基于原子库树状结构划分的诱导式信号稀疏分解

针对以往提出的稀疏分解算法仅从原子库构造方面或分解方式角度对算法进行各种改进且计算复杂度高的问题,提出了一种诱导性塔式分解算法.该算法首先将原子库逐层划分,得到一个树状层次结构的原子库,然后在迭代过程中利用划分所得树状结构有目的、有导向性地指引信号分解方向,从而一劳永逸地加快了信号分解速度,极大地降低了算法的计算复杂度.实验结果表明,与经典的匹配追踪(matching pursuit,MP)算法相比,本文算法在同等稀疏度且逼近误差接近的情况下,计算量大约降低为MP算法的1/40,计算时间降低为MP算法的1/100左右.仿真实验证明了该算法的有效性.     

不完全维修条件下的视情维修优化模型

针对实际工作中系统无法通过维修手段恢复如新的情况,利用离散状态的马尔可夫过程,将一类基本的不完全维修模型与视情维修理论相结合,建立了劣化系统在不完全维修条件下的视情维修模型。根据马氏过程平稳状态下的统计平衡原理,提出了求解系统稳态可用度的一类解析算法,并在此基础上,以系统稳态可用度最大为优化目标,确立了不完全维修条件下劣化系统的最佳检测间隔时间和视情维修阀值。最后,通过具体算例验证了了模型与算法的可行性。     

多阶段任务系统的备件保障度模型研究

多阶段任务系统是指系统在连续完成多个阶段任务过程中,任务成功与部件的关系不断变化的系统.定义了任务结构函数来表示任务成功与部件关系,同时给出了多阶段任务系统的备件保障度模型,该模型可以计算任意任务结构函数变化的多阶段系统的备件保障度,为任务前确定备件携行量提供决策依据.在该模型的基础上,给出了一个计算k阶段变化的k/N系统备件保障度的实例.     

基于稀疏分解的雷达信号抗噪声干扰方法研究

针对雷达在强噪声干扰下难以提取回波信号特征的问题,提出利用稀疏分解方法和基追踪去噪(basis pursuit denoising, BPDN）算法实现抗噪声干扰。该方法构造一组线性调频时移信号作为过完备库,对线性调频雷达回波信号进行稀疏分解,滤除噪声干扰;根据稀疏系数与雷达目标距离之间的关系,提取目标的距离信息。实验结果表明了该方法在雷达信号抗干扰和目标距离信息提取方面的有效性。     

基于差分特征点网格的数字水印抗缩放性能

为了提高数字水印的鲁棒性,使数字水印系统具备抵抗缩放攻击的能力,并评价其抵抗缩放攻击的程度,构造了差分特征点网格,设计了抗缩放数字水印嵌入和提取方案,并重点分析了差分特征点网格的抗缩放性能,通过分析待检图像中差分特征点的基点成功检测情况来判定数字水印抗缩放性能.在图像放大时,总能检测差分特征点中的基点;在图像缩小时,当单向的缩小比例在0.5到1的范围内,保证能够检测出差分特征点中的基点,当单向的缩小比例小于0.5,不一定能够检测出差分特征点中的基点.结果表明差分特征点网格能够较好地保证图像在受攻击后,差分特征点中仍存在基点,差分特征点网格具有较好的抗缩放性能,对数字水印抗缩放攻击起到了关键作用.