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基于稀疏重构的蜂窝夹层复合材料板中Lamb波传播特性估计方法北大核心CSTPCD
作者：高飞姬鼎丞韩潇王军伟綦磊林京
发表期刊：航天器环境工程 2021年5期
关键词：蜂窝夹层复合材料导波传播特性稀疏重构算法频率-波数域表达
摘要：针对航天器装备中蜂窝夹层复合材料板中的超声Lamb波传播特性难以准确估计的问题,提出基于导波信号稀疏表达与重构方法的传播特性曲线估计方法.首先,根据Lamb波传播的散射模型建立Lamb波在频率-波数域下的稀疏表达方程;然后,以Lamb波频率-波数域表达的稀疏性为约束条件,建立基于l1范数的基追踪消噪求解方法;最后,通过提取重构的导波频率-波数域表达结果脊线,可准确获取Lamb波传播的频散速度曲线.在蜂窝夹层复合材料机翼结构上进行测试实…查看全部>>
一种用于OFDM系统信道估计的稀疏重构算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：胡健生宋祖勋张倩郭淑霞
发表期刊：华中科技大学学报（自然科学版） 2016年6期
关键词：正交频分复用信道估计稀疏重构算法搜索空间稀疏度
摘要：针对在正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计中,经典正交匹配追踪(OMP)算法存在计算量大且需要已知稀疏度的问题,提出一种基于搜索空间预处理的自适应正交匹配追踪算法.使用正态分布来拟合多径信道抽头位置在相邻码元时刻的变化,依概率将搜索空间分成优先集和补充集,并将最近两次迭代后的残差比值作为搜索空间变换和迭代终止的判定依据.在多径数量未知且抽头位置变化的情况下,仿真验证所提算法的有效性.理论分析及仿真结果表明:新算法的计算复杂度低于经…查看全部>>
联合弹性碰撞与梯度追踪的WSNs压缩感知重构北大核心CSCDCSTPCD
作者：刘洲洲李士宁王皓张倩昀
发表期刊：自动化学报 2020年1期
关键词：无线传感器网络弹性碰撞优化算法收敛性压缩感知稀疏重构算法
摘要：为提高压缩感知(Compressed sensing,CS)大规模稀疏信号重构精度,提出了一种联合弹性碰撞优化与改进梯度追踪的WSNs(Wireless sensor networks)压缩感知重构算法.首先,创新地提出一种全新的智能优化算法— 弹性碰撞优化算法(Elastic collision optimization algorithm,ECO),ECO模拟物理碰撞信息交互过程,利用自身历史最优解和种群最优解指导进化方向,并且个…查看全部>>
基于压缩感知理论的中子能谱解谱方法北大核心CSTPCD
作者：吴广皓邵刚时光刘斌潘良明王锋周小为
发表期刊：原子能科学技术 2024年6期
关键词：中子能谱解谱压缩感知理论稀疏表示算法稀疏重构算法
摘要：准确的中子能谱信息对于核装置的设计和运行具有十分重要的意义,现有解谱方法通常将先验信息作为迭代初值使用,限制了解谱过程多重先验信息的使用.本文针对中子能谱测量中的解谱问题,建立了基于压缩感知理论的中子能谱解谱方法,并应用于几种典型中子能谱的多球谱仪测量和辐照监督管处中子能谱的活化片测量中的中子能谱解谱问题,结果表明:所建立的解谱方法可实现一次解谱中多重先验信息的使用,可有效实现典型中子能谱和反应堆辐照监督管处中子能谱的解谱,解谱…查看全部>>
联合智能优化和分簇CS的WSNs稀疏数据采集北大核心CSCDCSTPCD
作者：陈静
发表期刊：计算机工程与应用 2017年24期
关键词：无线传感器网络数据采集压缩感知智能优化稀疏重构算法
摘要：为提高无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)数据处理效率和降低网络能耗,提出了一种基于自适应智能优化和分簇压缩感知的WSNs稀疏数据采集方案.首先,建立分簇WSNs稀疏数据通信模型,通过定量分析节点密度与网络数据通信总跳数的关系,给出网络自适应分簇结果,并采用簇内观测矩阵测量数据获取和簇间多跳通信方式完成WSNs压缩感知数据采集;其次,采用StOMP算法进行稀疏信号重构,针对网络节点数据包丢失等链…查看全部>>
剪切光束成像技术稀疏重构算法北大核心
作者：陈明徕刘辉张羽罗秀娟马彩文岳泽霖赵晶
发表期刊：物理学报 2022年19期
关键词：剪切光束成像空域稀疏采样稀疏重构算法探测器阵列
摘要：在对低轨道运动目标成像时,剪切光束成像接收系统所需的探测器阵元数目非常庞大,探测器接收阵列的研制难度大,成本高.本文提出剪切光束成像系统空域稀疏采样技术,同时发射五束激光照射目标携带更多的频谱信息,研究稀疏重构算法,在经稀疏采样的回波信号中提取目标的相位差和振幅信息,通过波前恢复重构目标图像.理论上,在不影响分辨率的前提下,探测器阵列阵元数目可稀疏为传统三光束方法的1/2,突破了探测器阵元间距与发射剪切量相等的限制.仿真结果表明…查看全部>>
基于压缩感知的认知雷达参数估计北大核心CSCDCSTPCD
作者：崔琛代林余剑梁浩
发表期刊：现代雷达 2014年10期
关键词：认知雷达压缩感知优化算法稀疏重构算法
摘要：为了改善基于压缩感知技术的认知雷达(CR)目标参数估计的性能,研究了CR闭环反馈中的感知矩阵更新和稀疏目标场景重构.首先,根据等角紧框架和复Gram矩阵,构造胖矩阵情况下感知矩阵更新的目标矩阵;然后,将测量矩阵优化设计的最小二乘问题展开,利用Kronecher积推导测量矩阵更新的一步迭代公式;最后,引入阈值收缩函数去除迭代重加权最小二乘估计值中的无关小量,进而去除重构场景中的伪峰.计算机仿真实验验证了该算法的有效性.
基于改进的稀疏重构算法的行人异常行为分析北大核心CSCDCSTPCD
作者：汤春明卢永伟
发表期刊：计算机工程与应用 2017年8期
关键词：视频监控序列目标跟踪时空上下文异常分析稀疏重构算法
摘要：针对视频监控中行人异常行为识别问题,首先对行人进行跟踪,然后对跟踪得到的轨迹进行分析,最后判断行人行为是否存在异常.在行人跟踪方面,在时空上下文跟踪算法的基础上结合卡尔曼滤波器,有效改进了复杂背景中的遮挡问题.在异常分析方面,将跟踪得到的目标轨迹按照轨迹形状进行分类,得到场景中的正常轨迹集;将这些轨迹集作为后续处理的训练样本集,通过改进的稀疏重构算法对轨迹进行分析,利用重构误差来判断异常.五段视频序列的测试结果表明,该方法与改进前的方法相比具有较高的识别率.