基于变分模态分解和压缩感知的弱观测条件下雷达信号重构方法

针对弱观测条件下雷达信号存在数据残损的问题,该文提出一种基于变分模态分解和压缩感知(VMD-CS)的雷达信号重构方法.首先通过变分模态分解对采样数据进行降解去噪处理,其次在压缩感知框架下构造观测矩阵、稀疏表示字典矩阵,然后基于正交追踪匹配(OMP)算法重构出稀疏表示向量.在此基础上利用离散余弦稀疏矩阵重构信号,实现对残损雷达信号的数据重构.在连续丢失数据和随机丢失数据两种情况下,对实际采集的线性调频(LFM)雷达信号进行仿真实验.实验结果表明:在数据连续丢失率不高于30％或随机丢失率不高于60％的情况下,该文方法能有效重构雷达信号,在时域、频域和瞬时频率上能够准确逼近原始信号.     

基于变分模态分解的脉率变异性信号提取方法

针对现有脉率变异性(Pulse Rate Variability,PRV)信号提取方法存在抗噪性差、参数选择主观等问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的脉率变异性信号提取方法。首先,对原始脉搏信号进行变分模态分解,从中提取可以反映脉搏主波变化的分量,对该分量进行平滑滤波;然后,计算滤波后分量的极大值位置,以相邻极大值位置为依据,计算原始脉搏信号对应区间的最小值,得到脉搏信号波谷;最后,根据波谷计算脉率变异性信号。采用31组实测脉搏信号对所提出的算法进行验证,结果表明脉率变异性信号提取的准确率在97%以上,因此所提算法可用于日常生活工作状态下脉率变异性信号的精准提取。     

基于压缩感知的信号重构

压缩感知是针对稀疏或可压缩信号,在采样的同时即可对信号数据进行适当压缩的新理论,采用该理论,可以仅需少量信号的观测值来实现精确重构信号。文中概述了CS理论框架及关键技术问题,介绍了信号稀疏表示、观测矩阵和重构算法。最后仿真实现了基于压缩感知的信号重构,并对正交匹配追踪(OMP)重构算法性能作了分析。     

基于压缩感知的信号重构研究

按照Nyquist采样定理,信号的采样率必须为信号最高频率的2倍以上,这会产生大量的冗余数据。压缩感知是一种新兴的采样理论,对于可以稀疏表示的信号,它能够以远低于Nyquist采样速率对信号进行采样,并通过优化算法实现重构。介绍了压缩感知的基本理论,并分别选取时域稀疏、频域稀疏和图像信号进行了仿真分析,实验结果显示,压缩感知理论能较好的重构原始信号。     

基于变分模态分解的自适应滤波降噪方法

为了提高分析信号的信噪比,本文提出了一种基于变分模态分解的变步长归一化最小均方自适应滤波降噪方法.该方法对原信号进行变分模态分解并区分信号分量和噪声分量,再对噪声分量进行间隙阈值降噪处理并将其作为参考信号输入自适应滤波器,通过自适应算法迭代处理得到降噪后的信号分量,并通过重构算法得到最终降噪后的信号.本文还在变分模态分...     

基于OMP的非合作宽带脉冲压缩雷达信号的压缩感知研究

压缩感知技术可以用来实现对非合作宽带信号的欠采样快速处理。宽带脉冲压缩雷达能够有效解决雷达探测距离和距离分辨力的矛盾,在探测领域得到了广泛应用,为实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的快速欠采样接收处理,本文首先开展了信号稀疏分解与重构算法研究,通过对贪婪算法、凸松弛类算法、组合类算法三大算法进行对比分析,选用了运行速度快且重构精度高的正交匹配追踪(OMP)算法针对非合作宽带脉冲压缩雷达信号进行压缩感知仿真分析。仿真结果表明:在一定信噪比条件下,OMP算法完全能够实现对非合作宽带脉冲压缩雷达信号的欠采样和信号重构,从而实现了对非合作宽带雷达信号的欠采样处理,为处理非合作超宽带雷达信号提供了很好的理论指导。     

基于矩阵分解的压缩感知算法研究

奈奎斯特采样定律是长久以来具有指导意义的经典信号处理技术,它提出信号在采样过程中,当且仅当采样率大于信号带宽的2倍时,才能精确重构信号。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理对信号采样率的限制,以更低采样率采样信号,并通过适当的重构算法恢复信号。文中以压缩感知理论为基础,结合目前广泛采用的正交匹配追踪算法,基于矩阵分解思想,提出2种改进算法,在运算复杂度方面取得优化,并且满足信号处理时对重构精度的要求。     

基于改进变分模态分解的Ф-OTDR信号去噪方法

针对相位敏感光时域反射仪(Ф-OTDR)信号信噪比过低的问题,提出了一种基于改进变分模态分解(VMD)结合独立成分分析(ICA)的去噪方法。首先,采用模拟退火方法(SA)对VMD进行优化;然后,采用SA-VMD将预处理后的Ф-OTDR信号分解成一系列本征模态分量(IMF),并根据相关准则选取IMF分量进行虚拟噪声重构;最后,将原始信号与虚拟噪声作为ICA的输入,去除信号中的噪声,提高信号信噪比。采用自行设计的相干Ф-OTDR系统进行实验验证,结果表明,该方法能够有效去除噪声,与EMD-ICA和SA-VMD方法相比,信噪比提高了4dB,这对系统的实际应用具有重要意义。     

基于CEEMD的压缩感知降噪在雷达信号识别中的应用研究

面对日益复杂的电磁对抗环境,如何有效从复杂噪声背景下提取雷达辐射源信号,成为目前热点难题。为此,提出了基于CEEMD的压缩感知理论降噪方法。原始信号经CEEMD处理,对分解得到的本征模态分量通过计算排列熵确定噪声分量和信号分量,在对噪声分量进行有用信号提取时,采用正交匹配追踪算法替代传统阈值处理方法以恢复信号稀疏性,达到降噪目的,该方法无需信号先验知识,克服了传统阈值选取主要依靠主观判断的问题。通过仿真信号分析和雷达辐射源信号识别应用研究,结果表明,所提方法较CEEMD传统阈值方法对低信噪比条件下雷达辐射源信号识别率有了较大的提升,而且减少了有用细节流失。     

基于优化变分模态分解算法的回波信号去噪

超声流量计的回波信号中通常存在噪声干扰,导致回波信号难以准确定位.为滤除超声波回波信号中的噪声,提出了一种基于优化变分模态分解(VMD)算法的信号去噪方法.所提方法首先利用互信息准则的信息熵将遗传算法与VMD相关联.然后,将样本熵作为适应度函数,自适应性地优化VMD算法中的参数组合.最后,对原始信号进行分解,利用相关系...     

基于索引调制OFDM雷达通信共享信号压缩感知方法研究

针对在雷达通信一体化(RadCom)系统中正交频分复用(OFDM)共享信号通信速率不高、可靠性较差的问题,该文提出一种采用子载波索引调制(IM)的OFDM共享信号方案(OFDM-IM)以及对应的基于压缩感知(CS)的雷达信号处理算法。该方案在发射端采用IM调制增强OFDM信号通信质量,在雷达接收端采用CS技术获取目标的距离-速度2维超分辨图像,进一步采用快速分段重构、2次相参积累的方法降低算法的计算复杂度。仿真实验表明,相比于传统算法,该方法能显著提升对OFDM-IM共享信号的处理性能,并实现超低距离副瓣,是一种能够同时增强雷达与通信性能的一体化共享信号方案。     

基于结构组全变分模型的图像压缩感知重建

针对基于传统全变分(TV)模型的图像压缩感知(CS)重建算法不能有效地恢复图像的细节和纹理,从而导致图像过平滑的问题,该文提出一种基于结构组全变分(SGTV)模型的图像压缩感知重建算法。该算法利用图像的非局部自相似性和结构稀疏特性,将图像的重建问题转化为由非局部自相似图像块构建的结构组全变分最小化问题。算法以结构组全变分模型为正则化约束项构建优化模型,利用分裂Bregman迭代将算法分离成多个子问题,并对每个子问题高效地求解。所提算法很好地利用了图像自身的信息和结构稀疏特性,保护了图像细节和纹理。实验结果表明,该文所提出的算法优于现有基于全变分模型的压缩感知重建算法,在PSNR和视觉效果方面取得了显著提升。     

基于改进正交匹配追踪算法的压缩感知雷达成像方法

运算复杂度高是基于压缩感知(CS)的雷达成像方法走向实用亟待克服的难题。该文利用雷达目标散射率分布的稀疏性,研究了基于改进正交匹配追踪(OMP)算法的2维联合压缩成像方法。首先建立了步进频雷达回波的稀疏表示模型,根据稀疏字典和压缩测量的2维可分离特性,提出一种改进的OMP算法用于雷达图像形成,大大提高了计算效率,并很容易扩展到其他贪婪类算法中。从理论上对几种CS成像算法的性能及资源需求进行了分析比较,表明所提供的算法相比常规的CS算法在存储量和计算量上均具有显著的优势,仿真及暗室数据实验验证了所提成像算法的有效性。     

基于改进压缩感知的缺损光纤Bragg光栅传感信号修复方法

光纤光栅传感在实际的应用中,存在采样信号数据丢失问题,该文提出一种改进重构算法的压缩感知信号修复方法。根据缺损信号特征,选取与之匹配的观测矩阵与稀疏字典。基于压缩感知重构算法,提出匹配光纤布拉格光栅(FBG)信号特征的自适应阈值函数,同时增设阈值判决条件。分析了信号修复与传感测量精度的关系,采用重建信号的寻峰误差来验证信号的修复效果。仿真结果显示,在FBG光谱数据缺失30%的情况下,恢复信号的平均相对误差为10-6;均方根误差为0.0707,比对比算法低0.0232~0.1159;且系统平均运行时间远低于对比算法,表明采用该文算法修复缺损的FBG传感信号具有较高的重构精度与较好的实用性。     

基于量化压缩感知的IR-UWB接收信号重构研究

压缩感知理论为IR-UWB信号的低速采样接收提供了新的思路,但现有的低速率压缩采样架构大都理想化了量化过程。该文充分考虑量化噪声的实际影响,拟设计出抗噪性强的IR-UWB接收信号重构方法。基于对压缩采样值中噪声分布特性的分析,修正了信号重构模型,并通过仿真对比了DS (Dantzig-Selector)法求解和传统重构算法求解的性能差异。在此基础上,提出了一种在DS和SP (Subspace Pursuit)算法中自适应选择的信号重构方法(联合DS-SP)。仿真结果表明,联合DS-SP以折中于DS和SP之间的复杂度在不同噪声情形下获得了最优的重构性能,且相对经典重构算法有较大的性能提升,为压缩感知框架下的IR-UWB接收机数字后端提供了一种新的信号重构策略。     

基于压缩感知的加速前向后向匹配追踪算法

前向后向匹配追踪(FBP)算法作为一个新颖的两阶段贪婪逼近算法,因为较高的重构精度和不需要稀疏度作为先验信息的特点,受到了人们的广泛关注。然而,FBP算法必须运行更多的时间才能得到更高的精度。鉴于此,该文提出加速前向后向匹配追踪(AFBP)算法。该算法利用每次迭代中候选支撑集的信息,实现对已删除原子的再次加入,以此减少算法迭代次数。通过不同非零项分布的稀疏信号和稀疏图像的仿真结果表明,相对于FBP算法,该文提出的方案在不降低重构精度的同时,大幅降低了算法运行时间。     

基于自相关观测的语音信号压缩感知

本文基于压缩感知技术,根据语音信号的特点,提出了一种基于自相关特性的截断循环自相关矩阵作为观测矩阵,并在此基础上,从实用的角度出发,提出了基于模板匹配的近似截断循环自相关矩阵作为观测矩阵,并证明其满足RIP特性。由语音信号与截断循环自相关矩阵、近似截断循环自相关矩阵和高斯随机矩阵分别构造相应的观测,采用BP算法来重构原始语音信号。实验表明,由2个模板元素线性组合而成的近似截断循环自相关矩阵重构原始语音信号的性能与截断循环自相关矩阵的重构性能相当,且优于经典高斯随机矩阵,而且在相同的重构性能下,其压缩比远大于高斯随机观测矩阵,对语音信号的压缩性能有了明显地提高。      

基于稀疏度自适应压缩感知的电容层析成像图像重建算法

为提高电容层析成像(ECT)系统重建图像的质量,该文提出一种基于改进稀疏度自适应的压缩感知电容层析成像算法。利用压缩感知与电容层析成像算法的契合点,以随机改造后的电容层析成像灵敏度矩阵为观测矩阵,离散余弦基为稀疏基,测量电容值为观测值,建立模型。利用线性反投影算法(LBP算法)所得图像预估原始图像稀疏度,以预估稀疏度值作为索引原子初始值进行稀疏度自适应迭代。改进后的稀疏度自适应匹配追踪重构算法实现ECT图像重建,解决了稀疏度预估不准确导致重建图像精度差的问题。仿真实验结果表明,该算法可以有效重建ECT图像,其成像质量优于LBP算法、Landweber算法、Tikhonov算法等传统算法,是研究电容层析成像图像重建的一种新的方法和手段。     

基于基追踪-Moore-Penrose逆矩阵算法的稀疏信号重构

压缩感知(Compressed Sensing, CS)稀疏信号重构其本质就是在稀疏约束条件下求解欠定线性方程组,基于迭代加权Lp(001,p=2)类范数算法减小重构误差成为近来稀疏信号重构热点之一。该文提出了基追踪- Moore-Penrose逆矩阵(Basis Pursuit-Moore-Penrose Inverse Matrix, BP-MPIM)算法：(1)由基追踪(Basis Pursuit, BP)算法得到稀疏信号非零元素位置(亦称支撑集,对应于测量矩阵的列);(2)通过求解由支撑集所对应测量矩阵的子矩阵和CS测量值组成的超定线性方程组实现稀疏信号重构,并证明了由此重构的稀疏信号是其唯一最小二次范数解。仿真的稀疏信号和实测宽带雷达回波信号脉冲压缩结果表明,和原来算法相比,新算法具有更小的重构误差,且误差只存在于其支撑集内。