循环-循环块相位掩膜矩阵压缩双透镜成像

压缩成像(CI)是压缩传感(CS)理论的一个重要应用领域。本文在循环矩阵和分块矩阵的基础上提出一种新的循环-循环块相位掩膜矩阵可压缩双透镜成像方法,实现对图像的随机获取。模拟实验结果表明,新的相位掩膜矩阵CI可以在显著减少测量的同时,有效捕获图像信息重建原始图像;对于64pixel×64pixel的标准Lena和Cameraman图像,在只有原像素数58.6%的无噪声测量情况下,获得的重建信噪比(SNR)分别超过26dB和30dB。新相位掩膜矩阵的研究为确定性测量在CI领域的应用提供了更多的支撑,在拥有原循环和循环确定性测量优点的同时还拥有自身的块结构特点,可以进一步减少物理实现成本,并为新的照相机设计提供若干理论、计算和技术支撑。     

稀疏随机矩阵有限等距性质分析

稀疏随机矩阵由于具有存储容量小、编码和重构复杂度低、易于更新等优良特性而适用于分布式应用。为确保稀疏随机矩阵可作为压缩感知观测矩阵,该文证明了稀疏随机矩阵的有限等距性质(RIP)。首先,证明了测量矩阵满足有限等距性质等价于其子矩阵的格拉姆矩阵特征值分布于1附近;在此基础上,证明了当测量值个数满足特定条件时,稀疏随机矩阵以接近于1的概率满足有限等距性质。仿真实验表明,稀疏随机矩阵在保证稀疏信号精确重建的同时,大大节约了测量和重建所需的时间。     

稀疏随机矩阵的观测次数下界

压缩感知理论中的稀疏重构问题,要将一个高维信号从它的低维投影中恢复出来,通常选用稠密随机矩阵作为观测矩阵来解决这一问题。而某些稀疏随机矩阵作为观测矩阵也可以达到这一目的。稀疏随机矩阵的特点是,在编码和重构过程中都具有较低的计算复杂度,更新方便,且对存储容量的要求较低。该文基于压缩感知理论,分别对列重固定、行重固定以及一般的稀疏随机矩阵进行了研究,当这些稀疏随机矩阵满足有限等距性质时,推导了观测次数应满足的下界条件,并对三种矩阵的性能进行了分析。以二值稀疏随机矩阵为特例,进行了仿真实验。实验结果显示,结论给出的观测次数下界是比较紧的,并验证了列重固定、行重固定的稀疏随机矩阵作为观测矩阵的可行性和实用性。      

基于概率稀疏随机矩阵的压缩数据收集方法

测量矩阵设计是应用压缩感知理论解决实际问题的关键。该文针对无线传感器网络压缩数据收集问题设计了一种概率稀疏随机矩阵。该矩阵可在减少参与投影值计算节点个数的同时,让参与投影值计算的节点分布集中化,从而降低数据收集的通信能耗。在此基础上,为提高网络数据重构精度,又提出一种适用于概率稀疏随机矩阵优化的测量矩阵优化算法。仿真实验结果表明,与稀疏随机矩阵和稀疏Toeplitz测量矩阵相比,采用优化的概率稀疏随机矩阵作为压缩数据收集的测量矩阵可显著降低通信能耗,且重构误差更小。     

稀疏带状测量矩阵在压缩感知ISAR成像中的应用

将压缩感知（CS）理论用于逆合成孔径雷达（ISAR）成像,可以有效利用缺损的雷达回波数据,解决了因数据缺损造成成像质量下降的问题。目前压缩感知中常用的高斯或伯努利等随机测量矩阵独立随机元数目过多,存储空间过大,从而导致硬件实现成本过高。所构造的稀疏带状测量矩阵,通过将测量矩阵进行带状循环移位置零稀疏化,可大幅减少测量矩阵中非零元素数目,降低系统采样要求,节约硬件实现成本,使得压缩感知ISAR成像工程化更容易实现。最后通过仿真和微波暗室实验数据验证了点目标模型下稀疏带状测量矩阵进行ISAR成像的可行性和有效性。     

基于行列式随机循环的压缩感知测量矩阵研究

压缩感知理论,从信号的自身特性出发,通过变换作用域和线性投影实现对信号的采样和压缩。测量矩阵是该理论中获得最优测量,实现精确重构的关键。本文在介绍常用测量矩阵的基础上,重点研究了结构化测量矩阵。鉴于测量矩阵设计的最重要的原则是降低矩阵元素间的相干性,本文借鉴循环矩阵和广义轮换矩阵的优点,提出了采用均匀随机数对结构化测量矩阵进行随机循环的构造方法。仿真实验表明新矩阵在信号重建上具有更好的性能。     

基于压缩感知在线稀疏的红外视频遥感凝视成像

压缩感知理论是一种新兴的数字信号处理方法,在红外遥感视频成像中有很好的应用前景.为了提高红外视频遥感成像的效果,提出了基于压缩感知在线稀疏的红外遥感视频凝视成像方法.介绍了该方法的视频图像分块压缩采样策略,视频图像在线稀疏方法,以及视频图像重构方法.重点研究了有运动目标的红外遥感图像在线稀疏表示方法,提出了迭进分块训练样本的设计方法和累积冗余字典构造方法.通过数值计算可以看出,该方法提高了遥感红外图像的重构效果.     

随机混沌感知矩阵及其在成像雷达中的应用

根据压缩感知理论提出了一种适用于成像雷达的新算法,在成像目标分布满足稀疏性前提下,利用发射的随机混沌序列( SCS )形成卷积矩阵,然后通过随机行抽取构造随机感知矩阵( SC-SM)。给出了完整的算法实现框架,从理论上证明了SCS的随机性和统计独立性以及SCSM的有限等距性( Restricted Isometry Property,RIP)。仿真结果验证了算法的有效性,同时分析了影响算法性能的主要因素。与匹配滤波法相比,所提算法重构误差小,输出旁瓣低。 SCSM与其他随机矩阵具有相同的性能,然而,SCSM容易在硬件上实现,且更适用于要求保密性高和抗干扰能力强的场合。     

一种基于稀疏特性的循环谱估计方法研究

通过分析信号循环谱的稀疏特性,将压缩感知理论与谱相关理论相结合,提出了一种基于循环谱稀疏特性的谱估计方法,此方法直接处理压缩感知信号获得的压缩采样值,通过建立其与二阶循环统计量的间接线性关系,利用压缩采样匹配追踪法完成信号的循环谱估计。该方法大大降低了信号的采样速率和处理时间。通过仿真实验表明了此方法的可行性和有效性。     

稀疏微波成像研究进展(科普类)

稀疏微波成像是将稀疏信号处理理论系统性地引入微波成像并有机结合形成的微波成像新理论、新体制和新方法。该文阐述了稀疏微波成像中稀疏表征与变换域映射、稀疏观测约束、以及非模糊重建等关键科学问题;在此基础上介绍了稀疏微波成像的主要研究进展以及原理样机的机载飞行实验,实验结果表明了稀疏微波成像原理和方法的可行性和有效性;另外,该文还讨论了稀疏微波成像在3 维雷达成像、逆合成孔径雷达、探地雷达等领域的应用。      

结合字典学习技术的ISAR稀疏成像方法

鉴于稀疏ISAR成像方法的成像质量受到待成像场景的稀疏表示不准确的限制,该文将字典学习(DL)技术引入到ISAR稀疏成像中,以提升目标成像质量。该文给出基于离线DL和在线DL两种ISAR稀疏成像方法。前者通过已有同类目标ISAR图像进行学习,获得更优稀疏表示,后者在成像过程中从现有数据中通过优化获得稀疏表示。仿真和实测ISAR数据成像结果表明,结合离线DL和在线DL的成像方法均可获得比现有方法更优的成像结果,离线DL成像优于在线DL成像,而且前者计算效率优于后者。     

基于压缩感知理论的雷达成像技术与应用研究进展

压缩感知理论基于信号稀疏性,将对信号采样转换为对信息自由度的采样,可大大降低采样率。而将压缩感知理论应用于雷达成像时有望在以下几个方面得到改善：增强成像性能,简化雷达硬件设计,缩短数据获取时间,减少数据量和传输量等。该文从压缩感知的稀疏性,压缩采样,无模糊重建3个关键步骤与成像雷达有机结合的角度,对近年来基于压缩感知理论的雷达成像技术研究现状进行系统综述,重点论述场景稀疏性与成像关系, 压缩采样方法(包括硬件)设计,场景图像快速高精度重建以及成像系统体制应用等方面,最后探讨了压缩感知理论应用尚需解决的问题和进一步发展方向。     

基于小波稀疏表示的压缩感知SAR成像算法研究

高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担。该文对条带式体制下的SAR成像,提出基于场景方位向小波稀疏表示的压缩感知成像方法。该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到降采样的原始数据,然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理,方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基,并通过求解最小l1范数优化问题重构方位向散射系数。所提算法在方位向严重降采样下仍能够实现无模糊的SAR成像,实测数据成像结果表明所提算法具有较好的有效性和一定的实用性。     

基于贝叶斯压缩感知的复数稀疏信号恢复方法

该文利用复数稀疏信号的时域相互关系提出一种新的稀疏贝叶斯算法(CTSBL)。该算法利用复数信号的实部与虚部分量具有相同的稀疏结构的特点,提升估计信号的稀疏程度。同时将多个测量信号间的内部结构信息引入到了信号恢复中,使原始的多测量稀疏信号恢复问题转变为单测量块稀疏信号恢复问题,使恢复性能得到了提升。理论分析和仿真结果证明,提出的CTSBL算法相较于目前的针对复数信号的多测量矢量贝叶斯压缩感知(CMTBCS)算法和块正交匹配追踪算法(BOMP)在估计精度上具有更好的性能。     

利用多角度SAR数据实现三维成像

利用多角度SAR数据实现目标高分辨率3维成像对雷达自动目标识别具有重要价值。该文在目标散射稀疏性前提下提出了基于压缩感知的多角度SAR 3维成像方法。文章首先论证多角度SAR测量能够改善测量矩阵的互不相关性。然后根据互不相干影响因素分析,合理选择目标离散间隔构造多角度SAR测量矩阵。最后利用分段正交匹配追踪算法实现目标向量的稀疏重构。该文算法不仅改善了高度分辨率,而且克服了多角度SAR空间采样不连续导致的高旁瓣问题。实验验证了该算法的可行性和稳定性。     

基于压缩感知的二维雷达成像算法

压缩感知理论能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率。该文通过对复基带雷达回波信号模型的稀疏性分析,提出了一种具有保相性的压缩感知距离压缩算法。在此基础上建立了距离向采用压缩感知距离压缩算法,方位向采用传统的雷达成像算法处理的雷达2维成像方案。通过对仿真和实测逆合成孔径雷达数据的成像处理验证了方案的有效性。     

基于贝叶斯压缩感知的合成孔径雷达高分辨成像

基于压缩感知(CS)的合成孔径雷达成像方法可以显著减少数据采样时间、数据量以及节省信号带宽。然而,基于CS的方法对噪声和杂波相当敏感,在信噪比较低的时候,成像质量较差。该文结合CS理论提出了合成孔径雷达中的随机孔径贝叶斯压缩感知(BCS)高分辨2维成像方法。在距离向应用CS减少采样数据的同时,在方位向随机抽取部分孔径位置发射和接收信号,以少量的测量孔径和测量数据获得重建目标空间的足够信息。基于贝叶斯的分析方法由于考虑了成像场景中的杂波以及压缩采样过程中的加性噪声,因而能够更好地重建目标空间。仿真结果表明,基于贝叶斯方法得到的图像比基于FFT方法得到的图像更加尖锐,比基于CS方法得到的图像更加稀疏,因而具有更高的分辨率。     

压缩感知伪随机动态功率信号的电能测量方法

针对压缩感知检测方法不能准确测量伪随机动态测试信号电能量值的问题,该文首先分析了动态测试信号的频域稀疏性,证明动态测试信号满足压缩感知检测的条件;然后采用系统稳态优化的方法,构造了一种确定型压缩感知测量矩阵,证明其符合限制等距特性(RIP)条件,最后提出了一种新型压缩感知动态测试信号电能量的测量方法。实验结果表明：该文压缩感知测量方法的理论相对误差优于传统的采样功率电能测量方法,能够实现m序列动态测试信号的电能量值准确测量。