模糊数据的编码压缩

建立在普通集合之上的传统的数据压缩方法不能胜任模糊领域中的问题。因此,有必要从模糊集合理论出发,导出模糊概率的概念和模糊信息,赋予数据压缩理论和技术新的活力。本文试图从模糊理论的角度,借助于广义信息论,探讨模糊信息压缩的方法和意义。     

噪声图像压缩编码的小波变换方法

基于小波变换理论，研究小波变换域噪声图像的压缩编码方法，以实现在小波变换域同时达到对图像噪声的去除与图像压缩编码的目的，并且使两者均获得较好的效果。最后给出的实验结果证明了本文方法的有效性。     

FRFT应用于雷达抗主瓣压制干扰技术研究北大核心

压制干扰信号从天线主瓣进入雷达接收机,会严重影响雷达的性能,通常的副瓣抗干扰技术难以奏效。线性调频(linear frequency modulation,LFM)信号在分数阶傅里叶域(fractional Fourier transform,FRFT)会出现能量高度聚集的现象,利用LFM信号的这一特征,提出了基于FRFT的雷达抗主瓣干扰技术。首先对接收到的主瓣干扰混合信号进行FRFT处理,然后在FRFT域滤波去除大部分压制干扰和噪声的能量,最后FRFT逆变换恢复出目标信号。仿真实验表明,新方法对脉冲压缩以后的峰值信噪比有较大的改善,较大地提高了脉冲压缩雷达的检测性能,具有良好的应用前景。     

地面轨道 UWB-SAR 的运动补偿

SAR的运动误差会造成相位误差 ,从而影响脉冲压缩的结果。文章分析了地面轨道UWB SAR的运动误差 ,研究了对方位向脉冲压缩的影响 ,最后提出了运动补偿的实现方案     

严格集压缩场的拓扑度计算

给出了严格集压缩场的拓扑度在非球域上的度为零的结果,改进了孙经先1987年相应的结果。     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。     

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。     

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。