一种新的求解拟单调变分不等式的压缩投影算法

2020年Liu和Yang提出了求解Hilbert空间中拟单调且Lipschitz连续的变分不等式问题的投影算法,简称LYA。本文在欧氏空间中提出了一种新的求解拟单调变分不等式的压缩投影算法,简称NPCA。新算法削弱了LYA中映射的Lipschitz连续性。在映射连续、拟单调且对偶变分不等式解集非空的条件下得到了NPCA所生成点列的聚点是解的结论。当变分不等式的解集还满足一定条件时,得到了NPCA的全局收敛性。数值实验结果表明NPCA所需的迭代步数少于LYA的迭代步数,NPCA在高维拟单调例子中所需的计算机耗时也更少。     

散斑及压缩计算成像研究进展

计算成像是集光学、计算科学、信息科学于一体的新兴交叉领域技术。该技术基于多维光场调控与解调的信息传输原理,利用前端光电成像系统与后端数据处理的“一体化设计”,解决光场信息维度与探测维度不匹配的问题,从而有效提升感知能力和探测性能,目前已成为光电成像领域的前沿方向。其中,散斑成像能够通过调控散斑场来实现强散射光成像,打破了光散射妨碍成像的传统观点;空域和时域压缩计算成像通过对光场信号的编码,能够突破半导体工艺、大量数据传递与处理对高分辨率、高速探测器的限制;压缩计算光谱成像结合光学调制、复用探测与计算重构,解决了传统光谱成像中系统复杂、数据采集效率低和分辨率受限的问题。详细介绍这3类计算成像模式的原理方法和最新研究进展,分析当前尚存的问题,并对这类技术的未来发展方向进行了展望。     

基于空-谱编码的压缩感知高光谱计算成像

压缩感知高光谱计算成像技术是当前高光谱计算成像领域的研究热点之一,其能够在保持系统元器件物理特性不变的前提下,有效地提升成像质量。本文概述了高光谱计算成像的研究背景和基本概念,详细介绍了压缩感知高光谱计算成像系统的发展现状,重点阐述了本团队提出的基于空-谱编码的压缩感知高光谱计算成像技术,并对其系统组成、数理模型以及最新进展进行了说明。通过总结压缩感知高光谱计算成像的背景知识以及空-谱编码压缩感知高光谱计算成像的研究工作,力求为科研人员探索压缩感知高光谱计算成像新体制带来新的思路,促进高光谱计算成像技术的发展。     

码本在压缩感知矩阵中的应用

压缩感知矩阵的构造在压缩感知理论中起着举足轻重的作用.基于线性码和最优码本构造了一类新的压缩感知矩阵,并与DeVore构造的压缩感知矩阵和Gaussian随机矩阵的进比较,从不同的角度分别证明了当参数满足一定的条件时,新构造的压缩感知矩阵具有更好的性能.     

空分压缩余热自利用的理论增效极限研究

大规模空分系统中,利用各级空压机出口的低品位余热,经热驱动制冷循环转换后反馈用于冷却各级入口,可使实际过程进一步趋近于理想的等温压缩过程,实现压缩余热自利用和压缩过程自增效的目的。以10万规模空分中空压系统的余热回收为例,基于气体压缩和热功转换基础理论,构建理想情况下压缩余热反馈增效的热力学模型,分析该方法对压缩过程的理论增效极限。进一步,研究了压缩机级数、环境温度等关键因素对于压缩效率提升的影响规律。结果表明,在热机循环冷端温度和制冷循环热端温度为40°C的条件下,当环境温度为20°C时,四级自增效流程的理想节能率可达5.39%。此外,节能率与压缩机级数和环境温度分别呈负相关和正相关。整体而言,此方法理论上可达到的节能效果显著,具有较大的发展应用潜力。     

超声全矩阵数据联合稀疏重构的多测量向量模型应用

针对单测量向量模型(Single Measurement Vector,SMV)等传统压缩感知方法处理超声全矩阵数据时,存在重构精度低和重构耗时长等问题,本文研究了多测量向量模型(Multiple Measurement Vectors,MMV)应用的可行性。针对铝合金试块中不同深度的φ2 mm横通孔,分别使用MMV模型中的多测量稀疏贝叶斯(Multiple Sparse Bayesian Learning,MSBL)算法和SMV模型中的稀疏贝叶斯(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法进行超声全矩阵数据重构,并实施全聚焦成像。随后,引入归一化均方误差和阵列性能因子评价图像和信号的重构效果。实验结果表明,SBL算法在25%采样率时的归一化均方误差为1.9%,而MSBL算法仅需15%采样率即可达到相似效果且耗时更少。     

深海远程正交频分复用水声通信簇约束的分布式 压缩感知信道估计*

在深海远程正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)水声通信中,信道时延较长,导致信道频率选择性衰落严重,传统的压缩感知信道估计算法性能大幅下降。为此,本文利用深海远程信道在一定时间内具有相关性并呈较稳定簇状分布的特点,在分布式压缩感知信道估计中引入簇区域信息,进行簇约束的多数据块联合稀疏信道估计,提出一种簇约束的分布式压缩感知信道估计方法,并在深海开展了定点远程水声通信实验进行验证,实验结果表明,与传统的分布式压缩感知信道估计算法相比,本方法的能够降低50%左右的误码率。     

空间走离对量子光学频率梳压缩特性的影响

量子光学频率梳在量子计算、量子信息以及高精度量子测量等领域都有重要的价值,同步泵浦光学参量振荡器是制备量子光频梳最主要的手段.本文采用中心波长为815 nm、脉冲宽度为130 fs的锁模飞秒脉冲激光二次谐波泵浦Ⅰ类共线BiB₃O₆晶体以制备真空压缩态量子光频梳,给出了同步泵浦光学参量振荡器中空间走离效应对获得量子光频梳压缩度的影响.研究表明,随着晶体长度的增加,压缩度的增长会受到空间走离效应限制,经计算在晶体长度为1.49 mm时压缩达到最大.在此基础上,本文实验研究了在四种晶体长度下获得的真空压缩态量子光频梳的压缩特性,当BiB₃O₆长度为1.5 mm时获得了(3.6±0.2) dB的最大真空压缩,考虑损耗后为(7.0±0.2) dB,实验结果与理论分析相符.该研究揭示了飞秒脉冲光在非线性晶体中存在的空间走离效应是影响量子光频梳压缩特性的重要因素,为优化量子光频梳的实验测量提供了指导.     

CO2-离子液体压缩-吸收式制冷系统熵产分析

具有优良环保特性的CO_2制冷系统在全球范围内正成为研究的热点,但是其跨临界制冷循环中高系统运行压力带来的安全性和成本较高等问题目前仍是应用过程存在的技术挑战。采用CO_2压缩吸收式耦合制冷循环可以降低CO_2制冷系统运行压力。为了研究CO_2压缩-吸收式耦合制冷循环中各个部件在系统参数变化时对于系统不可逆损失(熵产)分布的影响,针对课题组之前提出的CO_2-离子液体压缩-吸收式耦合制冷系统,采用熵分析法建立了熵产分析模型,基于实验数据分析了冷却水进水温度与载冷剂进口温度对系统各部件熵产分布情况的影响。结果表明:系统熵产主要来源于冷凝吸收器与压缩机;冷却水进水温度从30℃上升至36℃时,系统各部件熵产与系统总熵产均有降低,其中系统总熵产从1.38 W·K~(-1)下降至1.18 W·K~(-1);载冷剂进口温度从21℃上升至27℃时,系统总熵产从1.23 W·K~(-1)上升至1.31 W·K~(-1);冷凝吸收器中熵产为系统总熵产的40%以上。研究结果为新型CO_2-离子液体压缩-吸收式耦合制冷系统的后续改进指明了方向。     

基于双极性混沌序列的托普利兹块状感知矩阵

感知矩阵的构造是压缩感知从理论走向工程应用的关键技术之一.由于托普利兹感知矩阵能够支持快速算法且与离散卷积运算相对应,因此具有重要的研究意义.然而常用的随机托普利兹感知矩阵因其元素的不确定性,使得它在实际应用中受到了诸多约束,例如内存消耗较高和不易于硬件加载.基于此,本文结合双极性混沌序列的内在确定性和托普利兹矩阵的优点,提出了基于双极性混沌序列的托普利兹块状感知矩阵.具体地,首先介绍了双极性混沌序列的产生并分析了它的统计特性.其次,构造了双极性托普利兹块状混沌感知矩阵,从相关性方面证明了新建的感知矩阵具有近乎最优的理论保证,并同时证实了它满足约束等距条件.最后,研究了该感知矩阵针对一维信号和图像的压缩测量效果,并与典型感知矩阵进行了对比.结果表明,提出的感知矩阵对这些测试信号具有更好的测量效果,而且它在内存开销、计算复杂度和硬件实现等方面均具有明显的优势.特别地,该感知矩阵非常适用于多输入-单输出线性时不变系统的压缩感知测量问题.