基于压缩感知的OFDM水声通信信道二次估计算法

该文主要研究OFDM水声通信信道二次估计技术,针对传统信道二次估计算法跟踪估计缓慢时变水声信道存在误码遗传的缺点,提出了一种基于压缩感知的信道二次估计算法。该算法结合水声信道的稀疏特性,利用经过编码校验后的大多数可靠信息,二次匹配追踪信道频域响应,作为系统均衡器的反馈输入信息和次时段信道初始信息,有效地抑制了系统的误码遗传。通过Matlab仿真实验和水池试验,验证了基于压缩感知的信道二次估计算法的可靠性和高效性。     

面向桥梁结构健康监测的压缩感知动力响应信号重构

为了解决桥梁结构健康监测中采集海量数据带来数据传输和存储成本大的问题,引入压缩感知理论,优化常规观测矩阵,以增加观测矩阵和稀疏基的不相关性,用少量的动力响应信号采样数据恢复较为准确的原始信号。用吉安大桥的现场环境振动试验数据验证了基于压缩感知的桥梁动力响应重构方法的可行性和有效性。研究结果包括：压缩感知重构信号在时域里与原始信号吻合良好,当压缩比在 20% 以上时,重构信号相对误差在 10% 以下,优化观测矩阵重构的信号精度高于初始观测矩阵重构的信号,尤其是在低压缩比情况下,有利于减少数据的采集量;观测矩阵优化后重构信号的频谱与原始信号的频谱更加吻合,频谱出现的几个峰值均能准确对应,相比之下,初始观测矩阵重构信号的频谱出现较多峰值的误判,且有些峰值未能识别;观测矩阵优化方法可以适用于随机高斯矩阵、伯努利矩阵和稀疏随机矩阵,具有较广泛的适用范围。研究结果表明基于压缩感知的桥梁结构动力响应信号重构方法是实现用少量采样数据恢复较为准确的原始信号的有效方法。     

基于gOMP算法的FBMC水声通信信道估计方法

传统基于训练序列及块状导频结构的滤波器组多载波（Filter Bank Multicarrier,FBMC）信道估计方法花费额外的频谱资源,这在频谱资源较为紧张的水声通信环境中具有一定的局限性。针对这一问题并结合水声信道稀疏性的特点,文章提出了一种基于压缩感知的离散导频结构FBMC信道估计方法。首先基于等效导频能量最大化的思想,设计了一种新的离散导频结构来解决FBMC系统信道估计时存在的固有虚部干扰问题;然后配合该结构,提取出导频处的接收信息并利用重构效果优良的压缩感知gOMP算法对水声信道进行重构。该方法在保证水声信道估计精度的同时有效提高了FBMC系统的频谱利用率,改善了水声通信的性能。仿真结果表明,文中所提方法相较于传统方法在估计精度和频谱利用率方面具有一定的优越性。     

鲁棒性观测矩阵优化设计及其在机械故障诊断中的应用

在机械设备故障诊断系统中应用压缩感知（CS）可以有效缓解故障诊断系统数据的传输和存储压力。将观测矩阵的优化设计方法引入机械设备故障诊断系统中。结合机械信号信噪比（SNR）较低的特点，在分析不同观测矩阵优化框架抗噪性能的基础上，得出适用于机械信号的鲁棒性观测矩阵优化框架。基于该优化框架，推导出一种比现有求解方法计算复杂度更低的解析解，提高了优化观测矩阵的求解速度。数值仿真和实验结果表明，所提方法得到的优化观测矩阵具有良好的鲁棒性和更高的计算效率，相比现有的优化观测矩阵和常用的随机矩阵，所提方法可以在更低的信噪比和压缩比下有效地重构机械故障信号。     

时间序列三维荧光光谱数据的压缩预测

针对时间序列三维荧光光谱数据量大及非平稳的特点,从光谱维和时间维利用小波变换对数据进行了压缩。结果表明二维压缩重构前后的失真率均小于0.1,相似度都超过0.99,荧光区域一维压缩后重构失真率均小于0.2,相似度超过0.9,压缩效果较好。在小波压缩的基础上,进一步利用自回归移动平均模型对多元时间序列光谱数据进行了预测,探讨了6种不同压缩情况下的预测能力,并与小波神经网络预测方法进行了比较。相关的数值实验表明预测模型不仅对数据进行了有效的压缩,而且具有快速准确的预测能力。     

基于以太网大容量水声数据远距离传输系统的设计

1引言 随着水声技术的发展，要求实时传输的水声数据的数据量也越来越大，如何将水声数据高效实时的送至舰艇上进行数字信号处理成为需要解决的关键问题之一。     

基于FPGA的光纤传感解调数据处理系统

为解决目前光纤传感测试领域存在的组网测试采集量大的问题,设计并实现了一种基于FPGA的大数据量实时处理系统,详细介绍了系统的硬件构架和关键模块设计,重点描述了FPGA通过寻峰模块和交叉读写缓存模块实现大数据量的实时处理方法。在FPGA中加入寻峰模块,从大量光谱数据中选取有效数据,减少传输的数据量,并通过交叉读写缓存保证数据传输的连续性,将筛选后的有效数据发送至上位机。通过实验对该系统的实际应用性能进行验证,结果表明该系统能够有效满足基于光谱采集的多通道光纤传感解调数据处理要求。     

滚动轴承压缩故障信号的特征代理与凸优化重构算法EI北大核心CSCD

压缩采样可以有效缓解机械状态监测数据存储和传输的压力,但是压缩数据的感知重构一直是个难点。针对滚动轴承压缩信号的故障特征提取问题,提出一种基于特征代理与凸优化算法的故障信号重构方法。分析了滚动轴承局部故障信号的稀疏和卷积特性,学习得到故障冲击模式。对压缩得到的轴承观测信号,构造包含冲击时刻特征的代理,并对代理建立目标优化函数,采用快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage Threshold Algo⁃rithm,FISTA)直接从代理提取出稀疏系数,将学习模式与稀疏系数卷积重构出故障信号。与直接利用FISTA从压缩信号中提取冲击特征相比,所提方法在不降低求解精度的同时降低了计算复杂度。相比于常用的贪婪类重构算法,所提方法无需预先估计信号的稀疏度,且能得到全局最优解。通过滚动轴承仿真和实验信号进一步验证了所提方法的有效性。     

Tetrolet域卫星云图分块压缩感知(英文)

针对卫星云图数据量大,但传输通道和存储空间相对狭小的问题,本文提出了一种基于Tetrolet变换的卫星云图分块压缩感知方法。该方法将Tetrolet变换引入压缩感知的稀疏表示环节,以刻画卫星云图细节丰富,纹理复杂的特性,而且将分块压缩感知与平滑投影Landweber迭代方法结合用于云图重构,以提高计算效率。同时,为了进一步提高重构云图的质量,本文对云图的稀疏表示提出了另一种改进方案,首先对原始云图进行拉普拉斯金字塔分解,将得到的低频分量和高频分量分别进行分块及采样,并对低频及高频分量分别进行离散小波变换(DWT)及Tetrolet变换以实现稀疏表示,此不仅可以发挥不同稀疏变换各自的优点,而且充分利用了Tetrolet变换在表示云图方向纹理和边缘等重要信息方面的优势。实验结果表明,在相同采样率下,本文方法的重构结果明显优于直接用Tetrolet,DWT,Contourlet和DCT变换对卫星云图进行稀疏表示的重构结果。     

基于双信号对比法的水声信号重构技术

针对水声信道的多途干扰问题,提出了一种适合同态系统的信号重构方法。从同态滤波技术的解卷积特性出发,推导了水声多途信道的复倒谱表达式,对比不同地点或不同时刻接收信号的倒谱特征,通过提取相似性高的成分,实现了基于双信号对比法的水声信号重构技术。仿真和试验数据处理结果验证了方法的有效性,且性能优于常规特征滤波器。     

蛙人水下语音通信技术研究现状和展望

蛙人水下语音通信机是蛙人进行水下行动和作业必不可少的装备,在军事和民用等领域受到越来越多的关注。首先介绍了国内外蛙人水下语音通信机产品和技术的研究现状和成果,然后对蛙人水下语音通信机领域发展面临的关键问题进行了详细讨论。指出了越来越多的基于数字信号处理技术的调制解调技术被运用到蛙人水下语音通信领域中,可有效降低水下蛙人语音使用中多途效应和海洋环境噪声等干扰因素,提高通话质量,并已成为主要的研究方向;在结构方面,蛙人水下语音通信机由分体式、大体积向模块化、小型化、低功耗和一体式转变,这也成为未来发展的趋势。     

阈值改进整数小波与LZW算法相结合的水声数据压缩方法

提出一种阈值改进整数小波与基于字典编码的LZW(Lempel-Ziv-Welch)算法相结合的数据压缩方法,该方法旨在减少水声数据传输量的同时尽可能地达到高保真。数据压缩过程中,先对水声数据进行整数小波变换,再对变换后的高频系数采用改进的小波阈值算法和阈值函数进行处理,提高了数据压缩倍数和信噪比,降低了误差。最后通过LZW将处理后的系数进行编码输出,进一步提升压缩效果。文中给出了相应的数据压缩算法流程。实际舰船辐射噪声数据的压缩处理结果表明,该方法能有效提高信号信噪比、减少信号失真并能获得更大的压缩倍数。     

光学法复现水声声压中的过零点解调系统设计

激光外差干涉是新一代水声声压基准的主要技术,光学干涉系统中的信号解调算法直接影响质点振速和声压量值。为准确得到测量结果,详细介绍了如何从多普勒信号中得到水质点振速的过零点解调算法,并建立了一套在线解调系统。该系统利用信号源产生两路相互正交的多普勒信号模拟光电二极管的输出,再经差分放大电路后进入示波器进行数据采集,最后由主机软件在线读取数据并完成质点振速解调。实验结果有效验证了过零点算法和解调系统的正确性和稳定性,所设计的过零点解调系统可直接应用于激光外差干涉法复现水声声压。     

模基水声信号处理技术的研究现状和展望

常规信号处理方法的前提条件相对简单,不能满足水声信号处理中海洋环境非平稳和极低信噪比等实际情况。基于模型的信号处理方法(模基处理技术)能够将物理模型引入到信号处理算法中,并且能够有效利用先验信息提高信号处理的性能,是一种有潜力的信号处理技术。结合多年的模基水声信号处理研究基础,首先介绍了模基处理的基本概念,然后介绍了模基处理器的基本框架和其主要优势,进而对模基技术在水声信号处理各个应用领域的研究现状做了全面的归纳和简要的评述,在此基础上,分析了该领域进一步的研究方向。     

LFM脉冲信号的联合互相关实时检测算法

针对线性调频(Linear Frequency Modulated,LFM)脉冲信号在水声跟踪系统中的实时检测问题,提出了一种基于互相关的联合检测算法。该算法将接收到的声信号分别与修正后副本及上周期实际声信号样本进行相关,并按照一定加权系数将两次互相关数据进行融合处理,实现LFM脉冲信号的有效检测。经过仿真分析及湖上试验,证明该算法具有较高的检测精度,是水声信号处理的一种实用方法,可有效提高水声跟踪系统的检测性能。     

OFDM水声通信系统的LS-OMP信道估计

对于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信系统,最小二乘(Least Squares,LS)信道估计方法受噪声影响较大,并且使用的导频数量较多,影响通信效率。而基于压缩感知理论的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)信道估计方法可以充分利用水声信道的稀疏特性,同时能够有效地抑制系统噪声,但控制迭代运算次数的相关参数(稀疏度或误差容忍值)是OMP算法的关键条件。针对上述问题,提出了利用少量导频随机分布的LS和OMP联合的信道估计方法,该方法首先利用少量导频采用LS方法估计出OMP算法的误差容忍值,再利用OMP算法恢复数据子载波的信道信息。理论分析和仿真结果同时表明,与传统的LS算法或OMP算法相比,新算法能够在数据恢复的同时有效抑制系统噪声,应用稀疏特性及较少量的导频,进一步提高了系统的频谱效率,对时变稀疏水声信道具有更好的适应性。     

少量测点条件下提高结构法向振速重建精度和分辨率的方法

为了解决少量测点条件下利用近场声全息技术重建结构表面法向振速精度和分辨率不高甚至失效的问题,提出了一种基于声压声辐射模态的全息面插值算法,可有效提高结构法向振速重建精度和分辨率。计算全息面声压声辐射模态向量;根据声压声辐射模态收敛性,求取截断声压声辐射模态展开系数的最小二乘解或Tikhonov正则化解,由此计算出插值点处的声压值;利用插值后的全息面数据重建结构表面法向振速。简支平板激励仿真和音箱实验均表明,少量测点条件下利用该方法能够有效提高结构法向振速重建精度和分辨率,验证了方法的有效性。同时音箱实验验证了方法的可行性。     

一种二分迭代实时声线修正算法

为提高对水下目标的定位精度,提出并实现了一种二分迭代实时声线修正算法。首先通过二分迭代法快速搜索出水下声源所发出的定位声信号传播声线的初始掠射角,然后以该初始掠射角对应的唯一声线为基础,根据斯涅耳(Snell)声线折射定理计算得到声源与水下接收阵元的距离值,最终利用与声线相符的三路测距值进行交汇解算,完成实时声线修正定位。湖上试验结果表明,该算法简单易行、运算速度快,能够满足实时修正处理的要求,在复杂水文条件下提高了水声定位系统的定位精度。该算法具有良好的工程实用性和通用性,可推广应用于同类水声跟踪定位系统。     

面向跨水空介质通信的雷达水表面声波提取

由于水空介质的非连续性,空中电磁波和水下声波都无法跨越该介质边界,所以无中继器跨水空介质通信一直是研究中的难点。水下声波会引起水空边界的微小振动即水表面声波(Water Surface Acoustic Wave,WSAW),而毫米波雷达能够实现对微动信号的高精度探测,因此文章提出了基于级联成像调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达提取WSAW信号的方法。首先研究了WSAW的基本特征及FMCW雷达微动信号的提取原理;其次采用线性调频的水下声信号并结合匹配滤波技术来提高输出信噪比,针对大幅度自然扰动,提出了一种多角度积累结合阈值相位补偿的信号增强算法;最后在不同波高的扰动下进行实验,结果表明在1.5 cm的自然波动干扰下仍能提取WSAW信号,成像FMCW雷达偏过一定角度也能有效地进行通信,验证了文中所提方法的有效性。     

水下目标回波的块信号稀疏分解方法

基于匹配追踪的稀疏分解方法原理简单,在工程实际中应用广泛,但其计算量大,重构精度也不够理想。针对此问题,利用水下目标回波信号的块稀疏特性,提出了水下目标回波的块信号稀疏分解方法。首先基于水下目标回波和块稀疏信号的基本理论,结合回波信号仿真结果,分析了水下目标回波信号的块稀疏特性;然后,充分考虑回波信号本身的稀疏结构,利用信号分块和原子分块的思想,针对水下目标回波提出了块信号的稀疏分解和块匹配追踪重构算法,并从理论上对其计算复杂度进行了分析;最后,采用仿真实验的方式,与传统方法进行对比。结果表明,该方法大大减少了计算量,提高了重构精度。