基于压缩感知的新型声信号采集方法

介绍了一种基于压缩感知的声音信号采集方法,特别适合于无线传感器网络的声学监控应用,能够大大降低采样过程中对硬件采样速率和能量的需求,同时减轻了无线通信的负担,从而实现无线传感器的低成本化和实用化.利用声学信号在频域中的稀疏性质,在压缩感知相关理论的指导下设计了一种新型的随机压缩采样方法,实现了信号有用信息的高效获取;同时,利用加权L1 -magic算法对信号进行重构,完成完整的信号采集过程.仿真及实验表明,该方法能够实现在1/10以下标准采样频率下的声信号采集.     

基于压缩感知的多角度观测光声成像方法

在光声成像过程中,由于各种限制因素,往往只能完成有限角度的信号采集.采集到的不完备的信号会在图像重构过程中产生伪迹现象,丢失细节信息.基于光声图像的稀疏特性,提出了基于压缩感知的光声成像算法.该方法通过2个单阵元超声探测器成角度采集光声信号,然后基于压缩感知重构算法进行光声图像重建并进行融合处理.仿真证明采用多个角度观测,选用合适的探头分布角度和测量矩阵可以有效弥补远场成像分辨率和减少测量次数,消除光声图像的伪迹现象,最终实现以较少的数据量和较简单的硬件设备实现高分辨率光声成像.     

基于压缩感知的快速纠缠光量子成像方法

纠缠光量子成像效率主要受数字微镜器件(DMD)采样时间开销的影响,现有的DMD采样方式是对所有像素点进行逐点扫描,从而导致成像效率较低。针对这一问题,利用纠缠光的时间和空间关联特性,通过压缩感知算法对参考光进行稀疏采样,同时利用正交匹配追踪算法(OMP)从符合计数结果中得到目标图像。此外,还分析了不同捆绑像素数、DMD采样分块大小和图像稀疏度对成像质量和效率的影响,并通过搭建实际的纠缠光量子成像系统验证了所提方法的有效性。     

基于压缩感知的荧光成像技术现状及趋势研究

压缩感知成像技术是压缩感知与空间光调制技术结合的产物,其可突破Nyquist-Shannon采样定理限制,实现了亚采样成像,并且具降维探测和高通量测量等优势,具有巨大的发展潜力和应用前景.目前国际上已利用压缩感知成像技术有效地实现了光谱成像、时间分辨成像、相位成像等研究.作为近十几年来发展起来的一种前沿技术,压缩感知成...     

超宽带穿墙雷达偏离网格目标稀疏成像方法

在超宽带穿墙雷达成像应用中,由于目标成像空间的稀疏性表示可以采用压缩感知在较少数据采集下获得高分辨、低旁瓣的成像结果。然而,这些稀疏成像方法要求真实目标必须位于预设的网格点上才能保证较好的成像质量,否则会出现严重的虚假目标像。本文提出一种基于修正贝叶斯压缩感知的偏离网格目标稀疏成像方法。该方法对偏离网格目标的感知矩阵在预设网格点进行一阶泰勒级数展开,把真实目标与网格点之间的偏移量视为稀疏贝叶斯模型的参数,然后通过构造的联合概率密度函数利用最大期望方法联合估计目标散射系数和偏移量,保证了目标真实像的准确恢复。仿真和实验结果表明,该方法通过校正目标偏离网格引起的模型误差有效改善了传统稀疏重建方法的成像质量。     

压缩感知声源定位方法研究*

目前声源定位主要采用波束形成算法与麦克风阵列相结合的方法。常规波束形成(Conventional beamforming, CBF)方法存在以下缺陷：① 空间分辨率受限于瑞利限;② 动态响应范围受旁瓣的影响。高级波束形成算法则存在着计算时间过长、会出现负声源或假声源等缺陷。提出一种基于麦克风阵列与压缩感知正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit, OMP)算法的声源定位方法。在不同频率下通过数值仿真方法将压缩感知OMP算法与CBF算法及压缩感知基追踪(Basis pursuit, BP)算法的声源定位结果进行对比。结果表明：① 与CBF算法相比,压缩感知算法显著提高定位结果的分辨率;② 当声源频率为 1 000 Hz时,测量矩阵的等距约束性常数(Restricted isometry constant, RIC)远高于FOUCART边界限,不满足等距约束性条件(Restricted isometry property, RIP),压缩感知OMP算法仍能定位出主要声源的位置,而压缩感知BP算法无法对主要声源进行定位。通过数值仿真方法对不同信噪比(Signal to noise ratio, SNR)及不同声源间距下压缩感知OMP算法和CBF算法声源定位的结果进行对比。结果表明：① 当SNR为零时,压缩感知OMP算法能对主要的声源信号进行定位,而CBF算法无法对主要声源进行定位;② 在声源频率为5 000 Hz时,OMP算法的空间分辨率为0.074 m,突破了瑞利限约束。通过试验对所提出的声源定位方法的可行性进行验证。     

基于压缩感知重构算法的关联成像系统研究

通过对关联成像原理的研究,提出了一种基于随机相位板的高效赝热光制备技术和基于压缩感知的图像重构算法,并最终搭建了等臂非预置的关联成像系统.实验结果表明,赝热光制备方法和压缩感知图像重构方法能够满足高质量关联成像系统要求.     

基于压缩感知归一化关联成像实现目标重构

在归一化关联成像的基础上,结合压缩感知理论,提出了基于压缩感知的归一化关联成像方法。该方法首先对物臂的桶探测值进行归一化处理,并由散斑场构造测量矩阵;然后采用正交匹配追踪算法,在低测量次数下优质量地还原出了物体的像。实验中采用灰度图像及二值图像作为成像目标,以峰值信噪比作为衡量标准,分别对传统关联成像,归一化关联成像及压缩感知归一化关联成像的重构效果进行了量化对比。仿真实验结果表明,对于细节较为丰富的灰度图像,压缩感知归一化关联成像的峰值信噪比较传统方法高6dB左右,比归一化关联成像方法提高了2dB左右;对于细节较少的二值图像,其峰值信噪比较归一化关联成像法高3.4~4.3dB,比传统法高5.2~6.5dB。最后,采用实际电荷耦合元件测得的散斑场构造了测量矩阵,实验结果进一步验证了基于压缩感知的归一化关联成像算法能提高重构质量。     

基于压缩感知关联成像的目标检测技术

高效率的目标检测是视觉应用的重要技术,但运动目标的提取易受环境的影响。关联成像能够解决特殊环境下难以获得清晰图像和一些常规成像技术不易解决的问题。在目标检测中,利用关联成像采集图像信息并运用背景差分法在压缩域中获得目标图像的测量值,直接通过压缩感知重构出目标图像。这种方法可以解决在特殊情况下无法检测到目标的问题,同时检测到的目标图像清晰,采样次数少,信噪比也较高。     

基于OMAP3530的声/光一体化成像系统

本文主要研究基于OMAP3530高性能DSP芯片的水下声/光一体化成像系统实现,利用DSP核实现多子阵幅度-相位联合检测算法,根据DSP核计算出的深度值利用运行于PowerVR核中的OpenGL ES库实现三维声学成像,利用ARM核实现光学图像采集以及辅助设备数据采集,并利用QT/E设计的人机交互界面对声学三维图像信息和光学成像信息同时进行实时显示。本方案充分发挥了OMAP处理器的三核性能。系统对松花湖实验数据进行有效处理,证明了系统技术方案的正确性和技术指标的先进性。     

推扫式高光谱谱间压缩感知成像与重构

提出一种推扫式谱间压缩采样的高光谱成像系统,用于实现高光谱图像的压缩感知成像,并对该系统成像的重构算法进行了研究。在图像采集阶段,采用棱镜对地面成像行的像素进行谱带分离,然后利用数字微镜器件实现谱带的线性编码,通过柱面透镜完成编码谱带的叠加。压缩采样数据重构时,不像传统的压缩感知重构方法那样直接重构高光谱数据,而是利用线性光谱库混合模型将重构高光谱数据转换成重构丰度系数矩阵,采用交替方向乘子法求解丰度的优化问题,再根据重构的丰度和高光谱库恢复原数据。与标准压缩感知重构算法的对比实验表明,该方法在压缩采样数据为总数据的20%时,重构的平均峰值信噪比比标准压缩感知提高了18dB。所设计的成像系统采样方式简单,可应用于星载或机载的高光谱压缩感知成像。     

基于稀疏布阵的实时三维成像声纳系统

水下实时三维成像声纳系统可以有效地提高对水下目标探测及识别的能力,本文提出基于稀疏面阵的实时三维成像声纳系统,该系统包括3个部分:窄带信号发射系统、稀疏布阵接收系统及信号处理系统。信号处理系统在远场情况下采用二维FFT波束形成获得目标三维成像,近场情况下采用自聚焦二维FFT波束形成获得三维成像结果。相比于直接相移波束形成,稀疏布阵情况下采用二维FFT波束形成算法具有更小的计算量和内存需求量的优势。基于该成像算法,设计并实现一套实时三维成像声纳系统,通过多次湖上及海上实验对该系统进行测试,实验结果表明:该系统可以获得水下近场及远场目标的三维图像并满足实时成像的要求。     

声矢量阵列波达方向估计的四元数空间稀疏分解

针对稀疏分解(sparse decomposition)类算法在恢复矢量阵列信号时收敛速度慢的问题,本文将稀疏分解理论推广到四元数空间,提出了一种声矢量阵列波达方向估计的四元数正交匹配追踪算法。首先,建立声矢量阵列的四元数模型,然后将方向矢量矩阵在四元数空间展开作为冗余字典,最后利用正交匹配追踪算法恢复原始信号得到目标方位信息。实验结果表明:在四元数空间建立的冗余字典强化了声矢量传感器各输出分量间正交性,与长矢量模型即在复数域的冗余字典相比恢复性能更好。具体表现为:冗余字典原子长度降为长矢量方法的1/3,并有效去除长矢量方法在DOA估计角度真值附近1°范围内的偏差。仿真结果验证了算法的有效性。     

空间差分干涉的光纤分布式水下声波测量

为了实现大范围的水下微弱声波探测,提出了一种基于后向瑞利散射空间差分干涉的光纤分布式声波检测(DAS)技术。声波振动引起单模传感光纤中后向瑞利散射光的变化,将含有声波信息的后向瑞利散射光注入到非平衡迈克尔逊干涉仪,调节干涉仪的臂长差实现不同长度的相邻空间段的后向瑞利散射光干涉,然后采用3×3耦合器解调技术解调出相位信息,实现声波信号的测量。实验搭建了一套基于DAS技术的水下声波测量系统,该系统不仅能够实时准确定位两个声波位置,还能还原声波的幅值、频率、相位等信息,并且实现了1kHz情况下的-148.8dB(re rad/μPa)水下声压相位灵敏度,100~1 500Hz频率的频响平坦度在1.2dB之内。实验结果证实DAS技术能够实时快速地实现多个声波信息的定量测量。     

基于MCMC采样器的簇稀疏水声信道估计方法

针对实际水声信道存在簇稀疏特性,提出了一种多层贝叶斯模型下基于马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)采样器的正交频分复用(OFDM)水声通信信道估计方法。利用簇稀疏水声信道的结构特性对信道的先验分布进行建模,借助贝叶斯推断和接收信号的似然函数得到信道模型参数的后验分布,采用MCMC采样器对信道模型参数的后验条件分布进行采样从而得到稀疏水声信道的最大后验估计。仿真对比不同接收信噪比下该方法与基于最小平方、匹配跟踪和逐步正交匹配跟踪信道估计方法的性能。湖试试验表明,该方法能够在无任何信道先验信息下实现准确的OFDM水声信道估计和跟踪译码,实现了通信距离600 m到3 500 m、传输速率6. 08 kbps的OFDM水声通信。     

Tetrolet域uHMT结构先验与Turbo均衡的压缩成像

基于Tetrolet变换系数的尺度间传递特性与按指数衰减特性,本文构建了一种Tetrolet域通用隐马尔科夫树结构稀疏先验模型,把Tetrolet变换系数的统计分布表示成二值高斯混合形式作为先验信息,并采用因子图方法估计后验状态概率。为了解决在有环路的因子图中消息不能稳定收敛的问题,利用Turbo均衡方法把压缩采样和结构先验部分分割成两个子图,分别进行状态估计并相互交换消息。最后依据最小均方误差准则估计得到重构图像,对128×128的测试图像重构的归一化均方误差可达-20.97dB,运行时间为45.24s。实验结果表明该算法在重构质量和运行速度上优于小波域隐马尔科夫树模型的各类算法。     

高光谱图像的分布式压缩感知成像与重构

根据高光谱数据的特点,提出了一种基于像元的分布式压缩采样模型来实现高光谱图像的有效压缩采样与重构。搭建了能实现该模型的压缩采样光谱成像系统,并研究了用于该系统成像的重构算法。在图像采集阶段,将高光谱数据分为参考像元和压缩感知像元;地面像元的辐射能通过棱镜进行谱带分离,再利用数字微镜器件实现谱带的线性编码。对压缩感知像元进行低采样率的线性编码,对参考像元进行采样率为1的线性编码。压缩采样数据重构时,不再采用传统方法直接重构高光谱数据,而是利用线性混合模型将重构高光谱数据转换成端元提取和丰度估计,然后根据重构的端元和丰度恢复原数据。对比实验表明,在压缩采样数据为总数据的20%时,重构的平均信噪比提高了10dB。所设计的成像系统应用压缩感知理论减少了采集的数据量,采样方式简单,可应用于星载或机载的高光谱压缩感知成像。     

基于FBMC的水声信道估计与温度因素的研究

水下环境的复杂性对水声通信带来挑战,不同温度、深度和盐度的海洋环境对通信性能的影响值得关注。本文对温度因素影响下的水声信道进行分析,为进一步研究基于滤波器组多载波(FBMC)水声信道估计问题提供了参考。将FBMC/OQAM调制技术引入水下,研究基于FBMC的水声信道估计技术。通过改进导频结构来适应复杂多变的水声信道,采用迭代方法获得精确度更高的信道信息,进一步提高信道估计性能。理论分析和仿真结果表明,本中所提的新基于干扰近似方法(IAM)导频迭代信道估计算法在水声信道中有更好的性能。