一种支持向量回归的局部邻域稀疏化方法

调整高斯核函数参数可以改变其VC维,通过密度聚类算法发现并分离全局中非线性复杂度不同的局部特征,以支持向量比率为优化指标确定满足局部稀疏条件的核函数,从而达到优化核函数选择以提高整体回归稀疏性的目的。     

多参数捷变雷达快速MTD算法

相比于传统的脉冲-多普勒体制雷达,多参数捷变雷达具有十分优秀的抗干扰能力,这使得其在复杂电磁环境下被广泛应用。然而,脉间参数的变化会严重破坏回波脉冲的相干性,导致动目标检测（moving target detection,MTD）等相干处理难以实现。针对以上问题,提出一种针对多参数捷变雷达的快速MTD算法。该算法对多参数捷变信号进行建模和稀疏表示,采用快速傅里叶匹配追踪（fast fourier matching pursuit,FFMP）对回波信号进行重构以实现MTD。仿真结果证明了本方法的有效性、优越性以及该方法在运算量上的优势。     

多点源交叉波束干涉效应特征分析

介绍多点源交叉波束通过干涉效应实现交汇空间功率合成的基本原理,根据空间功率合成机理,建立对功率合成效率、同相叠加点间距的计算机仿真,完成多点源交叉波束干涉效应特征分析,以此作为多点源交叉波束空间功率合成的评估依据。     

基于稀疏约束与双线索选择的目标跟踪算法

为了解决现有DCF类跟踪器存在边界效应及时间滤波器退化的问题,进一步增强其在复杂场景下跟踪的准确性,基于LADCF算法,提出了一种有效的双线索目标跟踪框架,用于鲁棒视觉跟踪。将结构化稀疏约束应用到多通道滤波器,并通过提取9维HOG特征与11维CN特征构建新的跟踪线索,与原有线索协同跟踪目标。建立可靠性评估策略,在每一帧中选择合适的线索进行跟踪。在OTB-50、OTB-100基准数据集上进行了定性和定量评价,实验结果表明,所提出的方法跟踪准确度相比LADCF算法提升了2.4%,相比ECO＿HC提升了3.7%,优于现有的主流跟踪算法,且跟踪速度达到21.1帧/s,可以实现实时跟踪。     

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FOCUSS改进算法的DOA估计方法

传统的DOA估计方法不能有效分辨相干源目标;稀疏重构方法能够处理相干源的DOA估计问题,但现有稀疏重构方法大都是针对无噪声或仅存在观测噪声系统提出的,估计性能有待提高。对于同时存在观测噪声和模型噪声的多观测量模型,提出了一种基于FOCUSS稀疏重构的改进算法,可鲁棒地处理相干源、非相干源的DOA估计问题,有效提高分辨力和估计精度等估计性能。给出了DOA估计的稀疏信号模型以及新算法的推导过程,仿真实验证明了新算法在与其他算法对比时的优越性。     

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(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。