基于子空间追踪算法的稀疏子空间聚类

稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子相比经典的正交匹配追踪算法,其选择的原子更具代表性,精确特征选择率更高,聚类误差也得到了保留甚至更低。     

压缩感知重构算法在稀疏信号恢复中的应用

阐述了压缩感知理论产生的背景、基本原理和应用方式,研究了两类压缩感知重构算法的重构思想和方法,并将两类重构算法的典型算法正交匹配追踪和基追踪应用于稀疏信号的重构。结果表明：对于无噪观测和含较小噪声的观测,正交匹配追踪算法从重构频率和重构时间两方面显示出更好的性能。     

改进的子空间匹配追踪导波信号识别方法

针对子空间匹配追踪计算复杂的缺点,提出一种改进的子空间匹配追踪（MSMP）方法.采用线调频小波函数作为匹配原子,选用微分进化算法（DEA）实现改进的子空间匹配追踪方法.利用29kHz t（0,1）导波对含缺陷的铝管进行检测实验,采用MSMP对检测信号进行匹配分解与重构.将匹配结果与基于微分进化算法的匹配追踪（MP）及基于t算子的进化规划算法（tEP）的正交匹配追踪（OMP）所得结果进行比较,并比较了基于DEA的MSMP和MP,基于tEP的OMP匹配所得参数.结果发现：重构所得信号质量明显提高,基于DEA的MSMP和MP方法匹配所得参数均能比较准确地反映缺陷位置以及激励信号的中心频率,基于DEA的MSMP匹配所得的参数更加准确且耗时更短,改进的方法可有效识别管道导波无损检测信号并定位缺陷.     

一种鲁棒的稀疏信号重构算法

针对稀疏信号重构性能不稳定的问题,结合半阈值迭代算法,提出了一种鲁棒的稀疏信号重构算法。该算法首先对随机信号采用半阈值迭代算法进行重构,以获得初步的重构信号,然后改变迭代初值和参数初值进行新的迭代计算,同时增加一个新的循环终止条件,在保证算法稳定性与收敛速度的同时,使迭代结果跳出相对误差较大的局部极小点而收敛于误差较小的点成为可能,提高了重构信号的成功率。对该算法进行了信号重构和图像重构2个方面的实验,结果表明,与半阈值算法及相关算法比较,无论是对高斯信号、符号信号还是自然图像信号,该算法重构信号的成功率都有明显提高,较半阈值算法平均提高了约30%~40%,表现出较强的鲁棒性。     

基于重构噪声子空间的相干信号DOA估计

传统DOA(direction of arrival)估计算法无法处理相干信号,因此提出一种基于重构噪声子空间的高精度DOA估计算法.该算法利用阵元接收数据的自协方差与互协方差信息构造成增广矩阵作为新的协方差矩阵,对该矩阵进行奇异值分解得到相应的噪声子空间和特征值矩阵.为了获得更精确的信号向量,重构一个由新特征值矩阵对应的特征向量所组成的噪声子空间.最后通过谱峰搜索得到DOA估计值.算法不影响对非相干信号估计的效果,并且比IMMUSIC(improved multiple signal classification)算法具有更高的估计精度,在低信噪比及信号入射间隔较小的情况下也有良好的准确性.仿真结果表明,提出的改进算法在低信噪比及低采样快拍数的条件下,能有效估计出相干信号的波达方向.     

交替方向块稀疏信号快速重构算法

研究模型压缩感知中的块稀疏信号重构问题.在l2/l1模型基础上,提出一种基于交替方向法的块稀疏信号重构算法.在该算法中,首先对目标函数进行变量分裂,然后利用交替方向法对各变量进行交替更新,直至满足收敛条件.仿真实验中,将该算法与块正交匹配追踪和块压缩采样匹配追踪算法进行比较,结果表明该算法能够在保持高重构精度的前提下获得更快的计算速度.     

一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法

压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP)基础上结合稀疏自适应思想。根据相邻阶段信号能量差自适应调整当前步长大小选取支撑集的原子个数,先大步接近,后小步逼近信号真实稀疏度,从而实现对信号精确重构。实验仿真结果表明,该算法能有效精确重构信号。具有良好的重构性能和较高的重构效率。     

基于块稀疏的低复杂度宽带MIMO-OFDM稀疏信道估计方案

CoSaMP压缩采样匹配追踪算法是一种有效且可靠的稀疏信号重构算法。针对大多数宽带MIMO-OFDM稀疏信道估计方案中常被忽略的信号内部特殊结构问题,采用MIMO-OFDM系统模型,分析信号块稀疏结构特性,研究了CoSaMP算法的改进问题。仿真结果表明,与其他信道估计方案相比,所提方案在未知信号稀疏度值的情况下依旧获得了接近理想状态下的系统和速率、归一化均方误差和信号重构效率,有效降低了计算复杂度。可见,所提方案具有很好的信道估计性能。     

一种改进的稀疏子空间聚类算法

在现有的稀疏子空间聚类算法基础上提出了一个改进的稀疏子空间聚类算法。首先,利用高维数据可以通过同一子空间的低维数据稀疏地表示这一理论,建立一个稀疏最优化模型,获得稀疏矩阵。然后把稀疏矩阵应用到一个正则化谱聚类算法中,从而有效地把数据聚类到子空间中。最后,该算法应用到一个视频序列中,对每个视频帧里的运动物体进行识别,并与现有的子空间聚类算法相比较。实验结果表明,该算法能够有效地识别运动物体,具有良好的实时性和有效性。     

基于近似零范数的子空间迭代稀疏分解算法

针对近似零范数算法单参数代价函数不能协调近似精度与噪声容限的问题,提出了基于多参数代价函数的改进算法.在此基础上,利用子空间表示的方法确定了满足方程的源信号矢量空间,以此约束迭代算法的搜索范围,提高算法效率.理论分析和仿真实验表明,基于矢量空间迭代的算法收敛速度更快.此外,代价函数的改进在保持算法性能随源信号活跃概率变...     

管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪

采用超声导波进行管道缺陷监测过程中混入干扰噪声严重影响缺陷反射回波的提取和识别,提出了一种新的管道缺陷超声导波监测信号匹配追踪去噪方法。将Hanning窗调制的正弦波激励信号经过时间平移和幅值调制作为基本原子形成自定义过完备波形字典,对管道缺陷超声导波监测信号进行匹配追踪稀疏分解,提取其中有效成分进行信号重构,经多次迭代实现信号去噪。对有限元数值模拟和实际管道缺陷监测信号分别采用传统小波阈值和提出的匹配追踪法进行去噪处理,结果表明,当信噪比较低时匹配追踪法明显优于小波阈值法,即使在干扰噪声完全淹没缺陷反射回波的场合,仍然可以提取出清晰干净的缺陷反射回波信号,为正确分析和评估现役管道安全运行状况提供了一条新的途径。     

基于图像特征改进的正交匹配追踪算法

将压缩传感理论应用于成像是光场成像理论的热门研究方向,由此可以设计出更简单、便宜、小巧的光学系统.正交匹配追踪算法是压缩传感理论的重要重构算法,它在重建图像时隐含着整幅图像权重相同的思想,没有体现出图像的固有特征,例如行列突变的剧烈程度,以及经过快速傅里叶变换基、离散余弦变换基、离散小波变换基作用得到的小稀疏系数代表图像的细节、大稀疏系数代表图像的轮廓的特点.使用上述3种变换基作用图像时,可以针对正交匹配追踪算法的固有缺点,提出合理选择逐行或者逐列重构图像和使用自适应迭代次数重构图像两种改进方法.仿真结果表明,改进算法明显提高了图像的质量,能够得到更好的图像视觉效果.     

基于压缩感知的心电信号稀疏采样与重构算法

实时心电监测的数据量过大,给系统的传输和存储带来很大压力.为降低采集端的功耗,达到既减轻采样复杂度又降低传输数据量的目的,使用压缩感知技术对心电信号进行压缩采样及重构.以信号重构时间和重构误差为关键指标,研究不同重构算法和小波基的性能表现.结果表明,当压缩率在30%以内时,基追踪作为信号重构算法的百分比均方根差小于4%,同时其重构耗时最短;当压缩率在70%以内时,子空间追踪的误差小于10%,且始终保持较低的重构耗时.最优小波基往往和具体压缩率有关.     

基于阈值故障子空间提取算法的多重故障重构

在统一框架下考虑了多重传感器故障的故障检测与故障重构问题.传感器的多种失效模式给过程监控和故障重构带来了一定的挑战.首先,提出一种可以同时表示加性和乘性传感器故障的故障模型.从数据驱动的角度出发,多重故障可检测性的必要条件和充分条件通过RayleighRitz引理被推导出来.进一步,提出了一种基于阈值故障子空间提取算法的多重故障重构方法.数值仿真表明,所提出的故障重构方法在重构误差指标方面明显优于传统的故障重构方法,验证了文中给出的主要结果.     

基于块稀疏信号重构的高分辨率ISAR成像算法

为实现快速高分辨率逆合成孔径雷达(Inverse synthetic aperture radar,ISAR)成像,充分利用目标的内在块稀疏结构信息,提出一种块平滑l_0范数稀疏重构ISAR成像算法.首先,将ISAR稀疏成像转化为块l_0范数的优化问题,采用一阶负指数函数趋近块l_0范数.其次,采用单循环步骤代替平滑l_0范数算法中的双循环结构,减小控制参数的间隔,实现对块稀疏信号的优化重构.该算法能够在块稀疏度未知时利用ISAR目标固有的内在结构特征进行高分辨率成像.仿真实验结果证实该算法的成像质量高且快于其它算法.     

基于e~0范数优化算法的图像重建

为了解决稀疏信号的重建问题提出了光滑e0范数优化算法,它与最小1范数优化算法等图像重建的方法相比有很大的不同,着重实验了这种信号重建算法中重要参数的选择,并利用手写体数字图像库为试验样本做了一维信号重建和二维图像重建实验.实验结果证明了基于e0范数优化算法在图像重建时间和重建精度上的优越性,此为后续的图像工程研究奠定了基础.     

基于信号子空间的盲自适应多用户检测

多用户检测技术是DS—CDMA中解决多址干扰问题的一种重要技术。针对基于PASTd多用户检测方法在子空间追踪收敛速度慢和收敛的不稳定问题，提出一种快速子空间追踪的盲自适应多用户检测改进算法。该算法通过空间分解得到信号子空间，并利用信号子空间的特征值和特征向量得到解相关多用户检测器；最后，应用归一化正交Oja快速自适应地追踪信号子空间。仿真结果表明，相对PASTd多用户检测方法，降低计算复杂度，加快算法的收敛速度，系统稳定性好，拟制多址干扰具有良好的性能，达到很好的多用户检测效果。