压缩感知在宽带雷达信号处理中的应用

高分辨雷达成像系统在当今的军事和民用方面都有着广泛的需求,高分辨率成像需要发射宽带的雷达信号,然而根据奈奎斯特采样定理,信号带宽的增加又使得雷达系统面临高采样率、高传输率、大数据量存储以及信号实时快速处理等问题.压缩感知(CS)理论通过构造非相关测量矩阵,以远低于奈奎斯特采样率的速率获得一组测量值,通过重构算法对信号进行精确的重构.压缩感知理论应用的前提是信号的稀疏性,关键是测量矩阵和稀疏度之间的关系,重要支撑是重构算法.本文对压缩感知原理进行了简要介绍并针对雷达常用的线性调频信号提出一种稀疏基构造方案.同时,利用matlab构造了线性调频信号模型并对压缩感知处理线性调频信号的采样重建过程及应用于二维成像的过程进行了仿真.本文也研究了不同重建算法并进行了各个算法间的效果比较.仿真结果表明,在宽带雷达回波信号的处理过程中,压缩感知能通过降低采样率有效缓解回波数据的存储和传输的压力,这一点在宽带雷达目标检测中应用前景广阔.     

基于小波的信号部分重构与插值

通过分析信号重构理论，提出了信号部分重构的概念，即已知原信号的部分信息，通过增加一些新信息可以重构原信号更进一步的逼近，而且信号部分重构过程的迭代将达到信号的完全重构。基于小波变换理论，研究了一类信号部分重构问题，得到了一种信号部分重构公式。从信号部分重构的观点出发，提出了一种能够消除假频并扩展频宽的地震信号空间插值办法，实验结果证实了方法的有效性。     

一种分布式阵列无模糊波达方向估计方法

为解决分布式阵列应用常规算法估计波达方向(DOA)时出现的角度模糊问题,提出一种基于压缩感知(CS)理论的无模糊DOA估计方法.利用新方法对分布式阵列的接收信号分别通过直接采样和随机矩阵两种压缩采样方式进行二次采样,将接收信号转换为CS理论所需的随机观测数据,并利用CS重构算法将目标DOA信息从观测数据中高概率、无模糊地获取.将新方法与多重信号分类法(MUSIC)和旋转不变子空间算法(ESPRIT)等经典常规DOA估计算法的运算量进行了详细对比,指出新方法的运算量更小.通过与现有分布式DOA估计方法的仿真实验对比,验证了新方法的有效性,并分析分布式阵列接收阵元数的改变对新方法 DOA估计精度的影响.     

基于压缩感知重建去噪后的LDPC译码算法

针对LDPC译码前的噪声问题,提出一种基于压缩感知重建去噪后的LDPC译码算法.首先,在接收端使用CS算法对系统的接收信号进行观测,恢复,消除信道传输过程中的噪声信息;然后,将恢复信号直接作为接收信号送入LDPC的译码器.仿真计算证明,这种改进的算法能有效减少噪声影响,降低LDPC的误码率,提高系统译码性能,在码长为512时,误码率可降低到10-5,并且受稀疏度,传输速率和CS重构算法影响.对比4种CS重构的贪婪算法,SP算法得到的效果较好.     

基于信号空间压缩感知算法的机械故障诊断

为了解决压缩感知（CS）重构算法通过重构稀疏系数求解原始信号的重构精度不高的问题,提出一种基于信号空间的压缩采样匹配追踪算法。首先在冗余字典中求解原始信号的最优表示空间,然后在最优表示空间中利用迭代算法直接求解原始信号,最后以轴承故障振动信号为例进行实验验证。结果证明本文算法提高了信号的重构精度,可以为增强机械振动信号的故障检测能力提供依据。     

齿轮振动信号的压缩感知采集与故障诊断

传统的采样策略会产生大量的数据,为了减少齿轮振动监测中的数据量,在压缩感知的基础上,建立了齿轮振动信号采集和重构模型。首先通过高斯随机矩阵对振动信号进行压缩测量、传输和存储压缩后的信号可以节省成本。信号重构归结为一个最优化问题,应用正交匹配追踪求解信号重构问题。进而得到重构信号的Hilbert解调谱,从Hilbert解调谱中提取特征频率,以特征频率能否识别来评价信号重构的效果。仿真实验和齿轮实验证明了模型的有效性。     

基于RBF神经网络的混沌背景下瞬态弱信号检测

针对海杂波背景下瞬态弱信号检测的问题,采用海杂波混沌模型,基于神经网络重构混沌序列相空间,提出了基于RBF神经网络预测混沌时间序列和瞬态弱信号检测方案。理论分析和仿真结果表明这种方法能够有效实现混沌背景噪声中瞬态弱信号的检测。     

基于子空间追踪的稀疏信号重构算法

信号重构算法是压缩感知理论中的重要环节,其优劣影响压缩感知的重构效果.基于子空间追踪算法,对经稀疏表示和测量矩阵压缩后的信号进行重构验证,理论分析和实验结果表明,子空间追踪算法能使信号在较高压缩比下保持良好的重构效果.     

基于动态组稀疏重构的频谱感知算法

针对认知无线电网络中宽带频谱感知问题,提出了一种基于主用户信号频谱结构的频谱感知算法,简称为DGS-SS算法.该算法首先利用压缩感知理论对信号进行欠采样,然后利用主用户信号频谱的组稀疏结构修正重构过程中的频谱和残差支撑集,从而能够加快重构主用户信号频谱的收敛速度,而且也能够提高主用户信号频谱的重构精度,最后利用重构信号频谱给出频谱空穴的有效检测.仿真结果表明,所提算法不仅能在低压缩比下精确重建信号频谱,而且对噪声变化具有更强的鲁棒性,从而有效地提高了频谱感知性能.     

波达方向估计的一种改进SVD算法

本文主研究智能天线算法中的关键技术波达方向估计（DOA）。针对相干信号源的信号子空间与噪声子空间相互渗透,导致空间协方差矩阵缺秩从而经典算法失效的问题,本文基于奇异值分解（SVD）算法,提出了一种改进的SVD算法。该算法利用入射信号矩阵的最大特征向量元素包含所有入射信号信息的性质,进行矩阵重构,并对重构矩阵进行特征值分解得到噪声子空间和信号子空间,最后利用经典谱估计算法得到相干信源的入射方向。仿真试验结果表明改进SVD算法性能优于原始算法。     

基于联合过完备库的信号分离及重构

在信号稀疏分解理论的基础上，提出了构建联合过完备库的思想。通过对包含不同特征成分的过完备子库进行联合构建联合过完备库，它包含丰富的待分解信号的信息，复合信号在其上具有更好的稀疏性，同时由于每个分量信号在各自的过完备子库上均具有稀疏性，利用基追踪算法实现各个分量信号的分离和重构。仿真结果表明：联合过完备库对复合信号的重构以及分量信号的分离和重构具有较好地效果。     

基于旋转阀控制脉冲重构的钻井液QPSK信号解码及误码率分析

钻井液压力正交相移键控(QPSK)调制具有高密度携带及传输井下信息特点,其信号的解调与解码关系到所携带信息的正确恢复。通过建立信号的相位解调及旋转阀转速控制脉冲重构的数学模型,研究解调系统固有干扰及信号噪声对脉冲重构的影响;根据重构脉冲的幅度判别研究信号解码的可行性;通过建立重构脉冲的信噪比数学模型,对误码率进行理论分析。结果表明,解调系统固有干扰与信号噪声均对脉冲重构产生影响,且固有干扰影响较大;脉冲重构时,相邻码元编码产生的脉冲电平差值较小,使得误码阈值降低,上述影响更易引起误码。误码率的理论计算结果与仿真分析结果基本一致,可以将误码率分析模型用于钻井液压力QPSK信号传输效果的可靠性评估。     

基于结构化压缩感知方法的管道检测应用研究

根据压缩感知(CS)理论及管道泄漏信号特征,提出管道泄漏信号结构化测量矩阵部分重构(SRMPR)的压缩采样和检测定位方法。该方法以远低于Nyquist采样率对管道泄漏信号同步实现压缩采样,并在部分重构过程中实现泄漏检测定位。与传统相关定位法的仿真实验比较的结果表明,当信号长度为4096时,SRMPR方法比传统相关定位方法精确度提高0.34%;当压缩采样比为5%时,重构信噪比达到30.44dB。本文所提方法能够重构管道泄漏信号重要特征,具有可行性和有效性,可以满足管道泄漏信号实时检测定位的需求。     

基于MEEMD和二代小波阈值的表面肌电信号去噪处理

表面肌电(surface electromyogram, sEMG)信号能够反映神经肌肉的相关活动信息,被广泛应用于假肢控制、临床医学等领域,而获取干净的sEMG信号是精确地解释和应用信号的先决条件。为了消除混杂在sEMG信号中的噪声,文章提出了一种基于改进的经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD)与二代小波改进阈值函数相结合的sEMG信号去噪方法。对含噪的sEMG信号进行MEEMD分解,再对高频的本证模态分量(intrinsic mode function, IMF)进行二代小波改进阈值函数去噪,将处理后的高频IMF分量和低频IMF分量以及残余信号进行重构,重构后的信号即为去噪sEMG信号。仿真结果表明,基于MEEMD与二代小波改进阈值函数方法的去噪性能指标高于其他方法;实验结果表明,该方法结合了MEEMD和二代小波的优点,能够很好地消除噪声,且能最大限度地保留信号中的有用信息。     

压缩传感在电能质量扰动信号分析中的应用

针对电能质量扰动信号分析中, 传统信号处理方法存在采样数据量极大、 采样时间长、 压缩时浪费采样资源等问题, 将压缩传感（CS: Compressed Sensing）应用于电能质量扰动信号分析中。实现了采样与压缩同时完成, 极大地降低了采集的数据量和采样速率。通过对压缩传感的过完备字典设计, 实现了压缩传感同时检测多个电能质量扰动信号, 以及压缩传感对信号在一维、 二维上的重构, 并对重构的电能质量扰动信号进行分析。实验结果表明, 与传统的电能质量扰动信号处理方法相比, 该算法在采样数据量、 重构效果方面都有很大提升, 得到的重构信号误差更小, 对信号的分析更准确。     

宽带信号的高精度重构方法

提出了一种对宽带信号进行高精度采样的方法．其基本思想是把宽带信号进行频带分割,对所得到的每个子带信号分别用低速高精度的A／DC进行高精度采样并滤波,得到原宽带信号各个子带信号的采样序列,然后用各个子带信号的采样序列重构出原宽带信号的采样序列．给出了相应的重构算法,并进行了计算机仿真实验．仿真结果证实,所提出的方法具有较高的信号重构精度和较小的频谱失真．     

基于神经网络计算的子波变换实现

本文首先阐明了子波变换理论利用可变时域和频域分辨特性表达信号、获取信号特征的原理，提出了利用神经网络计算方法计算子波变换系数的新方法，并讨论了与人视觉系统密切相关的子波变换神经元的特性，提供了计算机仿真子波变换信号的结果。理论分析和实验结果表明，子波变换不仅具有对信号多分辨表达的特性，而且可以有效地压缩被处理信号。     

基于小波的信号Lipschitz指数分析和应用

奇异信号往往带有一些重要信息,一般用Lipschitz指数来描述信号的奇异性.在Mallat等人的基础上讨论了奇异信号Lipschitz指数定义和相关理论基础,同时研究了小波变换与信号奇异性关系和Lipschitz指数的计算.利用信号和噪声奇异指数不同的特点应用于去噪声,文中提出了一种对噪声模极大值对应点周围的小波系数进行非线性压缩后重构信号新方法,仿真实验结果表明,这种方法有着较好的去噪效果.     

基于小波和分形理论的多径衰落信号分析

首次将小波理论和分形理论相结合来分析多径衰落信号，从多径衰落信号产生的动力学机制出发，指出了多径衰落信号具有分形的特征，进一步研究多径衰落信道的多重分形特性，分析并指出了多重分形维数是描述无线信道传播特性的重要参数，根据多径衰落信道参数突变，首次指出了多径衰落信号具有局部奇异性，其局部奇异性对信道参数估计和信号重构有着重要的作用，中提出了短时网格分形维数的定义和给出了其计算的详细算法，用Lipschitz指数来表征局部奇异性，利用小波检测多径衰落信号奇异性和信号重构。仿真实验结果表明：小波重构后信号具有很好去噪性能；多径衰落信号不同尺度下小波变换系数具有自相似性，论证了多径衰落信号的分形特性，不同移动速度时多径衰落信号的多重分形特性仿真实验表明：随着移动速度增大，其短时网格分形维数也变大。     

一种保密通信系统混沌信号产生器的设计及仿真

提出了一种发送端与接收端混沌信号产生器“不对称”的保密通信方案．基于误差反馈同步原理,发送端与接收端各自设计带有不同特定辅助网络的混沌信号产生器;接收端获取了发送端混沌系统的参数、特定辅助网络的结构和传送信号的构成情况,才可以重构混沌系统并设计相应的辅助网络,从收到的信息中提取用于加密的混沌信号,解调出信息．仿真结果表明,发送端与接收端特定辅助网络的设计加强了保密通信系统的保密性,且系统具有较好的噪声鲁棒性。