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1.
韩浩  刘发林  李博  王峥 《微波学报》2019,35(1):49-54
近年来,单比特压缩感知已经被应用于合成孔径雷达(SAR)成像中。现有的单比特压缩感知SAR成像一般是与零阈值比较进行单比特量化,无法保留场景中目标反射系数的幅度信息。因此,时变阈值已经受到关注。文中提出了一种新的基于时变阈值的单比特压缩感知SAR成像模型,将单比特量化视为一个线性分类的过程,采用L1范数正则化的逻辑回归算法重构稀疏目标原始的反射系数。仿真结果表明,该方法可以在远低于Nyquist采样率的前提下准确地恢复出目标原始的反射系数,并且降低了雷达系统硬件的成本和能耗,还有利于SAR 图像的特征提取。  相似文献   
2.
近些年,压缩感知(CS)理论已经被应用于合成孔径雷达(SAR)成像。传统的CS-SAR 成像需要消耗很高的计算机内存,为了减少计算机内存消耗,基于近似观测的CS-SAR 成像模型被提出。已有的基于近似观测的CS-SAR 成像模型使用Lq(0≤q≤1)正则化项来稀疏约束成像结果,当q 越小时,得到的解越稀疏;但是当q = 0 时, 该优化问题就变成了NP 难问题。提出了基于近似观测的加权L1 -CS-SAR 成像模型,加权L1 正则化既能够很好地逼 近L0 正则化,又能够避免NP 难问题。进一步地,我们针对该成像模型提出了相应的迭代加权阈值算法,仿真结果证明了所提出的成像算法的性能优于已存在的迭代阈值算法。  相似文献   
3.
微波元件是构成微波电路的基础。LTCC微波元件品种多,每种又有很多类型和结构,设计灵活。设计了LTCC微波电容、电感和滤波器的不同结构模型,采用Agilent ADS微波电磁场仿真软件或Ansoft HFSS电磁场模拟仿真软件对每种结构模型进行模拟仿真,得出不同结构形式电容、电感和滤波器的仿真结果,并与试验样品的测试结果进行对比和讨论。通过提取LTCC微波电容、电感和滤波器的设计、仿真及试验的主要参数,进行总体设计及表单、菜单等设计,创建了方便组织、维护和使用的LTCC微波元件设计数据库系统。  相似文献   
4.
如何降低高光谱图像大规模数据的存储和传输代价一直是学者们关心的问题.该文提出一种基于稀疏表示的高光谱数据压缩算法,通过一种波段选择算法构造训练样本集合,利用训练得到的基函数字典对高光谱数据所有波段进行稀疏编码,并对表示结果中非零元素的位置和数值进行量化和熵编码,从而实现高光谱图像压缩.实验结果表明该文算法与3维小波相比具有更好的非线性逼近性能,其率失真性能明显优于3D-SPIHT,并且在光谱信息保留上具有巨大的优势.  相似文献   
5.
为解决Turbo-OVCDM译码复杂度随码率指数增长的问题,提出了一种新的、通用的Turbo-OVCDM编译码方案.该方案包括1)在发送端由2个或多个Turbo-OVCDM低速率码的码字通过直接的叠加编码生成高速率码的码字;2)在接收端通过串行干扰抵消进行译码.与传统的由单个编码矩阵直接构造重叠码分复用方法相比,新方案的译码复杂度大大降低.性能仿真证实了新方案的可行性.  相似文献   
6.
在移动通信优化服务问题的研究中,随着移动通信技术的快速发展及手机的大范围普及,移动通信已与人们的生活息息相关,对用户通话行为模式进行分析发现具有重要的现实意义.以真实的移动电话通话记录为数据,通过提取用户的多个重要通话特征,运用数据挖掘技术对用户的通话行为进行实验分析,在宏观及微观两个层面实现了对用户通话行为模式的有效发现.结合用户的通话模式,可以提高无线资源的利用效率,同时也可以根据用户的个人习惯提供更好的电信服务,实现精准营销及个性化服务.  相似文献   
7.
文章提出一种新的基于支持向量回归(SVR)和稀疏表示的图像超分辨重建算法。SVR对输入数据有良好预测输出类别能力。图像统计表明,图像块可以从过完备字典中通过稀疏线性组合很好的表示。对一幅低分辨率输入图像,可以将图像超分辨问题视为在高分辨图像中估计其像素位置。与传统的支持向量回归方法相比,本文采用的特征是不同类型的图像块的稀疏表示。研究表明,稀疏表示作为特征对噪声有一定的鲁棒性。实验结果表明,本文方法与传统支持向量回归方法相比在图像重建质量上有一定的优势。  相似文献   
8.
用于压缩感知的二值化测量矩阵   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
压缩感知是近年新兴的一种信号处理理论,在一定条件满足的情况下,压缩感知方法可通过远低于 Nyquist 频率的降采样数据以高概率近乎完美地重建原始信号。测量矩阵在压缩感知的整个处理过程中起着非常重 要的作用。本文从恢复算法入手提出二值化测量矩阵,并通过仿真对其性能加以验证。二值化后测量矩阵不仅在 性能上有一定提升,更重要的是可大大降低测量矩阵所需的存储空间以及压缩感知采样、恢复过程的运算量。  相似文献   
9.
提出一种基于对比示范的演示学习方法,旨在指导家庭服务机器人快速智能地学习指定任务决策.在模拟家庭环境下,首先利用视觉手段检测和跟踪任务对象,获取”教师”演示正反例关键信息,通过动作识别和状态检测将信息抽象成符号形式,然后经过认知推理得到演示任务的执行决策和约束条件,并通过动作共享指导机器人重现任务.给定演示实例,在真实移动机器人平台上进行了多次成功演示验证,结果表明本方法在家庭服务机器人快速准确的任务学习方面是有效的.  相似文献   
10.
在文本无关的说话人确认系统中,联合因子分析算法以其明确的空间估计方法成为主流的技术手段.然而由于算法流程的限制,使用该算法得到的说话人空间和信道空间不可避免地产生重叠.为解决空间模型的重叠问题,文中采用基于信号子空间的空间变换方法,使空间模型分离.对于NIST SRE 2008核心测试任务中的电话信道注册-电话信道测试,相对于不采用空间变换的联合因子分析算法,取得9.2%等错误率的降低.  相似文献   
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