低信噪比下二维联合快速超分辨B-ISAR成像方法

双基地ISAR成像分辨率受限于信号带宽和方位积累时间,且成像质量受噪声影响严重.本文在充分考虑回波的二维联合稀疏特征基础上,提出二维联合字典下的矩阵复数近似消息传递超分辨快速成像算法.在构建双基地ISAR的二维联合超分辨成像模型基础上,首先通过向量化处理,将二维超分辨成像问题转换为复数基追踪去噪问题;其次通过两种策略实现复数基追踪去噪问题的快速求解,一是利用向量化与Kronecker积的关系,推导出矩阵形式复数近似消息传递算法,从而避免向量化处理带来的大矩阵运算量和大存储量问题;二是为进一步减少单次迭代的运算量,将矩阵乘法等效为二维快速傅里叶变换.最后,利用本文算法在迭代过程中对噪声阈值不断精确逼近,提高算法在低信噪比下的成像能力.仿真数据成像结果验证了本文算法的有效性.     

基于执行器误差补偿的不确定非线性MIMO系统控制

针对高超音速飞行器执行器饱和的问题,在考虑全维运动及系统不确定项的情况下,提出了一种基于执行器误差补偿的非线性反步自适应控制方法,该方法通过引入执行器误差动态补偿机制,使得当控制输入超出其自身幅值限制时,能够立刻恢复到其幅值限制范围内,且引入小波神经网络自适应律和鲁棒项确保闭环系统是最终一致有界稳定,通过仿真验证了所设计方法的有效性。     

低信噪比下双基地ISAR一维距离成像分辨率增强方法

针对双基地角使双基地ISAR(B-ISAR) 1维距离成像分辨率下降的问题,该文提出基于多量测向量(MMV)模型的复数近似消息传递(MCAMP)的B-ISAR 1维距离成像分辨率增强算法。首先,建立距离联合稀疏模型。然后,通过向量化处理将联合稀疏问题转换为块稀疏复数基追踪去噪问题,利用Kronecker积提出MCAMP算法进行求解,以得到不受双基地角影响的1维距离像。最后,通过快速傅里叶变换(FFT)代替矩阵与矩阵相乘进一步减少了计算复杂度,进而提高了算法的实现效率。仿真成像结果验证了所提方法在重构精度和重构时间方面的优势。     

基于联合块稀疏模型的随机调频步进ISAR成像方法

在回波数据稀疏、低信噪比等不利条件下,利用随机调频步进信号进行ISAR成像时,成像性能将会严重下降。针对上述问题,该文在充分分析随机调频步进信号回波特性的基础上,提出利用目标距离向具有的联合块稀疏特征来获得高质量ISAR图像的新方法。首先,推导了在随机调频步进信号发射波形条件下目标回波信号的联合块稀疏成像模型并分析了该模型特征;其次,提出了联合块稀疏正交匹配追踪稀疏重构算法(JBOMP)实现对模型的求解。该算法利用ISAR回波信号具有的块稀疏以及联合稀疏等先验信息,因此在低量测值、低信噪比条件下的ISAR成像性能得到了增强。所提算法还可以实现对多维信号的联合处理,且具有较快的运算速度。理论分析与仿真实验均验证了所提方法的有效性。     

基于压缩感知理论的雷达成像技术与应用研究进展

压缩感知理论基于信号稀疏性,将对信号采样转换为对信息自由度的采样,可大大降低采样率。而将压缩感知理论应用于雷达成像时有望在以下几个方面得到改善:增强成像性能,简化雷达硬件设计,缩短数据获取时间,减少数据量和传输量等。该文从压缩感知的稀疏性,压缩采样,无模糊重建3个关键步骤与成像雷达有机结合的角度,对近年来基于压缩感知理论的雷达成像技术研究现状进行系统综述,重点论述场景稀疏性与成像关系, 压缩采样方法(包括硬件)设计,场景图像快速高精度重建以及成像系统体制应用等方面,最后探讨了压缩感知理论应用尚需解决的问题和进一步发展方向。     

HA型大孔吸附树脂及活性炭对胆红素吸附性能的研究

本文选用HA型大孔吸附剂对患者血中胆红素进行了动态、静态吸附性能实验,考察了其对血液生化的影响。同时,用瑞典GAMBRO肾罐中活性炭进行了比较,实验结果表明,HA吸附剂对直接胆红素的吸附功效与进口活性基本相同,但血液生化指标HA吸附剂优于活性炭。     

任意稀疏结构的复稀疏信号快速重构算法及其逆合成孔径雷达成像

为同时提高压缩感知(CS)中任意稀疏结构多量测向 量(MMV)模型的重构性能和重构速度,提出基于改进线性Bergman 迭代(LBI)的任意稀疏 结构MMV模型重构算法。首先给出了任意稀疏结构MMV模型,并对模型进行了分析,利用LBI 实现MMV模型的二维重构;然后,通过 设置预条件子的方 法对感知矩阵的条件数进行优化,以通过提高收敛速度而提高重构速度,并从理论和仿真两 个方面对算法 的收敛性和运算量进行了分析;最后通过仿真结果表明,本文算法能够高质量地重构任意稀 疏结构MMV模型, 同时在重构速度方面具有明显的优势。基于实测数据不同信噪比(SNR)条件下的逆合成孔径雷达(ISAR)成像结果,验证了算法的有效性。     

任意稀疏结构的多量测向量快速稀疏重构算法研究

目前的稀疏重构算法求解多量测向量时存在两个问题:一是计算复杂度高;二是不能实现任意稀疏结构的多量测向量重构.为此,本文提出一种多量测向量快速重构算法.该算法首先构建矩阵平滑零范数法,实现对具有任意稀疏结构的多量测向量的重构,并获得多量测向量的初始支撑集;其次根据稀疏度与量测维度的关系,对初始支撑集进行筛选获得预选支撑集;然后采用贝叶斯组检验方式得到信号重构所需的最终支撑集;最后通过最终支撑集实现信号的重构.该算法充分利用了矩阵平滑零范数法的高效性以及贝叶斯组检验对冗余支撑集的剔除功能,不但实现了稀疏位置随机变化的多量测向量的高效重构,而且保证了算法的精度,并对噪声具有一定的鲁棒性,基于实测数据的ISAR成像实验验证了所提算法的有效性.     

中分子物质与血液净化

本文介绍了中分子物质假说及其理论的发展,揭示了中分子物质与疾病的关系,并提示了血液净化疗法在临床应用的实际价值。