压缩感知理论及其重构算法

压缩感知理论为信号采集技术带来了革命性的突破,它采用非自适应线性投影来保持信号的原始结构,以远低于奈奎斯特频率对信号进行采样,通过数值最优化问题准确重构出原始信号。分析了信号的稀疏表示、压缩感知的基本理论,设计了两种主要的重构算法——匹配跟踪算法、互补匹配跟踪算法,并对两种算法的特点进行了对比。     

毫米波FPA成像系统馈源天线研究

毫米波焦平面阵列（focal plane array,FPA）成像系统中,馈源天线的排列密度是决定系统空间采样率的主要因素。提出了一种新型结构的介质棒天线,相对于其他馈源天线,它具有宽频带、低副瓣、低互耦和低交叉极化,通过改变长度而不是横截面来改变天线增益等优点,易于排成紧密的馈源阵列,以更低的溢出损耗实现对透镜或反射面天线的有效照射。通过详细的理论分析、仿真和优化设计,研制了介质棒天线及其阵列并将其应用于毫米波FPA成像系统中。该系统可用于探测人体隐匿物品,成像效果较好。     

改造普通车床加工电解槽阳极导杆

介绍了改造普通车床加工电解槽导杆的必要性及其方法,研究并分析了车床改造及装夹装置、支架、刀盘的结构、原理及使用效果和注意事项,对同类生产企业具有借鉴作用。     

圆形腔体内热杆件轴向同心移动湍流换热模拟

提出利用稳态方程求解长杆状发热物体在圆形腔体内做轴向运动时产生湍流对流和传热问题,可以节约计算成本.对3种工况进行了数值模拟,得到整个计算域的流场与温度场.模拟的结果与经典经验公式基本吻合.对比了3种工况条件下发热物体壁面局部努塞尔数、壁面局部温度以及发热物体前后端附近空气的温度分布,发现当圆环流与物体移动逆向时有强化散热作用,而当圆环流与物体移动同向时散热效果变差.     

基于压缩感知的MIMO系统稀疏信道估计

在多输入多输出通信系统中,接收端信道均衡与相干检测需要利用信道状态信息. 传统信道估计方法如最小二乘法和最小均方误差法均基于多径信道密集型假设,导致频谱利用率低下. 为此,该文研究在单载波MIMO系统中的稀疏信道估计,利用多径信道的稀疏特性提出一种基于压缩感知理论的信道估计方法. 这种方法能利用较少的导频信号达到与传统方法相比拟的估计性能,从而提高频谱利用率. 仿真验证和理论分析表明,基于压缩采样匹配追踪的压缩感知信道估计方法为MIMO系统稀疏信道估计的最优选择.     

压缩感知中基于广义Jaccard系数的gOMP重构算法

为了解决信号重构性能差的问题,提出了一种基于广义Jaccard系数的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit, gOMP)重构算法。该算法利用广义Jaccard系数相似性匹配准则替换gOMP算法中的内积度量准则,优化了通过感知矩阵来选择与残差余量最匹配原子的匹配方式。实验结果表明,该算法的重构成功率不仅高于gOMP算法,同时也高于OMP、StOMP等算法。     

加工长杆异型螺杆数控铣床的开发与应用

 异型螺杆零件具有螺距和底径随角度变化的特点,在通用数控车、铣床上难以实现加工.本文设计了一种新型长杆异型螺杆专用数控铣床,应用FANUC 0i-MC数控系统;采用卧式铣床结构,由c轴带动工件旋转,x轴和z轴交流伺服电机驱动实现切削进给,铣刀主轴采用交流变频无级调速,数控螺杆铣床三轴三联动.研究表明,该成果对提高加工异型螺杆的生产效率和加工质量,拓展数控铣床的功能,具有广泛的实际工程意义.     

斜视合成孔径雷达的稀疏降采样数据成像方法

针对合成孔径雷达数据量庞大,不便于存储传输等问题,结合经典的距离多普勒成像算法与压缩感知理论,提出一种稀疏降采样斜视SAR数据的成像方法.在方位向上用随机降采样的方式录取数据,对所得数据进行相应的距离徙动校正和距离脉压,随后将方位向脉压建模为典型的压缩感知模型,用平滑l₀算法重构出二维SAR场景.利用该方法能有效地减少稀疏场景的SAR回波数据量,仅采用传统数据量的25%,即可获得清晰的二维成像结果.     

基于弹性理论的拉力型锚杆锚固段应力分布规律研究

视锚杆和周围介质为弹性材料,在弹性半空间里,利用Mindlin位移解,根据拉力型锚杆实际工作状态,推导出拉力型锚杆锚固段轴向应力和弹性粘结应力分布的方程．并分析相关岩土参数对锚固段轴向应力和剪应力的分布的影响,得出影响较大的几个因素,为拉力杆的力学分析和工程设计提供理论依据．     

结合多尺度学习的WBAN数据处理机制

无线体域网进行生理信号长期非间断观测过程中,为捕捉生理数据动态特征以提升信号压缩率,增强网络能量有效性,综合考虑压缩感知和多尺度在线字典学习,提出了一种能量有效数据处理机制。首先依据各尺度系数能量占比设计观测矩阵,以提高观测数据有效性;其次,节点对多尺度小波系数进行随机投影,以深入削减数据量;最后,结合多尺度鲁棒字典学习,高质量恢复原始数据。数值结果表明,所提机制在重构精度、数据压缩率方面表现尤佳,有助于提升网络能量有效性。当压缩率高达85时重构信号仍满足医疗诊断要求。