求解压缩感知中信号重构问题的原始对偶算法

压缩感知理论(CS)是对信号压缩的同时进行感知的新理论,而如何通过有限的测量值准确地重构稀疏信号是压缩感知理论中的核心问题。为求解稀疏信号的重构问题,文章利用了一种基于邻近点算法的自适应一阶原始对偶算法,并证明了其全局收敛性,该算法通过研究l1范数最小化来求解信号重构问题。最后,对提出的算法进行数据仿真,并与压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法进行了对比,数据表明文章提出的算法计算速度更快。     

压缩感知新技术专题讲座(四) 第7讲 压缩感知在图像信号处理中的应用

绝大部分自然图像信号都在某个变换域具有稀疏性或近稀疏性。基于压缩感知理论,可以用远低于采样定理要求的采样频率采集信号,并可在一定条件下高概率恢复信号,这将极大降低图像信号的采样频率以及数据存储和传输的代价。文章首先简述了压缩感知理论,然后分析了图像的稀疏性对图像重建质量的影响,最后着重从图像压缩、图像融合、图像去噪、图像识别以及图像复原几个方面分析了压缩感知理论在图像处理领域中的应用以及目前所面临的问题。     

压缩感知理论在红外成像中的应用

分析了红外图像的数据特性,并对红外数据进行稀疏化处理,提出了基于压缩感知理论的红外图像成像方法。在红外图像测量平面使用随机观测矩阵进行观测,以少量的数据采样信息获得重建红外图像的足够信息。由实验和仿真计算可知,压缩感知理论应用于红外成像技术,降低了数据采样量,提高了采样速度,并能以较小的误差实现红外图像的重构。     

压缩感知新技术专题讲座(四) 第8讲 压缩感知在无线通信中的应用

压缩感知(CS)理论指出,如果信号在某个变换域内是稀疏的或可压缩的,那么就可以用与变换基不相干的低维线性观测矩阵实现信号的压缩测量。压缩感知充分利用信号固有的稀疏性或可压缩性,以远低于奈奎斯特频率,直接对信号中的重要信息进行采样,此时,采样速率不再决定于信号的带宽,而是决定于信号的结构和内容中所包含的信息,或者说是信号的信息速率。这种新型的信息获取方式带来了信号处理技术的革新,在各类模拟和数字系统中得到了广泛的应用。在无线通信系统的应用主要包括认知无线电、稀疏信道估计、无线传感器网络、阵列信号处理等方面。     

压缩感知新技术专题讲座(二) 第4讲 压缩感知理论中测量矩阵的构造方法

压缩感知(CS)是近年来针对稀疏信号或可压缩信号提出的,在信号采样的同时对其进行高效压缩的一种新理论。在压缩感知理论中,测量矩阵对信号采样方式和重建精度有着重要的影响。文中阐述了测量矩阵的构造对压缩感知性能的影响,介绍了设计测量矩阵时所需满足的约束等距性(R IP)条件,回顾了已有的测量矩阵构造方法,总结了近几年来测量矩阵构造的新方法及所构造矩阵的特点,并指出了测量矩阵研究的发展方向。     

压缩感知稀疏重构对星图的影响

稀疏重构是压缩感知理论的核心内容之一,为了将稀疏重构有效地应用于星敏感器的压缩成像过程中,从星图图像误差和星点特征误差两个方面分析稀疏重构对星图的影响。在图像误差方面,利用峰值信噪比评价指标考察星图在不同重构算法、不同压缩比下的重构质量;在特征误差方面,从理论上分析稀疏重构对星点特征的影响机理,提出星点特征重构误差的评价指标,考察星点的质心、亮度和数量特征的重构误差。结果表明,在所选算法各压缩比下,星图相比一般图像能够获得更高的重构质量,重构星点能够在很大程度上保持可用于姿态确定的特征信息,结论保证了利用重构星图进行姿态计算的正确性,进一步验证了压缩感知理论在星敏感器中应用的可行性,为实现星敏感器的压缩成像提供了现实依据。     

压缩感知新技术专题讲座(三) 第6讲 压缩感知在语音处理中的应用研究

压缩感知CS(Compressive Sensing)作为一门新兴的技术,成为近年来人们广泛关注的研究热点。文中介绍了压缩感知理论的基本原理,在此基础上将压缩感知理论应用到语音信号处理中。首先研究了语音信号的稀疏性,说明了对语音信号进行压缩感知具有可行性;其次,采用随机滤波器组构造随机测量矩阵得到语音信号的压缩测量值;最后,研究了压缩测量值之间的相关性并将这种相关性作为稀疏度的一种度量方法用于控制随机滤波器阶数,实现了语音信号的自适应压缩感知。     

压缩感知新技术专题讲座(三) 第5讲 压缩感知理论中的信号重构算法研究

信号重构作为压缩感知理论的核心之一,是指从长度为m的测量向量Y重构长度为n(m n)的稀疏信号Θ的过程。由于测量次数远小于原始信号维度,信号重构成为欠定方程求解问题,一般没有确定解。然而,若Θ满足一定的稀疏性条件,问题有确定解。文章首先从解析几何角度出发,分析了压缩感知中稀疏信号重构的原理,并对已有的两大类重构算法分别进行介绍:一类是针对l0范数最小化的一系列贪婪算法,一类是针对l1范数最小化的凸优化算法。对前一类算法,选取了代表性的OMP、ROMP、CoSaMP和SAMP算法进行研究,并分析了它们的优缺点;对后一类算法,着重阐述了将BP问题转换为LP问题的推导过程,并介绍了两类经典的凸优化算法:BP-Simplex和BP-Interior。最后,展望了信号重构算法的研究前景。     

基于压缩感知的多频率信号融合

传统多频带雷达信号融合是利用多个连续采样的子带信号来重构全频带信号,从而提高距离向分辨力,改善一维距离像质量。但是由压缩感知原理可知,采样矩阵与测量矩阵不相关性越大,全频带信号就能重构得越好,因此理论上基于随机采样的信号融合的性能要优于基于多个连续采样的信号融合。基于压缩感知原理将传统的多频带融合问题推广为任意随机采样的信号重构问题,利用基追踪方法来重构全频率信号,并给出了能够高概率成功重构的充分条件。通过实验也证明了这种随机采样融合的优越性。     

基于多尺度压缩感知的信号重构

压缩感知是近几年新兴的采样理论,它指出如果信号在某些基上是可压缩的,那么通过很少的观测即可获得信号的准确重构。当信号采用小波基并在压缩感知的基础上,提出了多尺度压缩感知,数值仿真结果表明多尺度压缩感知可以给出更好的重构效果。     

改进Laplace先验下的复数域多任务贝叶斯压缩感知方法

为了将现有的实数域贝叶斯压缩感知方法推广至复数域,利用改进Laplace先验假设,提出了一种复数域多任务贝叶斯压缩感知(complex multitask Bayesian compressive sensing using modified Laplace priors, CMBCS-MLP)方法,消除了测量噪声方差的影响,并推导了一种基于递归操作的快速算法。数值仿真表明：针对复数域稀疏信号重构问题,相比于现有方法,所提CMBCS-MLP方法具有更好的精确性和鲁棒性。     

隐身榴弹表面吸波材料的抗压强度分析

在火炮发射隐身榴弹过程中,由于隐身榴弹的静不平衡、动不平衡,造成隐身榴弹在膛内运动过程中碰撞膛线,其表面涂敷的吸波材料将承受较大的接触力.发射过程中应保证不损伤吸波材料表面,确保吸波材料具有良好的吸波性能、不增加隐身榴弹的雷达散射截面.从理论上计算了隐身榴弹与膛线之间的接触力,为研制隐身榴弹用的抗压吸波材料提供了设计指标.     

回弹法评定火灾后混凝土强度的试验研究

火灾高温作用后，混凝土的强度将发生变化。通过试验，对影响混凝土强度的因素进行了分析，并建立了利用回弹法评定火灾后混凝土抗压强度的专用测强曲线及计算公式，为编制火灾后混凝土结构检测评估技术规程提供试验依据和数据。     

磺化酚醛树脂的研究:对水泥和混凝土抗压强度的影响

研究了磺化酚醛树脂(SPF)对水泥和混凝土抗压强度的影响,结果显示:掺入SPF后,水泥和混凝土不同龄期的抗压强度均有明显的提高并且依赖于掺量、硫酸钠含量以及磺化剂用量.     

全极化雷达的多任务压缩感知目标识别方法

为有效利用全极化雷达高分辨距离像(High Resolution Range Profile,HRRP)的丰富特征信息和全极化样本中各单极化HRRP均对应于相同目标姿态的特性,提出一种基于多任务压缩感知的全极化雷达目标识别方法。该方法约束在不同极化字典中选择来自相同角域的字典原子对相应极化方式下的HRRP进行表示,可以有效利用不同极化HRRP之间的相关信息提高目标识别性能。基于电磁散射数据对所提出的方法进行了测试,实验结果证明了方法的有效性。     

海量感知数据高效传输技术

现有感知数据传输模型存在能量消耗大、网络生存周期短、适用范围窄、收敛性弱以及实际应用性差的问题,为了实现大面积感知数据高效传输,提出了基于数据关联度的模糊自适应融合算法,建立了自适应网络模型。感知节点发送的数据经汇聚节点、中继节点转发时,通过自适应网络模型,根据感知数据关联度,动态修正输入参数加权系数从而改变控制规则,再用优化的控制规则进行参数调整,融合后的数据再传送到上一级平台,实验表明了该算法能明显改善海量感知数据传输性能。     

使用小波分层连通树结构的压缩信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时,则存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显的改善。     

基于小波分层连通树结构的信号重构

基于小波树模型的压缩感知可以通过较少的观测量得到鲁棒的信号重构,但采用最优树逼近时存在复杂度大的问题。在证明分层后的小波树仍然具备连通树性质的基础上,提出了基于小波分层连通树结构的压缩重构算法,在与原观测量一致的情况下,保证了重构精度并且提高了重构效率。实验结果表明,改进算法相对于原算法在处理大尺度数据时,效率有明显改善。     

抗压防护服设计构想及应用展望

针对灭火和抢险救援过程中因建筑坍塌引发消防官兵伤亡的事故频频发生的现况,结合高压气体的受力、传力特点,提出了多级气囊缓冲式抗压防护服的设计构想;探讨了抗压防护服的材料选择和各主要部分的设计,分析了多级气囊缓冲式抗压防护服在实际灭火和抢险救援工作中得到运用的可能性,为灭火和抢险救援过程中消防人员的安全提供一定的保障。