帐篷混沌序列稀疏测量矩阵构造

测量矩阵的构造是压缩感知(CS)中重要的研究内容之一.利用混沌系统伪随机性、遍历性的特点,提出了一种基于帐篷混沌序列构造确定性稀疏随机矩阵的方法.对混沌系统生成的确定性序列进行了间隔采样,采样后的序列满足统计独立性,然后通过符号函数映射,生成了具有稀疏性质的伪随机序列,进而构造出混沌稀疏测量矩阵.仿真实验表明:该方法构造出的混沌稀疏测量矩阵与高斯随机矩阵、稀疏随机矩阵及Bernoulli随机矩阵相比,具有类似的重构性能.混沌系统参数与初值固定时,构造的混沌稀疏测量矩阵是确定的,计算复杂度小且硬件上容易实现.     

采样列化的切比雪夫混沌测量矩阵构造算法研究

压缩感知利用信号的稀疏性,无损地从低维测量信号中恢复高维度稀疏信号,近年来得到极大发展。然而,目前存在的测量矩阵中大多存在元素相关性高等问题,无法保证恢复效果的精确性,大大制约了它们的应用前景。基于此,通过引入切比雪夫混沌系统,提出一种基于采样列化的切比雪夫混沌感知测量矩阵(SC3M)。不同于经典的相对独立取值的构造方法,SC3M矩阵通过对切比雪夫混沌序列做采样列化及归一化处理等操作来确保矩阵的低列相关性,以优化重构效果。进一步,结合Johnson-Lindenstrauss引理严格证明了其满足约束等距特性(RIP),给提出的测量矩阵的应用提供了扎实的理论依据。实验仿真表明,提出的混沌测量矩阵能确保良好的信号和图像重构精度,明显优于纯随机矩阵、伯努利矩阵和高斯矩阵等其它经典测量矩阵。     

基于混沌序列的压缩感知测量矩阵构造算法

测量矩阵的构造算法是压缩感知中重要的研究方向之一。提出一种基于Logistic混沌-贝努利序列（Chaos-Bernoulli）测量矩阵构造算法,该算法利用了混沌序列良好的伪随机性质,通过一维Logistic混沌系统产生混沌序列,再通过符号函数生成具有贝努利分布的伪随机序列从而构造出压缩感知测量矩阵。实验仿真结果表明,该算法优于贝努利随机测量矩阵,信号重构的峰值信噪比PSNR有1~3 dB的提高,并与其他类型的测量矩阵进行比较,数值分析结果证明该算法是可行有效的。     

压缩感知及应用

传统的信号采样必须遵循香农采样定理,产生的大量数据造成了存储空间的浪费.压缩感知(CS)提出一种新的采样理论,它能够以远低于奈垒斯特采样速率采样信号.压缩感知的基本论点是如果信号具有稀疏性,可投影到一个与变换基不相关的随机矩阵并获得远少于信号长度的测量值,再通过求解优化问题,精确重构信号.本文详述了压缩感知的基本理论,压缩感知适用的基本条件:稀疏性和非相干性,测量矩阵设计要求,及重构算法的RIP准则,并介绍了压缩感知的应用及仿真.仿真结果表明当采样个数大于K×log(N/K),就能将N维信号稳定地重建出来.     

基于Kent混沌测量矩阵的压缩感知图像重构算法

图像重构是图像数字化和恢复高质量图像信号的关键技术,使用压缩感知理论进行图像重构的意义在于显著减少采样次数,降低系统资源的消耗。测量矩阵的构造是压缩感知的重要研究内容之一。提出一种基于Kent混沌测量矩阵的压缩感知图像重构算法,将Kent混沌序列作为测量矩阵,采用离散小波变换的稀疏化方法,在小波域对原始图像信号进行测量。最后采用正交匹配追踪方法恢复原始图像。仿真实验中,对比高斯随机测量矩阵和Logistic混沌测量矩阵,对不同的图像进行重构。实验结果证明,基于Kent混沌测量矩阵的重构算法能够恢复原始图像,重构性能优于高斯随机观测矩阵和Logistic混沌测量矩阵,同时克服了随机测量矩阵硬件难以实现的缺陷。     

面向结构损伤信号的多传感器感知融合方法

针对结构监测中的结构损伤信号的处理,提出一种基于压缩感知的数据融合方法,实现压 缩采样后的稀疏信号的融合和重构。对航空铝板的损伤信号采用高斯随机矩阵将高维 信号序列投影到低维空间,获得稀疏采样的线性测量值,实现信号的压缩采样;再对多 传感器的线性测量值进行数据融合;最后通过重构算法来实现信号的重构。实验表明,与现 有的方法相比,感知融合的方法具有更好的融合性能和抗噪性,能获得更高的数据压缩效果 ,节省了网络的带宽和能量,更适合于结构损伤信号的处理。     

基于Legendre序列的确定性测量矩阵

近年来,压缩感知理论飞速发展。很多压缩感知的应用中,信号的测量可以通过卷积滤波和之后的二次采样完成。在此基础上,实现了一种由勒让德（Legendre）序列构造的矩阵。该矩阵在经过二次采样之后,得到一种新的确定性测量矩阵。对于一个K-稀疏的信号,通过该测量矩阵可以对信号进行稳定的恢复重建。据仿真结果显示,在对K-稀疏信号进行恢复的过程中,该测量矩阵的恢复效果与高斯随机测量矩阵的应用效果相当。     

压缩感知在无线传感器网络数据采集中的应用

提出了一种无线传感器网络中基于压缩感知的数据采集方法。通过分析信号压缩观测过程,提出了适合在硬件资源有限的传感器节点中实现的循环稀疏伯努利观测矩阵CSBM(Cyclic-Sparse-Bernoulli Measurement),该矩阵使用循环稀疏矩阵与伪随机伯努利序列,采用结构化的方法构造,具有非零元素少、良好的伪随机性、硬件易于实现等优点。仿真实验表明,与其他类型的观测矩阵相比,CSBM矩阵在一定信号重构精度前提下具有更低的压缩采样比CSR(Compress Sampling Rate)。在无线传感器网络数据采集应用中,感知节点可以通过压缩观测得到更少的观测数据,能够大大减少网络通信数据量。     

易于硬件实现的压缩感知观测矩阵的研究与构造

在压缩感知过程中,观测矩阵在信号采样及重构中具有重要作用,构造易于硬件实现、结构简单且占内存较小的观测矩阵是压缩感知理论能否实际应用的关键问题之一。提出两种易于硬件实现的观测矩阵,即顺序部分哈达玛观测矩阵和循环伪随机观测矩阵,其中循环伪随机观测矩阵可分为循环m序列和循环gold序列,并证明了伪随机序列所构造的观测矩阵满足有限等距准则。为验证上述两种观测矩阵性能,对二维图像信号进行仿真,结果表明,在较低的采样率下顺序部分哈达玛观测矩阵的重构效果最优,但是采样信号长度必须是2的k次幂;循环伪随机观测矩阵的重构效果虽然弱于顺序部分哈达玛观测矩阵,但是明显优于高斯随机观测矩阵,克服了顺序部分哈达玛矩阵观测信号必须是2的k次幂的限制。提出的两种观测矩阵易于硬件实现,避免了随机矩阵的不确定性且克服了随机矩阵浪费存储资源的缺陷,具有良好的实际应用价值。     

压缩感知在传感器节点信息采集中的应用

随着无线传感器网络的快速发展,海量数据的处理、存储与传输给传统的以高速ADC和存储通信设备带来了巨大的压力.由于传感器节点采集的感知数据具有时间相关性,本文提出基于压缩感知理论的采样压缩方法,其打破了传统奈奎斯特采样定理的限制,在前端只需远低于奈奎斯特采样频率采样信号就可以完成对原始信号的精确重构,并构造了基于压缩感知的模拟信息转换器(AIC)模型.最后通过以Matlab为平台进行实验仿真,结果表明:该模型可以用较少的观测值即可精确重构稀疏信号,并且其重构精度与观测数M、稀疏度K有关.     

二维耦合映象格子混沌序列的二值化及特性研究

基于二维耦合映象格子(CML)的时空混沌系统模型产生的混沌序列具有良好的伪随机特性.详细分析混沌序列的二值化方法、线性复杂度、平衡特性、游程分布及相关特性.结果表明,二维时空混沌序列比一维混沌序列、Logistic混沌序列具有更好的随机特性和更高的线性复杂度.     

二维反三角超混沌系统及其在图像加密上的应用

为了进一步提高混沌系统的混沌特性，为图像加密算法提供更可靠的混沌系统，增强图像加密算法的安全性，提出了一种基于二维反三角超混沌系统的新型图像加密算法。首先，在一维三角混沌函数的基础上构建了一个二维反三角超混沌系统，通过分岔图和Lyapunov指数等仿真实验，验证了该系统具有更广的混沌区间和更强随机性的迭代序列，遍历性更加优秀；然后，基于此混沌系统，采用"置乱-扩散"策略，根据不同密钥生成的不同超混沌序列，对图像矩阵进行无重复置乱和循环移位扩散，循环三次得到密文，完成加密过程；最后，对图像加密方案进行了直方图分析、密钥空间分析、相邻像素相关性分析、明文敏感性分析和信息熵分析等性能测试。其中密文图像的相关指标参数像素变化率（NPCR）和统一平均变化强度（UACI）的测试值非常接近于它们的理想期望值，信息熵的测试结果约为7.997，也非常接近于理想期望值8。实验结果表明，此图像加密系统具有更可靠的安全性，抵抗攻击能力强，在图像安全领域具有较好的应用前景。     

一种适用于图像信号的压缩感知测量矩阵

矿井无人工作区监控图像信息量较大,在图像的传输、存储阶段对硬件性能要求较高,造成传感器节点耗能增大、寿命骤减等问题,目前Gause、Bernoulli等压缩感知测量矩阵在重建矿井监控图像信号时精度较低。针对上述问题,设计了一种新的基于帕斯卡矩阵的块状压缩感知测量(BPCSM)矩阵。BPCSM矩阵利用时域非均匀采样与分块思想,将多个相同的小尺寸帕斯卡矩阵以对角线方式排列,同时结合联合正交匹配追踪算法实现矿井监控图像信号的压缩采样与重建,利用帕斯卡矩阵行元素有序排列的特点加强对图像信号低频段的采样,提高重建精度。实验结果表明:BPCSM矩阵对矿井监控图像信号的重建精度远高于Gause、Bernoulli等常用测量矩阵,当采样率为0.3时,基于BPCSM矩阵重建的矿工图像的峰值信噪比(PSNR)约为26 dB,矿工面部轮廓较为清晰;当采样率为0.5时,基于BPCSM矩阵重建的矿工图像的PSNR已达30 dB,几乎可以恢复矿工图像的全部细节,表明BPCSM矩阵具有较好的重建性能;通过选择合适的帕斯卡矩阵尺寸能够进一步提高图像信号的重建性能,满足矿井环境应用要求。     

压缩感知二进制测量矩阵的构造

针对现有二进制测量矩阵重构性能和硬件实现的负相关性,提出了一种新型压缩感知二进制测量矩阵,伪随机块对角矩阵(PRBD)。PRBD矩阵使用平衡正交Gold序列、块对角矩阵和降采样矩阵,通过结构化的方法构造,不仅保留了确定性矩阵易于硬件实现和计算复杂度低的优点,而且利于贪婪追踪算法进行图像重构。实验结果表明,PRBD测量矩阵具有良好的重构性能,在峰值信噪比(PSNR)的指标上比常用的二进制测量矩阵提高0.5dB以上。特别地,PRBD测量矩阵可采用图像分块重构的方法,在保证重构性能良好的情况下,图像重构需要的时间较短。     

多视点稀疏测量的图像绘制方法

为了减少所需采集的视频数据量, 基于图像绘制(Image-based rendering, IBR) 的前沿方法将稠密视点信息映射成压缩感知框架中的原始信号, 并将稀疏视点图像作为随机测量值, 但低维测量信号由所有稠密视点信息线性组合而成, 而稀疏视点图像仅仅来源于部分视点信息, 导致稀疏视点采集的图像与低维测量信号不一致. 本文提出利用间隔采样矩阵消除测量信号与稀疏视点图像位置之间的差异, 进而通过约束由测量矩阵和基函数构成的传感矩阵尽量满足有限等距性, 使得能够获得原始信号的唯一精确解. 仿真实验结果表明, 相比于前沿方法, 本文提出的方法对于不同复杂程度的场景重建都提高了主客观质量.     

一种基于混沌和矩阵变换的序列密码

基于混沌的加密或扩频通信是当前的热门研究课题。但有限精度效应使得混沌序列密码存在密钥空间过小及周期退化的缺陷。本文通过引入一类特殊的（0，1）-矩阵类及三种矩阵变换，在二维混沌序列控制下不断地进行矩阵变换并以某种特殊方式扫描矩阵而产生N相伪随机序列。该序列满足作为密码序列的各项要求。实验结果同样显示该序列具有均匀分布、伪随机性好、复杂度高等优良统计特性，与理论分析的结论相符。     

基于Chen超混沌和DNA的彩色图像加密算法

为了提高图像在传输过程中的安全性,使得用户有更好的体验感,将Chen超混沌系统和DNA编码引入图像加密领域;彩色数字图像根据红、绿、蓝三个通道分为三个二维矩阵,并对三个二维矩阵进行DNA分区域编码处理,增加了编码运算的多样性,使得加密过程更加安全;由Chen超混沌系统生成的序列决定了每个二维矩阵的DNA编码解码规则和运算规则,按照相应规则进行加密,加密后由分段Logistic生成相应的序列再次进行行、列置换,分段的Logistic混沌映射可以让系统更快的进入混沌状态;合并红、绿、蓝三个通道的三个二维矩阵,生成三维矩阵,最终得到相应的彩色加密图像。选取相应的彩色图像进行仿真实验,最终的仿真结果表明,所提出的算法加密效果和相关性能指标良好,同时具有较强的安全性和鲁棒性。     

A chaotic coverage path planner for the mobile robot based on the Chebyshev map for special missions

We introduce a novel strategy of designing a chaotic coverage path planner for the mobile robot based on the Chebyshev map for achieving special missions. The designed chaotic path planner consists of a two-dimensional Chebyshev map which is constructed by two one-dimensional Chebyshev maps. The performance of the time sequences which are generated by the planner is improved by arcsine transformation to enhance the chaotic characteristics and uniform distribution. Then the coverage rate and randomness for achieving the special missions of the robot are enhanced. The chaotic Chebyshev system is mapped into the feasible region of the robot workplace by affine transformation. Then a universal algorithm of coverage path planning is designed for environments with obstacles. Simulation results show that the constructed chaotic path planner can avoid detection of the obstacles and the workplace boundaries, and runs safely in the feasible areas. The designed strategy is able to satisfy the requirements of randomness, coverage, and high efficiency for special missions.