基于梯度追踪的MIMO-OFDM稀疏信道估计算法

现有的压缩感知MIMO-OFDM信道估计方法多采用正交匹配追踪算法及其改进的算法。针对该类算法重构大规模的数据存在计算复杂度高、存储量大等问题,提出了基于梯度追踪算法的MIMO-OFDM 稀疏信道估计方法。梯度追踪算法采用最速下降法对目标函数解最优解,即每步迭代时计算目标函数的搜索方向和搜索步长,并以此选择原子得到每次迭代重构值的最优解。本文使用梯度追踪算法对信道进行估计,并与传统的最小二乘估计算法、正交匹配追踪算法的性能和计算复杂度进行比较。仿真结果表明,梯度追踪算法能够保证较好的估计效果,减少了导频开销,降低了运算复杂度,提高了重构效率。     

基于能量的稀疏自适应匹配追踪算法

信号的重建算法在整个压缩感知领域中居于重要的地位。针对稀疏度未知的情况下的信号重建,在经典的稀疏自适应匹配追踪(SAMP)算法的基础上,提出一种基于能量的稀疏自适应匹配追踪(ESAMP)算法。根据测量向量与重建信号能量的比值自适应调整步长,确定步长的合理初始值,对二进制信号的重建算法进行进一步修正,提高了二进制信号的重建精度并实现了二进制信号的完整重建。仿真结果表明,在相同条件下该算法能够在提高重建速度的同时保证较高的重建精度,以更优越的综合性能恢复原始信号,并且使二进制信号的重建算法更具有实用性。     

基于混合梯度的硬阈值追踪算法

针对压缩感知（CS）中迭代硬阈值类算法迭代次数多、重构时间长的问题,提出了一种基于混合梯度的硬阈值追踪（HGHTP）算法。首先,在每次迭代中计算当前迭代点处的梯度和共轭梯度,将梯度域与共轭梯度域下的支撑集混合取并集作为下一次迭代的候选支撑集,充分利用共轭梯度在支撑集选择策略中的有用信息,优化支撑集选择策略;然后,采用最小二乘法对候选支撑集进行二次筛选,快速精确地定位正确的支撑并更新稀疏系数。一维随机信号重构实验结果表明,HGHTP算法相较于同类迭代硬阈值算法,在保证重构成功率的前提下,需要的迭代次数更少。二维图像重构实验结果表明,HGHTP算法的重构精度和抗噪性能优于同类迭代阈值类算法,在保证重构精度的情况下,HGHTP算法的重构时间相比同类算法减少了32%以上。     

基于TLD的稀疏原型目标跟踪算法

跟踪-学习-检测(TLD)目标跟踪算法能够实现长时间的在线目标跟踪,但当目标平面旋转发生形变以及目标被严重遮挡时,TLD算法在跟踪过程中会产生跟踪漂移。针对上述问题,在TLD算法的跟踪模块上使用稀疏原型进行跟踪,提出一种稀疏原型(SP)-TLD目标跟踪算法。当出现由于平面旋转引起的目标形变时,通过仿射变换变化坐标位置,能够准确跟踪目标避免产生跟踪漂移。在目标被严重遮挡时,根据目标的主成分分析基向量和琐碎模板判断目标未被遮挡及被遮挡部分,从而识别出被遮挡的目标。实验结果表明,与TLD算法相比,SP-TLD算法具有更高跟踪准确率和更强鲁棒性。     

基于稀疏表达的遮挡目标跟踪算法

针对视觉跟踪中的目标遮挡问题,提出一种基于稀疏表达的视觉跟踪算法。采用稀疏表达方法描述跟踪目标,构造基于Gabor特征的目标词典和遮挡词典,通过l1范数最优化求解稀疏表达系数。在粒子滤波框架下跟踪目标,根据稀疏表达系数判断遮挡,并利用重构残差更新遮挡情况下的粒子权重。在目标模板更新时,通过引入可靠性评价来抑制模板漂移。实验结果表明,该算法能够有效地跟踪处于遮挡状态下的运动目标,并对目标姿态变化以及光照变化具有较好的鲁棒性。     

基于免疫匹配追踪的语音稀疏分解算法

针对标准匹配追踪(MP)算法在寻找最佳原子时计算量大的问题,提出一种基于免疫匹配追踪(IA-MP)的语音稀疏分解算法。该算法采用免疫克隆优化机制搜索最佳原子,利用抗体的种群规模控制冗余字典的大小,选择实数交叉与非均匀变异方法保证字典的完备性。仿真实验结果表明,与标准MP算法和遗传匹配算法相比,IA-MP算法可明显降低匹配追踪的计算量,算法性能较稳定,利用该算法分解后的稀疏信号具有较高的重构精度。     

基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法

非局部平均(Non-local means, NLM)算法充分利用图像的自相似性与结构信息的冗余性, 取得了很好的去噪效果.然而, 在强噪声的干扰下, NLM算法中的权函数不能准确度量图像块之间的相似性. 因此, 很多文献利用图像的梯度信息对权函数做了改进.但是, 传统的梯度算子对噪声十分敏感, 不能有效地提高相似性度量的准确性. 本文将图像的稀疏梯度场(Sparse gradients field, SGF)引入权函数的定义中, 提出一种基于稀疏梯度场的非局部图像去噪算法. 首先, 区别于传统基于局部的梯度算子, 提出了基于全局的稀疏梯度场模型, 进一步给出一个自适应的稀疏梯度场模型(Adaptive sparse gradients field, ASGF), 并利用向前--向后分裂算法求解.然后, 利用图像的稀疏梯度场对NLM算法的权函数进行改进, 得到本文提出的算法.实验结果表明, 无论是客观评价还是视觉效果, 本文所提算法的性能优于NLM 算法和其他利用梯度信息改进的NLM算法.     

记忆梯度追踪压缩感知图像重构

目的：重构算法是压缩感知理论的关键问题之一,为了减少压缩感知方向追踪算法重建时间,并确保相对较高的重建精度,提出了一种非单调记忆梯度追踪（memory gradient pursuit,MGP）重构信号处理算法。方法：该算法建立在方向追踪框架下,采用正则化正交匹配策略实现了原子集的快速有效选择,对所选原子集利用非单调线性搜索准则确定步长,用记忆梯度算法计算更新方向,从而得到稀疏信号估计值。结果：该算法充分利用记忆梯度算法在Armijo线搜索下全局收敛性快速稳定的优点避免收敛到局部最优解,提升收敛效率。提出的MGP算法运行时间上比近似共轭梯度追踪算法缩短30%,可以精确重构一维信号和二维图像信号。结论：实验结果表明,该算法兼顾了效率和重建精度,有效提高信号重建性能,在相同测试条件下优于其他同类的重构算法。     

基于子区域匹配的稀疏表示跟踪算法

经典稀疏表示目标跟踪算法在处理复杂视频时不免出现跟踪不稳定情况且当目标发生遮挡时易发生漂移现象。针对这一问题,提出一种基于子区域匹配的稀疏表示跟踪算法。首先,将初始目标模板划分为若干子区域,利用LK图像配准算法建立观测模型预测下一帧目标运动状态。然后,对预测的目标模型区域进行同等划分,并在匹配过程中寻找最优子区域。最后,在模板更新过程中引入一种新的模板校正机制,能够有效克服漂移现象。将该算法与多种目标跟踪算法在不同视频序列下进行对比,实验结果表明在目标发生遮挡、运动、光照影响及复杂背景等情况下该算法具有较为理想的跟踪效果,并与经典稀疏表示跟踪算法相比具有较好的跟踪性能。     

基于分段加权的反向稀疏跟踪算法研究

为提高稀疏表示跟踪模型性能，提出一种分段加权的反向稀疏跟踪算法，将跟踪问题转化为在贝叶斯框架下寻找概率最高的候选对象问题，构造不同的分段权重函数来分别度量候选目标与正负模板的判别特征系数。通过池化来降低跟踪结果的不确定性干扰，选择正负模板加权系数差值最大的候选表示作为跟踪结果。实验表明，在光照变化、遮挡、快速运动、运动模糊情况下，所提出的算法可以确保跟踪结果的准确性和鲁棒性。     

基于稀疏表示的相关滤波目标跟踪算法

针对相关滤波跟踪算法在目标形变、背景干扰等复杂场景下,易受干扰特征影响导致跟踪失败的问题,提出了基于稀疏表示的相关滤波目标跟踪算法。该算法将稀疏表示与相关滤波相结合,在目标函数中引入L1范数惩罚项,使训练出的相关滤波器只含有目标的关键特征,同时根据相关滤波系数的空间位置为其分配不同的惩罚参数,并采用交替方向乘子法（alternating direction method of multipliers,ADMM）求解相关滤波器。实验结果表明：该算法在三个常用数据集上,与五种相关滤波跟踪算法相比,具有最高的精确度和成功率,且对复杂场景中的干扰特征具有良好的鲁棒性,同时能够满足目标跟踪实时性的要求。     

基于长短期记忆的稀疏数据过滤推荐算法

采用目前算法对稀疏数据进行过滤推荐时,没有综合考虑用户的整体评分特征和不同项目的单独评分对数据补全的影响,导致MAE值和RMSE值大、F1值小。提出基于长短期记忆的稀疏数据过滤推荐算法,首先通过相关因子对相似性进行计算,利用云模型将稀疏数据缺失项进行补全,然后采用补全后的数据构建长短期记忆网络,通过长短期记忆网络得到简单优化函数并对其求解,最后建立稀疏数据过滤推荐算法模型,完成基于长短期记忆的稀疏数据过滤推荐。实验结果表明,所提方法的MAE值和RMSE值更小、F1值更大。     

基于稀疏表达的多示例学习目标追踪算法

追踪目标在经历较大姿势变化时,会导致追踪目标偏移甚至丢失。为此,提出一种基于稀疏表达的多示例学习目标追踪算法。联合多示例学习与稀疏表达方法,将目标物体的局部稀疏编码作为多示例学习的训练数据,通过学习正负样本的局部稀疏编码获得一个多示例学习的分类器,分类的结果与粒子滤波框架相结合,估计目标在整个视频序列中的运动状态。实验结果表明,该算法稳定性较好,与增量学习追踪算法、范式学习追踪算法和多示例学习追踪算法相比,其中心位置误差率减少30%以上。     

基于改进子空间追踪算法的稀疏信道估计

由于许多通信系统的信道具有稀疏多径的特性,因此可以将信道估计问题归结为稀疏信号的恢复问题,继而应用压缩感知理论(CS)的算法求解。针对CS中现存的信号重构方法——子空间追踪法(SP)需要对稀疏度有先验知识的缺点,提出一种改进的子空间追踪法(MSP)。该方法的反馈和精选过程与SP算法一致,不同之处是MSP算法每次迭代时向备选组合中反馈添加的向量个数是随着迭代次数而逐一增加的,而SP算法中备选组合被添加的向量个数与稀疏度相同。仿真结果表明,基于MSP方法所得到的稀疏多径信道估计结果优于基于传统SP的方法,且无需已知信道的多径个数。     

基于CORDIC的梯度跟踪算法的FPGA实现

梯度跟踪算法在多飞行器测控及卫星移动通信中有广泛的应用,但现有的实现方案还存在很多缺点。该文以均匀圆阵为接收天线阵,在分析梯度跟踪算法原理及CORDIC算法原理的基础上,提出一种基于CORDIC算法与数字波束形成技术相结合的FPGA实现方案,给出电路实现原理图并使用Quartus软件进行了仿真分析,仿真结果表明该方案是正确、可行和有效的。     

基于纯追踪模型的路径跟踪改进算法

针对前视距离随车辆位置、速度变化而调整的问题,将模糊控制器与纯追踪算法相结合,把速度和航向偏角作为模糊控制器的输入量,利用驾驶经验制定模糊控制规则,输出前视距离,从而使前视距离得到动态调整,以达到理想的跟踪效果.在直线道路和折线道路上,对动态前视距离纯追踪算法和固定前视距离纯追踪算法进行仿真对比,结果表明改进的算法使得...     

稀疏补分析子空间追踪算法

针对压缩感知理论的稀疏分析模型下的子空间追踪算法信号重构概率不高、重构性能不佳的缺点,研究了此模型下的稀疏补子空间追踪信号重构算法;通过选用随机紧支框架作为分析字典,设计了目标优化函数,改进优化了稀疏补取值方法,改进了算法迭代过程,实现了改进的稀疏补分析子空间追踪新算法(IASP).实验结果证明,所提算法的信号完全重构概率明显高于分析子空间跟踪(ASP)等5种算法的信号完全重构概率;对于含高斯噪声的信号,所提算法重构信号的整体平均峰值信噪比明显超过ASP等3种算法整体平均峰值信噪比(PSNR),但略低于贪婪分析追踪(GAP)等2种算法的整体平均峰值信噪比.所提算法可用于语音和图像信号处理等领域.     

基于谱投影梯度追踪的压缩感知重建算法

为了改进方向追踪法的重建精度和算法效率, 提出了一种基于谱投影梯度(Spectral projected gradient, SPG)追踪的压缩感知(Compressed sensing, CS) 重建算法. 该算法采用方向追踪法框架, 运用谱投影梯度方法计算更新方向和步长, 引进非单调线性搜索策略使算法避免收敛至局部最优解. 实验结果证明了该算法的有效性, 通过设定合适的阈值参数可以取得重建精度和算法效率之间的平衡.     

MISO-FIR系统的梯度追踪辨识算法

针对含有未知时滞的多输入单输出有限脉冲响应系统,根据系统参数化后具有的稀疏特性,基于压缩感知原理,将匹配追踪方法和梯度搜索原理相结合,在有限采样数据下,提出了可以同时估计系统参数和时滞的梯度追踪算法．该算法同正交匹配追踪算法相比,梯度追踪算法具有较小的计算量．最后通过仿真验证了算法的有效性．     

基于共轭梯度搜索的广义特征对追踪算法

研究广义特征对追踪算法,通过探索基于共轭梯度搜索的标准特征向量追踪算法,将其引入到广义特征对的提取.所提算法具有自适应步长机制,使不同特征搜索方向上的广义瑞利熵达到最优,并适用于提取平稳矩阵束和非平稳矩阵束的广义特征对.数值仿真中将所提算法与多个自适应广义特征向量提取算法进行了比较,实验结果验证了所提算法的有效性.