压缩感知OMP算法与IRLS算法在计算鬼成像中的对比分析

将压缩感知技术和鬼成像系统相结合,能够大幅度地降低成像所需的测量次数,并能有效地提高重构图像的峰值信噪比。本文将离散余弦变换（DCT）矩阵作为图像稀疏化矩阵,采用正交匹配追踪算法（OMP）和迭代加权最小二乘算法（IRLS）两种压缩感知算法作为压缩感知鬼成像系统图像重构的算法。通过对两种算法在改变稀疏度和测量次数时重构结果的峰值信噪比变化的比较,探究了这两个变量对峰值信噪比的影响。发现IRLS算法重构精度更高,图像质量更好,而OMP算法迭代速度比IRLS更快,重构图像所需的时间较少。     

超低旁瓣阵列天线的本征激励互耦分析

采用本征激励方法，对超低旁瓣阵列天线中互耦效应的影响进行了研究。推导了天线电流分布的pocklington积分方程，介绍了矩量法求解各阵元的电流分布的方法。计算了天线阵列各单元的本征激励方向图。在此基础上，采用阵列本征激励分析方法对Chebeshev天线阵进行了互耦分析和修正。模拟了不同主旁瓣相对电平超低旁瓣天线的方向图及其与最高旁瓣电平的关系曲线，并给出了相应的修正结果。讨论了不同单元数目的天线阵，互耦所导致的影响。结果表明天线阵的主旁瓣相对电平越低、天线阵单元数目越少，互耦的影响越大。可以看出，采用的本征激励方法是高速的和有效的。     

基于压缩感知的微波暗室稀疏阵列RMA成像

稀疏阵列天线可有效降低微波成像系统规模和处理复杂度,但成像过程中,方位孔径数据采样率无法满足Nyquist采样定律要求时,将导致成像结果模糊或者混叠。对此,提出一种基于压缩感知理论的微波暗室稀疏阵列RMA成像算法。首先在微波暗室中搭建稀疏阵列天线成像模型,其次将方位向稀疏采样回波数据进行幅度校正和相位误差补偿,然后通过压缩感知理论进行回波信号的高精度重构,最终完成RMA成像。该算法实现以较大的空间采样间隔的稀疏阵列RMA高分辨成像,并利用微波暗室实测数据验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于过完备字典的视频压缩采集算法

针对视频图像具有可压缩性和稀疏性的特点,提出一种基于压缩感知的视频图像压缩采集方法.首先,将视频分为不重叠的时间空间块,以有效利用视频不同区域的不同纹理变化.同时,训练了一个由严格的稀疏法则约束的视频块过完备字典用于视频的重构.在这个框架下,使用K-means分类和K-SVD字典训练理论对随机选择的视频块进行训练.最后,对所提方案的有效性和自适应性进行了仿真测试,实验结果表明,所提方法即使在采样数目低至5%的情况下,也可获得比2D离散余弦变换、3D离散余弦变换、帧间差异、分块等传统压缩感知算法更优的峰值信噪比,较好地重构了原始视频图像.     

穿墙雷达图像CS编码算法设计

针对TWR雷达图像由于检测信号的频率较高、带宽较大使得图像信息量增大,导致在传输和实时成像方面存在困难的问题,提出了采用压缩感知(CS)为雷达图像的编码提供欠采样压缩的新方法.设计了基于解凸优化的l_1范数等效算法和基于正交匹配追踪(OMP)算法的TWR图像编码方法,构造了部分哈达玛观测阵和高斯随机测量观测阵.实验结果表明,本文算法对雷达图像的欠采样率可达0.546 9,能够实现失真最小和速度最快地对墙内目标进行有效检测.     

天线下行组阵技术及其试验验证研究

天线下行组阵是提高深空测控能力的有效方法之一,已经在国外深空测控中开始应用。研究了天线下行组阵的几项关键技术,包括天线阵的布局和优化、天线阵的相位同步、天线阵的合成算法等,并构建了天线阵的试验验证系统,并利用嫦娥二号卫星进行了S频段的下行组阵试验验证,验证了工程的可实现性。     

一种适用于低信噪比短CPI的ISAR横向定标算法

针对低信噪比短相干处理时间(CPI)的逆合成孔径雷达(ISAR)成像及应用,提出一种有效的ISAR横向定标算法．基于ISAR图像的稀疏特征,该方法首先利用加权压缩感知实现超分辨成像,有效地抑制噪声并保证强散射点的恢复精度．然后,根据二维傅里叶变换及极坐标变换的特性,利用极坐标图像间的相关性对转动角速度进行初估计．最后,利用加权压缩感知对相关函数峰值位置进行精确估计,提高了估计精度和效率,从而实现ISAR图像的横向定标．通过仿真和实测数据处理验证了该方法的可行性和有效性．     

基于不同天线阵列的移动通信系统下行波束设计

针对基于阵列天线的移动通信系统,讨论不同模型下的下行波束设计方法,并对圆天线阵列和直线天线阵列进行计算机仿真.仿真结果表明,圆天线阵较适合开关多波束设计,直线天线阵可用于下行选择性多波束设计.如果直线阵采用Chebyshev天线阵激励作为加权值幅度,则可实现下行波束优化设计,并使系统复杂度降低.     

基于压缩感知和DNA编码的图像加密算法

采用后稀疏化方案对待加密的明文图像做压缩感知处理,利用DNA编码规则与帐篷映射产生的混沌矩阵做规则运算,将单一编码多元化,对图像进行像素扩散,最后将扩散矩阵进行分割合并处理形成密文图像. 实验结果表明,提出的图像加密方案具备强的抗攻击特性和较好的重构效果.     

压缩感知及其在图像压缩中的应用

分析了压缩感知的原理与应用,对相关的重要算法进行了系统阐述,并将压缩感知方法应用于图像压缩,提出了基于压缩感知的图像压缩系统框架.实验结果表明,在只保留50%采样点的条件下,该系统仍能获得较好的图像恢复质量.     

航天器刚性基板太阳电池阵在轨热分析

针对周期性热交变环境引起的航天器上刚性太阳电池阵温度变化对其性能和可靠性有着较大影响的问题.以4块电池板组成的太阳电池阵作为研究对象,将其内部传热过程看成无内热源三维各向异性的非稳态导热问题,全面考虑光电转换效率、布片效率和外热流等各种影响因素,进行刚性太阳电池阵在轨热分析.首先进行网格划分,计算节点为5 060个,然后运用有限差分法,考虑节点的不同位置特点,建立全隐式离散方程,最后采用AD I算法求解离散方程,得到太阳电池阵周期温度变化及各方向上温度分布规律,并与太阳电池阵的遥测数据进行比对,验证了热分析的正确性.该研究为太阳电池阵可靠设计提供参考.     

基于分布式光纤传感技术的封闭空间火源精确定位方法研究

为了解决封闭空间火源精确定位困难的问题,文中提出了一种基于拉曼散射的分布式光纤传感技术的火源精确定位方法,对比分析了分布式拉曼测温系统在温度测量领域的优势,简化了封闭空间火场的火源模型,在分析温度与后向拉曼散射光的关系特性的基础上,给出了传感光纤布阵方案和火源粗略、精确定位的数学模型,并通过实验验证了方法的有效性,实验结果表明本方法定位误差范围可控制在54cm^2以内.此方法解决了封闭空间火灾火源定位精度低的问题,为分布式光纤传感技术在二维、三维空间传感领域提供了一定的理论基础.     

WorldView-2遥感影像融合方法研究

随着遥感技术的发展,遥感影像的处理变得越来越重要,其中遥感影像的融合是遥感图像处理的重中之重.近年来,提出许多遥感影像融合的方法,以WorldView-2全色、多光谱影像为数据源,采用Gram-Schmidt、HSV、Brovey、PCA融合算法,以ENVI4.8为处理平台进行影像融合,并利用定量评价指标进行定量化评价.试验结果表明,Gram-Schmidt融合方法对高分辨率影像融合效果最为理想.     

一种基于移相技术的图像超分辨方法

探测器像元尺寸的限制已成为空间遥感成像系统分辨率提高的一个瓶颈,针对以上问题,本文提出了一种基于移相技术的图像超分辨方法。通过采用移相技术获得相对焦平面产生小于探测器阵元尺寸的微小位移的图像序列,经过图像处理后获得实际分辨率优于探测器阵元尺寸的新图像。本文搭建了实验平台,介绍了实验装置的系统组成和工作原理,给出了图像处理采用的算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明,利用该方法图像分辨率可以提高至原图像分辨率的1．4倍。     

太阳能光伏阵列故障诊断的研究

在分析比较几种检测方案的优缺点后，针对处于不同工作状态下太阳能电池板间存在明显温差这一特性，提出了基于红外图像分析的故障诊断方案。首先对处于故障与正常工作状态下电池板的温差进行了分析和计算，并以每块电池板的平均温度与整个光伏阵列的平均温度的差值作为判断故障的重要依据；同时给出了该红外图像测量系统的硬件结构和软件框图，并对采集的红外图像进行了处理。分析结果表明，采用红外图像处理和数据融合的技术对太阳能光伏阵列进行故障诊断的方案是有效、可行的。     

一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法

传统的图像检测方法未获取遥感图像亮度、色度、饱和度信息,图像显著性区域检测效果较差,为此,论文提出一种基于小波去噪的遥感图像显著性区域检测算法。利用小波变换的正交方式将遥感图像转换为一维图像,采用二进小波变换获取遥感图像边缘信息,根据新阈值函数去除图像边缘噪声;依据IHS变换（Intensity-Hue-Saturation）方式计算遥感图像亮度、色度、饱和度信息,并经离散小波变换计算遥感图像高、低频系数向量,通过模糊C均值聚类获取低频系数聚类数据后,利用显著性因子完成遥感图像显著性区域检测。实验结果表明：本文方法能够有效提取图像边缘信息,去除噪声能力强,所检测到的图像显著性区域层次分明,对比度较高,检测效果好。     

微小卫星太阳电池阵的设计计算方法研究

通过全面分析太阳电池的种类和选择,并对影响太阳电池阵的各种因素进行讨论,提出了微小卫星太阳电池阵的设计方法。推导出了基于单圈能量平衡和多圈能量平衡的计算公式,并计算出所需太阳电池阵的面积。设计及计算结果表明:该算法用于微小卫星太阳电池阵的设计与计算是可行的。     

基于PCA变换的多元遥感影像融合方法研究

基于PCA变换的融合方法是用于多波段遥感图像的第一主分量具有相同均值和方差的高分辨率遥感图像直接代替多波段遥感图像的第一主分量,这样会损失部分多波段遥感图像第一主分量中反映光谱特性的有用信息,使得融合结果图像的光谱分辨率受到较大影响。因此,在PCA变换融合算法基础上引入小波包变换融合算法,保留多波段遥感图像第一主分量中一些反映光谱特性的有用信息,提高融合后遥感图像的效果。     

基于压缩感知的红外与可见光图像融合

针对机载实时融合需求,本文提出了基于CS域的图像融合框架,并提出基于NSCT分解的压缩感知图像融合算法。算法采用服从高斯分布的测量矩阵,对经NSCT分解的图像的高频子带系数进行量测得到比高频子带系数更稀疏的测量值,对测量值采用最大值融合规则得到融合测量值,采用子空间追踪SP算法对测量值进行重构得到近似精确的方向子带融合系数,逆变换融合的高频与低频子带系数得到融图像。通过多组图像融合实验,比较融合评价指标和算法消耗时间证实本文所提的算法在保证融合质量的同时有效的提高了运算效率,有利于满足机载实性。     

基于小波变换和模糊积分的遥感图像分类

遥感影像分类是遥感影像数字处理的一个重要内容。针对实地数据缺乏背景下的遥感影像分类研究,文中提出了一种基于小波变换和模糊积分的遥感影像分类方法。该方法针对遥感影像的纹理结构与成像条件的相关性,分别对多光谱影像的三个通道纹理图像做聚类,然后采用模糊积分技术融合三者结果得到最终的分类图像。实验结果表明本文方法的分类结果要优于任何单通道的聚类结果和光谱聚类结果,且其分类连通性优于有监督的光谱分类结果。