重构算法。专业电磁散射仿真软件生成的雷达观测数据和复杂场景光学图像的数值仿真,验证了本文设计的稀疏遥感成像系统原理上的可行性。     

基于改进遗传算法的正交匹配追踪信号重建方法

针对压缩传感现有重建算法的缺陷:重建速度慢,在给定迭代次数的条件下进行重建,缺乏自适应性等,提出了一种改进的遗传算法与正交匹配追踪算法相结合的方法来构造重建矩阵。首先采用改进的遗传算法从测量矩阵的列中以最优染色体的形式选出与当前冗余向量最大程度相关的列,然后从测量矩阵中减去最优染色体部分并反复迭代,直到满足重建精度。实验结果表明,与现有的重建算法相比,在满足相同的重建精度条件下,该方法所需要的重建时间减少了5 s左右,所需要的测量矩阵规模减小了约10%,而且能在待重建信号稀疏度未知时自适应地控制迭代停止时间。     

一种自适应压缩感知重构算法

为优化稀疏自适应匹配追踪(sparsity adaptive matching pursuit, SAMP)算法的性能,给出了一种修正自适应匹配追踪(modified adaptive matching pursuit, MAMP)算法。该算法采用模糊阈值预选方案,改进了步长选择方法,设置了初次裁剪门限。仿真结果表明,在同等稀疏的条件下实现精确重构,该算法的运算速度较原算法提高了1倍,所需的观测值个数减少了1%,并提高了重构精度。     

盲信号压缩重构——模型与方法

通过分析欠定盲信号分离模型和压缩感知模型本质内涵和内在联系,建立了基于压缩感知的欠定盲信号重构问题的数学模型,该模型对于欠定盲信号分离的实现提供了一个新的解决途径。基于该模型的压缩重构方法通过两步来实现：分别利用源信号稀疏域性质实现对盲估计欠定混合矩阵的估计;利用压缩感知的重构稀疏源信号的方法,实现对欠定稀疏盲信号的分离和重构。提出的算法根据实际应用场合,具有一定扩展能力。最后通过模拟实验验证了提出模型和相应算法的有效性。     

基于卷积稀疏编码和K-SVD联合字典的稀疏表示

针对现有稀疏表示算法存在字典单一、编码冗余的缺点,从人类视觉感知系统层次处理特性出发,依据神经元侧抑制与竞争机理,构建了基于卷积稀疏编码和K 奇异值分解(K-singular value decomposition, K-SVD)的联合字典。在此基础上提出结合卷积匹配追踪和正交匹配追踪算法对图像进行分层稀疏表示。实验结果表明联合字典能够自适应匹配图像中的边缘、斑块、纹理等特征,与单独的卷积字典和K-SVD冗余字典相比,稀疏表示能力更强。     

基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法

针对现有多输入多输出(multiple input multiple output,MIM O)雷达稀疏恢复成像算法中存在的运算量大、对扩展目标成像质量低的问题,提出一种基于块稀疏矩阵恢复的MIMO雷达扩展目标高分辨成像算法,通过引入目标块稀疏特征,提高对空间扩展目标的成像质量.首先,通过构造距离向和方位向感知矩阵,建...     

基于压缩感知的稀疏无源雷达成像

当窄带外辐射源数目稀少且空间分布不均匀时,通常会在无源雷达成像中产生稀疏的无规则空间谱填充,使得传统快速逆傅里叶方法(inverse fast Fourier transform, IFFT)或极坐标方法难以获得良好的目标成像效果。针对这种空间谱填充的稀疏性和非均匀性,利用压缩感知理论在处理稀疏随机采样信号重构问题上的优势,提出了稀疏无源雷达成像方法。同时通过构造传感矩阵的互相关和积累相关函数,对目标图像的可重构性进行了分析。理论分析和仿真结果表明,对具有稀疏随机空间谱特点的无源雷达成像,本文提出的成像方法是有效的。     

基于最佳几何约束和RANSAC的特征匹配算法

为解决特征点匹配的质量与计算效率不能兼得的问题,研究了一种基于最佳几何约束和RANSAC(random sample consensus)的特征点匹配方法。采用KNN (k-nearest neighbor)算法对提取到的特征点完成初始匹配,根据匹配点对连接线长度相等、斜率相同的特点,基于统计排序策略构建最佳几何约束,剔除明显错误匹配。利用RANSAC算法进行二次过滤,确保特征匹配点对的正确率,同时给出实验结果加以验证。结果表明：在正常光照下,与Lowe’s算法和GMS算法相比,该算法匹配到的点对数有了明显增加,同时很大程度上保证了特征点的质量。     

基于频域稀疏压缩感知的雷达目标三维散射中心反演方法

基于平面阵列的微波天线结构可以获取多视角下的目标散射中心三维分布。针对平面阵列稀疏分布导致的目标成像及散射中心反演精度较差的问题, 设计了一种基于组合巴克码的稀疏孔径分布方式。在此基础上, 利用稀疏孔径回波和频域主成分分析得到参考复数信号。利用该参考复数信号对原始回波进行干涉处理, 获得回波频谱的稀疏表征方式。在频域建立基于压缩感知的目标散射中心三维分布模型并进行优化求解, 得到重构后的目标三维频谱, 并逆变换至空间域, 可实现目标散射中心幅度及三维位置重建。暗室试验数据处理结果表明, 所提方法在X波段和稀疏采样率为50%的条件下, 目标散射中心幅度及三维位置反演精度均优于90%。     

Toeplitz矩阵有限等距特性研究

在压缩感知热潮的影响下,观测矩阵的有限等距特性（restricted isometry property, RIP）也受到广泛关注。大多数理论研究表明高斯随机矩阵是满足RIP特性的,但由于其存储成本较高,物理实现较复杂,在实际使用中托普利兹（Toeplitz）随机矩阵由于可以使用快速离散傅里叶变换实现而受到青睐。该文将图论中点均匀着色定理和盖尔圆盘定理应用于压缩感知中,对托普利兹观测矩阵的RIP特性进行了证明,证明结果表明,由服从某种特定概率分布的项构造的Toeplitz矩阵以较大概率满足有限等距特性。最后,对最小二乘算法（least square,LS）、线性最小均方误差（linear minimum mean square error,LMMSE）算法和高斯观测矩阵的压缩感知算法以及Toeplitz观测矩阵的压缩感知算法进行了对比分析,Toeplitz观测矩阵的压缩感知算法在性能方面要优于高斯观测矩阵的压缩感知算法和传统算法,运算复杂度方面要优于高斯随机矩阵,为压缩感知实现无失真地重构原始信号提供了理论和应用参考。     

基于MS-ROMP信号重构算法的欠定盲分离

为了提高最小支撑正交匹配追踪(least support denosing-orthogonal matching pursuit, LSD-OMP)算法的重构精度,缩短重构时间,改善算法性能,提出一种基于多重支撑的正则化正交匹配追踪(multiple support of regularization orthogonal matching pursuit, MS-ROMP)算法。由于LSD-OMP算法仅选择一些原子来定位支撑集,并且无法消除添加到支撑集中的错误原子,因此信号恢复精度降低并且重构时间增加。针对此问题,本文通过改进算法终止条件,引入多重支撑和正则化来改善算法性能,即通过设置阈值,剔除一些错误的原子,并组合一些支持集来定位最佳支持集,从混合信号中分离出源信号,从而更加精确的实现欠定盲源分离。仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于块剪枝多路径匹配追踪的多信号联合重构

针对多路径匹配追踪(multipath matching pursuit,MMP)无法利用稀疏信号的结构信息、迭代层数较高时计算复杂度较大等问题,提出了一种适用于重构块稀疏信号的块剪枝多路径匹配追踪算法。该算法以原子块作为路径扩张的节点,在一定迭代层数后引入剪枝操作,极大地降低了数据运算量。进而,针对多观测向量(multiple measurement vector,MMV)问题,提出了MMV块剪枝MMP算法,用以实现无线传感网小范围内多传感器信号的联合重构。实验表明,块剪枝MMP的重构性能优于MMP,MMV块剪枝MMP的联合重构性能优于MMV块A*正交匹配追踪、MMV子空间匹配追踪和MMV正交匹配追踪。     

基于局部搜索OMP的网格失配STAP算法

针对稀疏恢复空时自适应处理(space-time adaptive processing, STAP)存在网格失配时,造成稀疏恢复STAP的性能下降这一问题,提出一种基于局部搜索正交匹配追踪算法。该算法首先从全局STAP完备字典中选择与杂波相匹配的全局网格点;然后以选出的全局网格点为中心,以全局完备STAP字典的空时频率间隔为区域,构建局部STAP字典,并从中选择与杂波最匹配的局部网格点;最后得到杂波的角度多普勒像和修正的STAP字典。仿真结果表明,所提的算法能够选择与真实杂波脊相匹配的网格点,从而提高了稀疏恢复STAP技术的性能。     

基于改进正交匹配追踪算法的属性散射中心提取

属性散射中心模型是描述目标后向电磁散射特性的典型模型,但其中传统的正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法提取模型时具有参数复杂度高、计算时间长等问题.对此提出一种基于稀疏字典的广义正交性的改进OMP算法,快速定位模型位置参数值,避免了正交匹配中的寻优过程,从而降低算法的运算复...     

基于局部随机化哈达玛矩阵的正交多匹配追踪算法

针对现有测量矩阵的优缺点,采用具有良好相关性、随机独立性及快速计算的局部随机化哈达玛矩阵作为测量矩阵,同时针对标准正交匹配追踪算法在测量过程中受扰或在稀疏信号情况下难以稳定精确重构问题,提出了一种基于局部随机化哈达玛矩阵的正交多匹配追踪算法。该算法利用局部随机化哈达玛矩阵的结构特性,能够快速精确重构原信号。仿真结果表明,测量过程中存在噪声或无噪,无论处理一维信号还是二维图像信号时,该算法性能均超过同类其他贪婪算法和凸优化基匹配法。     

基于轮廓预提取的直接信息采样与重构

现有直接信息采样（analog to information conversion, AIC）框架未考虑信号的轮廓在重构中占据特殊地位且对输入信号的有效性缺乏判断。针对这一问题,在压缩感知理论框架下,提出基于轮廓预提取的直接信息压缩采样理论。将输入信号的大轮廓用低速采样器件先行提取出来,再对输入信号的细节进行压缩采样。在重构算法方面,提出自适应分段正交匹配追踪算法以解决实时流信号的精确重构问题。从理论上分析了轮廓预提取直接信息压缩采样的有效性和可靠性。仿真结果表明,在同等条件下,通过引入少量轮廓信息的改进型AIC比传统AIC重构性能更好。     

基于区域纹理匹配的SAR欺骗性干扰评估方法研究

针对SAR对抗试验评估问题,提出了一种基于区域纹理匹配的欺骗性干扰效果评估新方法。首先给出并证明了空间信号的可分性与其特征纹理匹配度之间的一致性原理,然后提出了基于特征纹理匹配的区域欺骗成功测度(简称欺骗度)和欺骗干扰有效区域的概念,推导了基于图像分割的有效干扰区域的收敛上限。最后给出了该方法的实现步骤。仿真表明,该方法对SAR欺骗性干扰效果评估客观、定量且针对性强。