块稀疏水声信道的改进压缩感知估计

压缩感知信道估计可利用信道稀疏特性提高估计性能,但对于具有典型块稀疏分布的水声信道,经典的l_0或l_1范数无法很好地描述块稀疏特性。利用水声信道块稀疏分布规律特性提出一种能够识别块稀疏结构的块稀疏似零范数,并在稀疏恢复信道估计算法中引入块稀疏似零范数约束项,进一步推导了复数域块稀疏似零范数恢复迭代算法,该算法通过对块稀疏似零范数进行梯度下降迭代并将梯度解投影至解空间来获得水声信道的块稀疏似零范数估计。数值仿真和海上水声通信实验结果表明该算法相对经典的稀疏信道估计算法有较明显的性能改善。通过算法推导、仿真和实验可获取结论:利用水声信道的块稀疏特性进行压缩感知重构可有效提高信道估计性能。     

稀疏信号重构的罚函数神经网络模型

在压缩感知理论中,针对未知信号的稀疏性和信号非零元素位置的不确定性使得稀疏信号的重构比较困难,以及基于贪婪迭代方法的一系列匹配追踪算法和基于凸松弛方法的一系列基追踪算法对稀疏信号的重构概率不高,提出了一个罚函数神经网络模型。首先在感知矩阵A满足有限等距性质的前提下,压缩感知问题可以转化为等价的l_(1)-范数最小化问题。然后基于罚函数的思想构造能量函数,建立了解决稀疏信号重构的神经网络模型,并对其收敛性和优化能力进行了理论分析。仿真实验结果表明,当信号比较稀疏时,仅需较少的观测数,稀疏信号的重构概率就能接近100%。特别是在不同的观测数下,所提出的神经网络模型与正交匹配追踪算法、压缩采样匹配追踪算法及l_(1)-正则化最小二乘法相比,信号的重构概率分别平均提高了4.93、14.07、2.73个百分点。     

基于稀疏重构编码的图像检索算法

针对现有方法在哈希函数构造过程中没有考虑数据的稀疏结构,提出了一种基于稀疏重构的哈希函数学习方法。利用相似点的l_(21)范数对重构系数进行了稀疏约束,以增强局部保持映射过程中的判别性,并构建拉普拉斯矩阵进行局部邻域关系的约束,在调和协方差矩阵和最小化数据的重构误差间建立了一种平衡机制。从特征所在的空间与经映射后的汉明空间的可判别性角度出发,对哈希函数构造过程中的内在要求和约束同时进行了考虑并综合权衡。采用公共图像检索数据集Caltech-256进行实验,实验结果表明:32位编码长度时,本文算法的检索精度比其他无监督的深度哈希算法至少提高了4.69%。     

一种利用分布式传声器阵列的声源三维定位方法

为了提高噪声和混响条件下分布式传声器阵列进行声源定位的性能,提出一种利用空间稀疏性和压缩感知原理的声源三维定位方法。该方法首先通过两次离散余弦变换方式提取出声音信号特征,并用该特征来构建稀疏定位模型,以便能够综合利用语音信号的短时和长时特性,同时降低模型维数;然后利用在线字典学习技术动态调整字典,克服稀疏模型与实际信号之间的失配问题,增强稀疏定位模型的鲁棒性;进而提出一种改进的平滑l_0范数稀疏重构算法来进行声源位置解算,以提高低信噪比条件下的重构精度。仿真结果表明该方法不仅可以实现多目标定位,而且具有较强的抗噪声和抗混响能力.     

一种全变分二范数有限差分小波域超声成像测井修正算法

针对超声成像测井中由于各种不确定因素而导致测井图像中出现带状异常区域的现象,通过分析目前修复异常区域所采用的常规方法,尤其是小波域修复方法的不足,提出一种能够有效解决该类问题的全变分二范数有限差分小波域超声测井图像修正算法。首先,设计了基于图像基于相邻行相关值与绝对误差值相结合的"链条"异常区域自动识别算法,实现对异常区域的准确定位。随后针对全变分小波域图像修复过程中出现的"分片常数"效应的影响,设计了一种全变分二范数有限差分小波域修复算法来有效消除该影响。通过实际测井资料处理结果与标准测井图像进行的效果比对证明,所提算法进一步提升了针对"链条"异常区域的修复效果,为后期图像资料中该类状况的修复提供了有效的解决方案。     

一种快速水声目标波达方向估计方法

以基追踪为重构算法的水声目标波达方向估计方法在实际的应用中往往运算速度较慢,针对这一问题,在分析水声目标空间稀疏特性的基础上,结合压缩感知理论框架下波达方向估计的特点,提出一种快速水声目标波达方向估计方法。该方法通过逐步减小逼近参数的方式来得到l_0范数最优解,实现水声目标信号的波达方向估计。通过计算机仿真从成功率、运算时间、分辨角度等多个方面与基追踪算法进行比较分析,实验表明:在成功率和分辨角度上所提出算法与基追踪算法性能相当,但运算时间却仅仅是基追踪算法的1/11。     

一种结合区域选择和SIFT算法的遥感图像配准方法

针对SIFT算法存在提取特征点数目大、运算速度慢、匹配点正确率不高的问题,提出一种基于区域选择和SIFT的遥感图像配准方法。首先对遥感图像进行粗配准,按照粗配准系数获得图像系列的重叠区。分割重叠区域,利用二维小波变换对分割图像进行变换得到其三个方向的高频分量,计算其高频能量总和,选取能量值最大的图像块代替原图像按照SIFT算法进行配准。改进后的方法不仅能够避免传统SIFT配准提取冗余干扰特征点,且能够加快匹配速度,提高匹配点正确率,尤其适用于大幅遥感图像配准。实验结果表明,该改进算法能够获得较高的配准精度且配准效率高。     

改进类电磁机制算法在阵列天线综合中的应用

针对原始类电磁机制算法中采用的局部搜索方法过于简单且寻优效率低的缺点,提出了一种改进类电磁机制算法,并用于解决大规模、非线性的阵列天线综合优化问题。改进类电磁机制算法结合稀疏阵列天线综合问题的内在机理,引入一种基于阵元状态切换的局部搜索方法来代替原有的随机线性搜索方法,能够有效地加快算法搜索速度并增强算法的全局搜索能力。二维稀疏面阵的仿真结果表明,与线性规划、模拟退火算法和混合遗传算法相比,改进后的类电磁机制算法能够获得更优的稀疏阵列。     

正则化模型下图像处理的算法设计与实现

图像复原是图像处理中的一个重要问题,对于改善图像质量具有重要的意义。图像复原问题的关键是通过求解退化模型获得复原模型并对原始图像进行合理评估,本文应用正则化方法解决求解过程中的病态性问题,并进行方法研究与应用实验。首先,提出了一种基于解空间分解的加速GMRES算法来求解病态性问题,在图像复原实验中该算法的复原结果的信噪比与视觉效果都优于共轭梯度法。其次,从传统的线性代数方法着手,运用正则化思想,结合约束最小二乘法,并假设加性噪声有界,提出新的图像复原方法来求解单变量方程,并运用空域迭代运算实现图像复原,实验表明经本方法复原后图像在客观标准评价和视觉效果方面都有明显改善。     

一种计算民用飞机爬升巡航和下降的方法

基于修正气压高度的滑窗均值算法通过光滑化气压高度采样值获得较为稳定的历史均值并结合当前气压高度进行计算,能够通过简单地调整迟滞阈值来调整飞行阶段转换灵敏度,且由于算法使用的是光滑化后的数据,具有迟滞和防数据抖动能力。