应用局部约束二维稀疏表示识别SAR图像目标

在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。     

基于小字典训练的语音增强算法

文章提出一种基于小字典训练和过完备稀疏表示的语音增强算法。该算法通过构造过完备的小字典并使用带噪语音的幅度谱对其进行训练来实现。训练过程中通过不断地使用K-SVD算法更新字典矩阵和相应的稀疏系数矩阵来实现对纯净语音的提取,达到语音增强的效果。该方法不同于传统增强算法需要对噪声进行估计与抑制,而是通过稀疏表示将纯净语音从带噪语音中分离出来。主客观测试结果表明,本文方法较好地消除了随机噪声,低信噪比情况下增强效果明显优于传统算法,且能够避免产生音乐噪声。     

SAR微动目标的稀疏贝叶斯成像方法

SAR微动信息能够反映出目标的属性信息,其微动图像可作为雷达目标识别的一种重要手段。基于SAR微动目标回波的稀疏特性,建立了在过完备词典下的稀疏表示模型,提出一种新的稀疏贝叶斯重构方法——方差成分扩张压缩,该方法仅赋予有重要意义的信号元素不同的方差分量,拥有更少的参数。仿真结果表明,方差成分扩张压缩方法能较精确地估计出SAR目标微动参数,同时能够获得低信噪比条件下较好的微动目标像。     

基于稀疏表示的数字调制模式识别

通过分析稀疏表示在模式识别应用的基础上,提出了一种基于稀疏表示的特征提取方法。该方法首先引入主成分分析对新的样本进行降维,然后利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过范数最优化求解测试样本的稀疏系数,根据稀疏系数的分布提取特征值。最后利用支持向量机分类器进行信号的分类识别。并在求解最小范数优化问题中,提出一种通用的解决方案,利用粒子群算法确定最优惩罚系数。新方法提取的特征值经计算机仿真研究证明,该算法具有较好的有效性和一定的工程应用性。     

基于小波域字典学习方法的图像双重稀疏表示

提出了一种有效地结构化字典生成算法以及图像双重稀疏表示方法.在Rubinstein等提出的图像双重稀疏表示模型的基础上,引入小波零树结构,将同一空间位置对应的同方向跨尺度小波基函数的线性组合作为新的基函数,并通过K-SVD学习算法得到线性组合系数,由此得到了一种更加切合图像方向特征的结构化字典学习算法.在此基础上提出了相应的图像分解与重构算法.遥感图像M项逼近实验以及压缩仿真实验表明,本文提出的结构化字典比已有的字典具有更好的图像稀疏表示效果.     

基于四阶累积量阵列扩展的稀疏分解方法

提出了一种基于四阶累积量稀疏表示的估计方法,解决信号数多于阵元数时的DOA估计问题。该方法首先构造了包含所有DOA信息的最小冗余矢量,利用扩展阵列的最小冗余导向矢量构造完备字典减小完备字典的复杂度;然后利用L1范数作为稀疏约束条件建立稀疏模型进行DOA估计。理论分析和仿真实验,验证了该方法能够估计出的信号个数大于阵元数目,可直接应用于相干信号,比MUSIC-like算法具有更好的性能。     

压缩感知新技术专题讲座(二) 第3讲 压缩感知技术中的信号稀疏表示方法

信号的稀疏表示是信号分析领域的基本问题,也是近几年兴起的压缩感知理论的基础。文章首先分析了信号稀疏表示的基本原理,然后介绍了当前信号稀疏表示的主要方法,并重点阐述了基于过完备字典的稀疏表示方法及其在压缩感知中的应用,最后总结了稀疏表示所面临的问题和未来发展方向。     

信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。     

联合多层次深度特征的SAR图像目标识别方法

提出了联合多层次深度特征的合成孔径雷达(SAR)目标识别方法。采用卷积神经网络(CNN)学习SAR图像的多层次深度特征。多层次的深度特征从不同方面描述原始SAR图像中的目标特性,从而为目标识别提供更充分的决策依据。为了充分发掘不同层次深度特征的独立特性以及它们之间的内在关联,采用联合稀疏表示对多层次的深度特征进行联合分类。根据各层次特征的整体重构误差判定目标类别。采用MSTAR (Moving and Stationary Target Acquisition and Recognition)公共数据集对提出方法进行了性能测试。实验结果表明,该方法的识别性能显著优于现有的SAR目标识别方法。     

机载MIMO雷达稳健非均匀样本选择方法

针对杂波训练样本中混入干扰目标,导致空时自适应处理技术的杂波抑制性能下降问题,提出一种基于目标知识进行局部稀疏恢复的稳健训练样本挑选方法。该方法利用先验知识确定待检测单元中的目标区域,对整个角度-多普勒平面进行遍历,获得稀疏超完备基。通过变换矩阵对超完备基中对应的目标区域进行"挖空"处理,局部稀疏恢复出超分辨的杂波空时谱,获得杂波协方差矩阵估计。结合广义内积算法,实现非均匀训练样本挑选的过程。与常规结合广义内积方法相比,该方法对于不同干扰强度的训练样本,均有良好的检测效果。经仿真验证,所提方法的检验统计量之间区分度更加明显,对于干扰样本的挑选更加彻底,从而有效地提高了空时自适应处理技术的目标检测性能。     

L1-analysis稀疏重构在阵列信号恢复及波达角估计中的应用

通过适当的空域稀疏化构造了可对阵列接收信号进行冗余稀疏表示的阵列流形矩阵,建立了相应的L1-analysis稀疏重构模型用于恢复阵列接收信号,重点证明了该流形矩阵是满足L1-analysis 稀疏重构条件的紧框架,从理论上保证了将L1-analysis 稀疏重构用于阵列接收信号恢复及波达角估计问题的合理性,并推导出信号恢复误差的理论上界。利用在微波暗室环境中采集的实测数据,结合MUSIC算法进行实验验证,结果表明基于L1-analysis 稀疏重构的信号恢复对提高低信噪比环境下的波达角估计性能是有效的。     

利用阵列协方差矩阵稀疏性的到达角估计方法

为了解决传统基于阵列协方差矩阵稀疏性到达角估计方法计算复杂度高的问题,提出基于直接二维稀疏重构思想的高效到达角估计方法。该方法利用阵列输出数据的协方差矩阵构造二维稀疏表示模型,对协方差矩阵进行特征值分解以实现噪声功率估计,从而降低噪声对到达角估计的影响。在求解稀疏表示模型时,直接对该二维稀疏重构问题进行求解,避免了矩阵矢量化操作。仿真实验结果表明,该方法运行效率大大提高,并且在低快拍数、低信噪比和稀疏阵元等条件下估计性能优于传统方法。     

基于小波域隐Markov模型的SAR图像滤波方法

在小波域隐Markov模型(HMM)的基础上提出一种新的合成孔径雷达(SAR)图像的滤波方法。首先根据小波变换的内在特征,建立小波域的隐Markov树(HMT)模型,通过EM算法可以获得该HMT模型的参数估计。然后根据SAR图像的统计性质,将SAR图像的乘法斑点杂噪声在局部范围内近似为加性白高斯噪声,通过最小均方差(MMSE)估计可以获得信号的小波变换值。通过对真实SAR图像的应用,结果说明该方法可以在保存图像细节特征的情况下有效地抑制图像的噪声。     

一种基于自适应阈值估计算法的SAR图像去噪方法

为去除乘性相干斑噪声对合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像的影响,将小波域去噪和二维平移不变去噪算法进行有效结合,提出一种新的自适应阈值估计算法.基于概率密度函数和贝叶斯估计理论,可以得到子带阈值.通过对数变换,将算法应用于含相干斑噪声的SAR图像去噪.理论分析和实验结果表明该算...     

分形信号的滤波算法

提出了分形信号的小波分解与重构的一种快速算法。针对分形信号的自相似和长时相关的特点，采用离散小波变换（DWT）对分形信号进行多尺度分解，使其成为各尺度上的近似平稳信号，从而可利用通常的Wiener滤波或Kalman滤波方法进行估计，然后再由DWT进行多尺度重构，估计出被噪声污染了的原始信号。重点对DWT的滤波过程进行算法设计，并估计了计算复杂度。     

基于稀疏贝叶斯学习的扩展目标雷达关联成像*

雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

几种UWB-SAR窄带干扰抑制方法的分析和比较

SAR(Synthetic Aperture Radar)信号处理窄带干扰抑制技术是SAR抗干扰技术的重要内容。对3种UWB-SAR(Ultra-W ideBand Synthetic Aperture Radar)窄带干扰抑制方法———陷波滤波法、AR模型参数化干扰抑制法以及小波包分析自适应干扰抑制法进行了分析,利用自行开发的成像软件,对SAR理想点目标和实录数据进行干扰抑制仿真实验,从定性和定量的角度对3种方法的干扰抑制效果作了比较。