一种新的SAR窄带干扰抑制方法

合成孔径雷达易受电视网、通信网等无线设备的电磁干扰,严重影响成像质量。本文在分析SAR受到的干扰特点和信号模型的基础上,提出了一种基于压缩感知的SAR窄带干扰抑制方法。该方法根据SAR回波信号和窄带干扰信号在Chirplet字典上的调频斜率参数不同,在SAR回波信号重构过程中对干扰信号进行筛选并抑制,再把去除干扰后的压缩数据利用常规SAR成像算法进行成像。仿真结果表明,该方法不仅能有效抑制窄带干扰,而且大大减少了SAR系统成像处理的数据量,验证了本文所提方法的有效性。     

基于正则化正交匹配追踪的SAR层析成像

压缩感知框架下的合成孔径雷达(SAR)层析成像技术引起了人们的关注。压缩感知理论能在实际系统中基线数量和分布稀疏的情况下实现高度向的高分辨率聚焦,这是基于谱分析的成像处理方法难以实现的。提出将正则化正交匹配追踪(ROMP)算法应用于SAR层析成像中,仿真实验结果表明该算法能高分辨率的成像,接着探讨了被测区域目标数目对成像精度的影响,结果表明随着目标数目的增加,成像的误差越大,这些对进一步的SAR层析成像研究具有重要的理论意义。     

基于压缩感知的稀疏阵列近景微波三维成像

近景微波成像技术在隐藏武器检测、生物医学成像、无损检测等领域具有广阔的应用前景.将压缩感知理论应用于近景微波成像系统,提出了基于稀疏阵列天线的三维成像几何及相应的回波模型,该几何通过高度向的稀疏阵列电子扫描、方位向的机械扫描及距离向发射宽带信号来实现三维分辨;文中将压缩感知理论应用于稀疏阵列三维成像,提出了基于压缩感知...     

基于分布式压缩感知的双通道SAR GMTI

地面动目标检测(GMTI)是合成孔径雷达(SAR)的基本功能之一。多通道SAR系统相比于单通道SAR系统在动目标检测方面具有很多的优势,但是它的原始数据量也相应成倍的增长。本文提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的双通道SAR GMTI数据压缩方案。该方案主要是利用动目标信号的稀疏性来进行数据压缩,因此在观测场景不稀疏的情况下也能使用。仿真和实测数据的处理结果均表明,该方案不仅能有效地降低双通道SAR GMTI的数据量,所得动目标图像的信杂噪比相对于传统的DPCA方法也有所提高。     

基于稀疏度特征的短时电能质量扰动信号重构方法

现有基于压缩感知的短时电能质量扰动信号重构方法尚未考虑信号稀疏度特征,重构性能有待进一步提高。为此,提出一种基于稀疏度特征的信号重构方法。首先,根据压缩感知理论对信号进行采样。随后,开发出短时电能质量扰动信号的稀疏度特征—稀疏度在频域为偶数。基于该特征,提出"双步长稀疏度自适应匹配追踪"重构方法。分析与仿真结果表明,相对于传统的稀疏度自适应匹配追踪算法,提出方法降低了计算复杂度和均方误差,提高了重构信噪比和信号的正确重构概率。     

动态压缩感知理论研究综述

动态压缩感知是静态传统压缩感知向动态信号的拓展,广泛应用于医学上的磁感应成像和目标追踪等领域。 由于工程 中的动态信号在某一转换基下具有随时间缓慢变化的稀疏特性,因而可以运用欠定的测量矩阵对其进行压缩。 动态压缩感知 理论主要包括动态信号的稀疏表示、动态压缩测量过程和动态信号的重构 3 个方面的研究内容。 全面综述动态压缩感知的基 本概念,归纳总结现有动态压缩感知理论中对动态信号的建模方法;对已有的动态信号重构算法进行了归类,并详述了各类算 法的计算思路;最后介绍了动态压缩感知的典型应用,并对动态压缩感知信号重构算法的研究前景进行了探讨。     

准稀疏信号的压缩感知重构

压缩感知(CS)理论是在已知信号具有稀疏性或可压缩性的条件下,对其进行数据采集、编解码的新理论.信号的稀疏性是使用压缩感知的前提,而处理的准稀疏信号在目前压缩感知框架下不满足稀疏性,但可通过预处理使其满足该特性.采用OMP重构算法,通过对信号直接进行压缩感知重构、经某个域上分解后的压缩感知重构和预处理的压缩感知重构3种...     

一种基于压缩感知的宽带SAR信号侦察方法

针对SAR信号侦察中大带宽带来的高采样率和大数据量问题,将压缩感知理论应用到SAR最常用的线性调频信号频率估计中。根据LFM信号参数可稀疏特性构建了过完备冗余字典,在压缩域利用正交匹配追踪算法进行频率估计。在获得信号频率参数高精度估计的同时,大大减少了采样率以及数据量。仿真实验证明了该方法用于宽带SAR信号侦察的可行性和有效性,特别在多信源、低采样数以及低信噪比情况下仍具有较高的估计精度。     

基于掩膜预处理的稀疏表示和压缩感知图像重建

近年来兴起的压缩感知（compressive sensing, or compressed sampling,CS）理论对信号稀疏性的要求,使信号的稀疏表示得到了前所未有的关注。考虑到现实信号往往是非稀疏性的,而压缩感知理论要求被测信号必须满足稀疏性或在某个规范正交基下满足稀疏性,因此信号的稀疏性表示变得十分重要。主要研究探索了二值掩膜预处理的稀疏表示方法。结合二值掩膜的算法去除人眼不敏感的DCT系数,在不影响图像主观质量的前提下提高测量系数的稀疏度。实验表明提出的预处理方法减少了CS的重建时间,并且提高了图像的重建质量。     

基于压缩感知的井下振动高频测量方法研究

井下振动信号的高频测量信息能记录有关钻具动态响应的更具体细节,有益于分析诊断井下的异常振动,但是高频测量会产生大量的测量数据,导致井下振动测量设备的数据存储压力非常大。本文提出了一种基于压缩感知技术的井下振动信号的高频测量方法。通过选择性稀疏采集和存储井下振动数据,并利用信号重构算法,恢复高频测量结果。在该方法实现的过程中,提出一种分层抗频谱泄露的傅里叶字典构建和改进的分层追踪OMP信号重构算法,显著降低了信号重构时间。仿真和实验测试结果表明：该方法对振动信号的压缩感知采集效果较好,系统压缩比为18.9,重构分贝误差为52.1 dB。该方法有效减轻了井下振动测量设备的数据存储压力,为获取井下振动的高频测量数据提供了一种新途径。     

一种基于LDPC矩阵的压缩感知测量矩阵的构造方法

在一些对采样数据速率有严格要求的实际应用中,对低采样率的压缩感知具有广泛需求。基于LDPC矩阵的特点,提出了一种类似托普利兹矩阵的压缩感知测量矩阵,所提出的测量矩阵构成方法易于实现。仿真结果表明,在低采样率的情况下,采用本文所提方法构造的测量矩阵不仅有着与常用稀疏测量矩阵相比更好的稀疏性,且将其用于图像压缩感知时可获得较好的图像重构质量。     

基于压缩感知的稀疏度自适应超高次谐波检测算法

近年来,越来越多运用电力电子器件的电气设备接人电力系统,配电网中超高次谐波发射水平的持续上升已经成为电网中亟需解决的电能质量问题之一.文中提出了一种基于压缩感知的稀疏度自适应超高次谐波检测算法,该方法基于快速傅里叶变换系数和狄利克雷核函数,结合插值因子,构建高精度的压缩感知模型;同时,文中引入了稀疏度自适应的概念,提出通过稀疏度自适应的匹配重构算法获得待检信号中超高次谐波的频率和幅值.改进算法提高了超高次谐波重构幅值的精度,减小了无法预估待检信号稀疏度而造成的误差.仿真结果证明了改进算法的准确性和有效性.     

基于SAMP-VMD的局放信号去噪方法

针对电力设备局部放电信号容易受到环境中的窄带噪声和白噪声的干扰,为了更好保留局放信号特征以便后续进行故障诊断和预测,提出了一种基于压缩感知重构和变分模态分解的变压器局部放电信号去噪方法。该方法首先使用窗函数抑制窄带干扰的频率泄露,之后利用窄带干扰在频域上与局放信号和白噪声之间稀疏度的差异从而将窄带信号进行分离重构以抑制窄带噪声,其次通过改进变分模态分解方法根据各模态含有局放信号信息的多少来对不同模态进行分类去噪,最终恢复出局放信号。通过仿真及实测信号对该方法进行去噪效果测试,并与奇异值分解和变分模态分解去噪方法的去噪效果进行对比,结果表明该方法能够有效抑制局部放电信号的干扰,相比传统算法的波形相似系数提升约2%,能够更好的保留局部放电信号的波形特征。     

基于FPGA的宽带雷达回波信号处理板设计

对基于FPGA的宽带雷达回波信号处理板的设计方案、信号流程和芯片选型进行了研究。同时以此板卡为基础,针对回波信号模拟需求,对板卡的功能流程设计方法进行了研究,对数字瞬时测频设计、存储延时组件设计和整数倍内插等3项关键技术进行了重点阐述。设计方案可实现带宽达到1 GHz的宽带雷达回波信号的模拟,可适应脉冲压缩雷达、合成孔径雷达等新型雷达测试需求,同时,本方案对相关系统的建设具有一定的借鉴意义。     

SAR方位模糊分析与抑制

方位模糊是合成孔径雷达特别是星载合成孔径雷达应用中所要解决的一个重要问题.本文给出了合成孔径雷达回波模型,分析了回波信号的特点,以及方位模糊产生的原因.从图像处理的角度出发提出了一种抑制方位模糊的方法,该方法主要思路是根据成像原理和成像参数,以及带有方位模糊的回波信号的特点,构建一个滤波器,用这个滤波器对压缩后的信号进行反卷积运算,从而达到抑制方位模糊的效果.通过点目标的仿真,验证了该方法的可行性.     

改进的幅相重构算法抗主瓣干扰研究

主瓣干扰一直是雷达抗干扰技术难以解决的问题.实验发现常规幅相重构算法对非恒模干扰的抑制效果不好.针对主波束方向的压制性强干扰,采用滑窗改进的幅相重构算法进行抑制.即使干扰不完全具备恒模特征,也可以通过细化采样窗长估计此采样窗口内所有采样点的干扰幅度,然后每次滑动窗口估计下一个采样点的幅度信息,并且利用接收信号的单位向量逐点估计相位信息,及时解析重构干扰信号,最后从雷达接收的和信号中将重构得到的干扰消去,从而达到抑制主瓣干扰的目的.仿真实验获得较理想的干扰相消效果,此方法对雷达抗干扰能力的提升具有重要的意义.