幅相误差对稀疏阵天线性能的影晌

围绕天线阵增益、波束宽度、指向和副瓣电平等指标，分析了幅相误差、阵元失效对稀疏阵列天线性能的影响。应用概率统计原理，导出了具有幅相误差、阵元失效时稀疏阵天线阵增益损失、波束宽度、指向、副瓣电平的估计公式、并得出一些有益结论。     

某型导弹智能维修训练系统设计

智能维修训练系统是智能教学训练系统在故障维修领域的应用。以某型导弹武器系统为对象阐述了智能维修训练系统的设计和实现,研究了该系统的总体结构以及知识表示、学生模型、推理机制、仿真环境的实现方法。     

某导弹武器系统故障诊断专家系统研究

研究了某导弹武器系统故障诊断专家系统的知识表示、推理机制、知识获取等功能模块。     

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。     

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。     

基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化

研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题,对跳频信号的稀疏性进行了分析,采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上,通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明,通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下,能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．     

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。     

个性名片

游戏名称:个性名片活动目的:让新兵学会推荐自己,把自己融入集体,并且尽快地彼此熟悉,建立一种良好的人际关系。游戏内容:每人准备一个胸卡、彩色笔若干,主持人发给每位官兵一个空白胸卡。在5分钟内,让每位战士为自己设计一张     

A Fast Algorithm for Blind Sparse Source Separation

提出一种快速的稀疏信号重构算法,通过定义一个连续可微函数近似l0范数,采用最小化l0范数的方法实现对稀疏源信号的估计.该算法的特点是实现简单,速度快.采用人工生成的信号将算法与通过l1范数最小化的快速稀疏信号重构算法和OMP算法进行了比较.最后,将该算法用于实际信号的欠定盲源分离.仿真实验表明,算法在保证信号分离性能的前提下大幅度提高了算法的运行速度.     

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。