组合压杆大挠度屈曲分析

以大挠度理论为基础,考虑剪切变形的影响,对压杆的稳定性进行了分析,推导得出了组合压杆屈曲后的挠度与荷载关系的函数表达式.通过算例,说明利用该公式不仅能描述压杆屈曲后挠度曲线的形状,而且还能给出压杆屈曲后挠度值的大小,从而为精确分析压杆的极限承载力,提供了一种理论分析的方法.     

基于负熵最大化的压缩感知信道估计算法

讨论了在5G时代随着移动终端和网络流量的增长、大规模机器类型通信的产生以及天基卫星网络与地面蜂窝主干网络的结合, 使得移动无线通信的频谱使用范围更宽, 导致信道具有更为明显的稀疏性, 从而得以利用无线信道的稀疏性引入压缩感知技术来进行无线通信系统的信道估计。通过负熵最大化算法与l_p正则化改进现有的压缩感知信道估计算法, 将传统的最小化误差函数均方误差替代为最大化目标函数的负熵以适应信道非高斯噪声, 同时稀疏约束采用更为精确的l_p正则化以加强信道估计算法的稀疏表示。研究表明, 该算法不仅可以提高信道估计精度, 增强抗噪声鲁棒性; 另一方面可以利用更少的导频实现更高精度的信道估计, 具备提高系统频谱利用率的作用。     

改进的压缩感知限幅噪声消除方案

限幅引入非线性失真即限幅噪声, 使正交频分复用系统误码率性能显著下降。为消除限幅噪声, 本文提出了基于预估计限幅噪声位置的稀疏自适应匹配追踪方案。首先,在发送端信号送入信道之前, 根据信号幅度值, 预先估计被限幅采样点的位置, 使落在该采样点范围的限幅噪声作为压缩感知的观测值向量, 其次再对噪声进行重构。该预估计方案成功避免了信道对限幅噪声分布位置及幅值的干扰, 提高了重构精度。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比, 所提方案对系统的误码率性能及算法计算复杂度均有改善。     

基于颜色聚类的JPEG图像索引与检索

针对JPEG压缩图像,根据感知相似性,提出一种基于颜色聚类带相关反馈的快速压缩域索引和检索方法.该方法直接在YCbCr空间上进行,可提高图像特征提取的速度、节省存储空间.实验结果证明了本方法的有效性.     

大规模MIMO系统中分布式压缩感知LMMSE信道估计

大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统中,信道估计算法复杂度随着基站侧天线数量的增加而急剧增加,针对需要在信道估计算法复杂度与算法性能之间进行折中的问题,提出分布式压缩感知线性最小均方误差(distributed compressed sensing linea...     

基于Dice系数的弱选择回溯匹配追踪算法

为进一步提高压缩感知重构算法的重构成功率和重构精度,从原子匹配准则和预选阶段原子选择方式的角度出发,提出一种基于Dice系数的弱选择回溯匹配追踪(weak-selection backtracking matching pursuit based on Dice coefficient,DWBMP)算法.首先,采用Di...     

基于SIMULINK的柴油发电机起动过程仿真研究

针对柴油发电机的压缩空气起动过程,给出了压缩空气起动装置数学模型,提出了新的系统仿真模型.利用Simulink提供的模块构造仿真模型,并进行了计算机仿真,给出了起动过程的转速、机械功率和柴油发电机端电压的仿真曲线.仿真结果符合实际起动的情况,同时也验证了所建模型的正确性.     

分布式视频压缩感知中基于边信息及其支撑集的稀疏重构

文中提出了一种基于边信息及其支撑集的分布式视频压缩感知重构方案,它是建立在压缩感知和分布式视频编码理论的基础上,具有终端简单、采样/编码复杂度极低的特点.在该重构方案中,首先利用边信息构造当前（非关键）帧的冗余字典,为压缩感知重构提供稀疏表示方法;然后利用边信息估计的信号像素值和支撑集,辅助当前帧稀疏重构,提出了一种基于交替方向乘子的迭代算法以实现该重构优化问题的求解.实验结果表明,该重构方案能够获得较好的采样率和失真性能,主观图像质量也有所提高.     

Improved compressed sensing for high-resolution ISAR image reconstruction

For inverse synthetic aperture radar （ISAR）, an ISAR signal in the crossrange direction has the characteristic of sparsity in the azimuth frequency domain. Due to this property, a Fourier basis is adopted as a kind of sparse basis, and high crossrange resolution imaging is achieved by using the compressed sensing （CS） method. However, the Fourier expanding for signal with finite length will result in energy leaking and spectrum widening. As a result, the Fourier basis cannot obtain the optimum sparse representation for signals of unknown frequencies in most cases. In this paper, we present an improved Fourier basis for sparse representation of the ISAR signal, which is constructed by frequency shift and weighting of the Fourier basis and available to obtain the robust recovery performance via CS. Simulation results show that the improved CS method outperforms conventional CS method that uses the Fourier basis.     

基于匹配追踪的语音压缩感知观测序列的正弦字典建模

压缩感知技术是目前信号处理领域的研究热点.文中针对压缩感知技术实际应用于语音领域时压缩率不高的问题做了研究.首先介绍了压缩感知技术的理论,接着提出了适合建模的观测矩阵的选用标准.在行阶梯观测矩阵下,本文提出了观测序列的一种新模型——基于匹配追踪算法的正弦字典模型,该模型采用稀疏分解的方法对观测序列进行建模.仿真结果表明该建模方法有效地进一步压缩了观测序列,而不明显降低恢复语音的质量.