测量矩阵

摘要： 压缩感知可以在低于Nyqiust采样率条件下实现稀疏信号的精确恢复.重构算法是压缩感知的主要研究内容之一.本文基于子空间基追踪算法的回溯思想与共轭梯度法,提出了共轭梯度子空间基追踪算法.通过仿真实验验证了算法的有效性,并讨论了该算法利用几种常见测量矩阵对稀疏信号的重构效果.结果显示,当测量矩阵为部分Fourier矩阵时,该算法具有最优的重构效果.

摘要： 矿井无人工作区监控图像信息量较大,在图像的传输、存储阶段对硬件性能要求较高,造成传感器节点耗能增大、寿命骤减等问题,目前Gause、Bernoulli等压缩感知测量矩阵在重建矿井监控图像信号时精度较低。针对上述问题,设计了一种新的基于帕斯卡矩阵的块状压缩感知测量(BPCSM)矩阵。BPCSM矩阵利用时域非均匀采样与分块思想,将多个相同的小尺寸帕斯卡矩阵以对角线方式排列,同时结合联合正交匹配追踪算法实现矿井监控图像信号的压缩采样与重建,利用帕斯卡矩阵行元素有序排列的特点加强对图像信号低频段的采样,提高重建精度。实验结果表明:BPCSM矩阵对矿井监控图像信号的重建精度远高于Gause、Bernoulli等常用测量矩阵,当采样率为0.3时,基于BPCSM矩阵重建的矿工图像的峰值信噪比(PSNR)约为26 dB,矿工面部轮廓较为清晰;当采样率为0.5时,基于BPCSM矩阵重建的矿工图像的PSNR已达30 dB,几乎可以恢复矿工图像的全部细节,表明BPCSM矩阵具有较好的重建性能;通过选择合适的帕斯卡矩阵尺寸能够进一步提高图像信号的重建性能,满足矿井环境应用要求。

摘要： 针对电力信息系统的单体架构处理信息量较小,无法全面监测电网链路信息的问题,提出基于微服务架构的电力信息系统的全链路监控技术.利用压缩感知算法建立测量与感知矩阵,完成信号重构;采集全链路信息,使用连续小波变换方法对监控信号降噪处理.构建微服务架构,通过纵向与横向两个维度实现全链路监控.实验结果表明,该方法监控到结果和人工注入的异常数据包数量完全一致,能够实时、准确地监控电力信息系统线路中的电流及电压数据.

摘要： 压缩感知中的测量矩阵不仅关系到恢复算法的选择,而且影响着信号的重构精度.相关性是衡量测量矩阵性能的一个重要指标,目前降低相关性的主要方法是基于框架理论,这种方法一旦涉及到求矩阵的逆等问题,在计算复杂度等方面就会表现出严重不足.因此,在分块矩阵的思想上构造了新的测量矩阵,并且通过数值实验说明了当测量矩阵的行数和列数相差不大时,所构造的测量矩阵完全可以代替框架.基于相关性函数对OMP恢复算法进行了证明,并且最后的实验也验证了研究结果的合理性.

摘要： 在压缩感知中,可以通过减小等效字典(测量矩阵和稀疏字典的乘积)的互相干性值来提升稀疏重构算法的稳定性。已有的优化设计方法在减小等效字典互相干性值的同时没有考虑如何提高信号重构的计算效率,为了克服该问题,在稀疏字典固定的情形下,本文提出了一个关于测量矩阵的有约束光滑优化问题,其中第1个约束要求等效字典的Gram矩阵具有尽可能小的互相干性值;第2个则利用L1范数来促进测量矩阵的稀疏性。然后,利用收敛的交替投影算法进行求解。数值实验表明:针对图像恢复问题,相对于采用已有优化设计方法得到的等效字典,本文提出的方法显著提高了测量矩阵中的零元素占比,同时使得压缩感知系统具有更高的信号重构精度。

摘要： 针对常见混沌映射随机性不高、序列元素相关性较强、构造测量矩阵元素需间隔采样来满足数据统计的独立性等问题,通过级联量子Logistic混沌系统和广义Fibonacci数列构造一种新的复合混沌系统.在信息熵、空间特性和相关系数等方面对不同混沌测量矩阵进行定量分析,验证了提出的混沌系统具有遍历性和很强的混沌特性要求,序列元素具有较低相关性,满足数据统计的独立性要求.证明了提出的混沌系统构造的压缩感知测量矩阵满足RIP条件.实验分别对一维稀疏信号和二维图像进行仿真和讨论,结果表明,相较于其他测量矩阵采样率在1/2时,基于所提系统的压缩感知矩阵构造算法的一维稀疏信号重构成功率提高了4％,二维图像重构的信噪比提高了0.2 dB.测量矩阵的构造无需对采样间隔进行提前估计,提高了数据利用率,解决了其他混沌测量矩阵间隔采样造成的极大数据资源浪费的问题.

摘要： 为了降低水下无线传感网(UWSN)中数据收集的能耗和保证实时性,提出一种基于压缩感知的移动数据收集方案。以分布式能量均衡非均匀分簇(DEBUC)协议和压缩感知理论为基础,簇内节点依据设计的稀疏测量矩阵决定是否参与压缩采样,并将获得的测量值传输至簇头。然后,通过自主式水下潜器(AUV)的移动来收集各个簇头上的数据到数据中心,该问题被建模为基于信息质量最大化的旅行商问题(TSP),并提出近似算法进行求解。仿真实验结果表明,相比于已有的水下移动数据收集算法,本文方案在保证数据收集可靠性的同时,缩短了数据收集延时,延长了网络寿命。

摘要： 二维波达方向(direction of arrival,DOA)估计在雷达探测、电子对抗、医学成像等领域有着广泛的应用.针对现有算法估计精度不足、计算量巨大的问题,在基于压缩感知理论的背景下提出一种二维均匀L型阵列信号的DOA估计算法.该算法首先对阵列信号的俯仰角和方位角构建空间合成角,并对空间合成角构建过完备冗余字典;再利用正交化高斯随机矩阵构造观测矩阵;最后通过改进RM-FOCUSS算法和求解三角函数的方法还原出方位角和俯仰角.理论研究表明,该方法在高信噪比、多快拍条件下比传统算法具有更高的估计精度和分辨力,且通过压缩采样降低了运算量.仿真实验验证了上述结论.

摘要： 采集可压缩信号时,单像素相机的测量矩阵和稀疏变换基共同构成重构矩阵.针对0-1循环测量矩阵,尽管利于编程和硬件实现,但相应重构矩阵重构能力很差的问题,对比分析了基于0-1随机矩阵和0-1循环矩阵的重构矩阵,及其优化前后的重构效果,并给出相应的理论分析和比较评估.该理论分析和比较评估为单像素相机测量矩阵的选型和设计提供了方向指导,利于设计制造出性能更优的单像素相机.实验表明,对于可压缩信号,单像素相机不能使用0-1循环矩阵作为测量矩阵,但可使用0-1随机矩阵作为测量矩阵,并能对相应重构矩阵作有效优化.

摘要： 针对压缩感知理论中确定性测量矩阵的构造问题,基于二进制伪随机序列,提出具有采样和重构性能的确定性测量矩阵.利用有限域、编码理论和伪随机序列等理论,引入奇数和偶数情况的低相关性二进制伪随机序列,在此基础上,提出了适用于压缩感知算法的确定性测量矩阵.理论分析和软件仿真实验表明,在同样的信号输入条件下,与高斯随机矩阵和伯努利随机矩阵相比,基于伪随机序列的测量矩阵具有更加优秀的信号重构性能和更低的实现难度.

摘要： 压缩感知测量矩阵的性能,直接关系到无线网络中重构所需的数据包个数的多少,并且传统的随机测量矩阵不易于硬件实现,在资源有限的卫星环境中应用受限,针对上述问题,本文从压缩感知理论推广与应用的现实出发,构造了一种基于m序列族的高效数据测量矩阵MSFDMM.理论分析和仿真实验表明,所提矩阵MSFDMM的重建性能优于相同大小的高斯随机矩阵和伯努利随机矩阵.所提矩阵MSFDMM可由线性反馈移位寄存器结构实现,易于硬件实现,有利于压缩感知理论的实用化.

摘要： 为了解决无线传感器网络中数据采集过程中的冗余和传输能耗问题,深入分析信号的线性测量过程,提出一种用于压缩感知的测量矩阵设计方法.该方法结合对角矩阵和正交基线性表示原理,采用线性结构化的方法构造,过程简单、速度快、稀疏度高、没有冗余,适合硬件资源有限的传感器节点的实现.仿真结果表明,基于对角矩阵线性表示的测量方法与常见的高斯随机矩阵和部分哈达玛矩阵两种测量方法相比,该方法在相同信号重构精度前提下信号恢复成功率更高,传感节点可以通过压缩观测得到更少的测量数据,从而大大减少网络通信量,节约网络能耗,延长网络生存周期.

摘要： 本文主要介绍了压缩感知的基本原理,以及伪随机序列在压缩感知测量矩阵构造中的应用.分析了使用伪随机序列所构造的两个测量矩阵与小波基的相关性,并且利用构造的矩阵使用Matlab对一维信号进行仿真实验,得到重构误差随测量数的变化情况;对二维灰度和二值图像进行了重构实验,得到重构图像与原始图像的峰值信噪比随测量数的变化情况.最后,利用74LS194以及其他外围元件设计出伪随机信号发生器的硬件实现框图,观察仿真结果,验证了系统的正确性.

摘要： 针对压缩感知中测量矩阵的优化问题,提出一种基于混沌因子和动量项的梯度下降混合方法.在测量矩阵优化过程中,梯度下降法具有收敛速度慢以及容易陷入局部最小的缺点,该文基于混沌运动的随机性和遍历性,在步长变化中引入混沌因子,实现步长的自适应变化,避免因初始步长选择不当导致算法的不稳定;同时利用动量修正项,避免算法陷入局部最小值,进一步提高算法的收敛速度.促进该方法达到提高测量矩阵性能,降低测量矩阵与稀疏矩阵的互相关性的目的.仿真结果表明,该方法测量矩阵的优化速度快,互相关系数的分布更加集中在零周围,并且所得的重构图像的峰值信噪比(PSNR)提高.因此,文中方法优化所得的测量矩阵具有良好的性能.

摘要： 传统的采样方法要求采样频率不小于奈奎斯特频率的2倍,然而采集到的数据存在很大程度的冗余.压缩感知方法则利用少量的非适应线性测量就能够实现对原始信号压缩采样,进而也能精确的恢复出原始信号,因此压缩感知中测量矩阵的研究具有重要的理论意义.提出了一种基于梯度迭代实现对测量矩阵的优化方法.实验表明利用梯度迭代方法优化的测量矩阵恢复得到图像的PSNR,高于Valid提出方法恢复图像的PSNR,以及未优化的测量矩阵恢复图像的PSNR.另外梯度迭代方法改善了G矩阵中非对角元素的分布情况,更集中分布在0附近,达到了测量矩阵与稀疏矩阵的互相关系数减小的目的.

摘要： 穿墙雷达成像(Through-the-wall Radar Imaging,TWRI)可以应用在自然灾害、反恐和生命特征提取等特殊场景,这些场景的主要特点是数据运算量大.本文将压缩感知(Compressive Sensing,CS)应用在穿墙雷达成像中.通过时域有限差分方法得到场景中的回波信号,用背景相减法提取出目标回波,将所有采样值投影到测量矩阵上得到部分观测值,减小了数据在时间和空间的采集量.由于场景具有稀疏性,通过正交匹配算法重构出原始信号对其成像,成像效果与传统成像方式具有几乎相同的分辨率和质量.

摘要： 天线的暗室测试是一个复杂的过程,包含了暗室环境、吸波材料、静区大小、天线口径、测量仪器、机械控制、高性能仪器、计算机软件以及数据处理等各个方面的内容.上述每一项都会给测试结果带来误差,测试方法及测试误差的累积可能导致完全错误的结果.本文首先通过对微波暗室测试过程中复杂电磁环境的分析,建立匹配滤波体制下的接收回波信号稀疏表示模型;其次,结合现有的稀疏信号重建算法,研究复数域中稀疏重建算法和非相关测量矩阵性能评价标准,选择适合天线近远场测试的重建算法与测量矩阵.最终在微波暗室中模拟实现基于稀疏随机采样技术的天线近远场快速测试算法.

摘要： 针对宽带逆合成孔径雷达(ISAR)采样得到的数据量大所导致的存储压力大和回波信号缺失的问题,本文提出了基于压缩感知的二维成像算法.该方法通过分析回波信号的形式构造相应的字典,然后在单次回波数据中产生易于工程实现的测量矩阵来减少采集数据量,并随机抽取部分孔径位置进行测量,以少量的测量数据重建目标的二维信息.最后通过仿真数据和实测数据的处理结果验证了该方法的有效性.

摘要： 为解决红外图像系统复杂度与成像分辨率之间的矛盾，采用压缩传感(compressive sensing,CS)理论对红外成像系统进行研究。通过对原始红外图像进行稀疏化，构造基于高斯随机噪声的测量矩阵，实现对目标的压缩感知。以较少数目的测量信号表示目标，获取目标的稀疏表达，基于对目标的稀疏表达，构造基于正交匹配追踪的重构算法对目标信号进行重构，实现以较少的测量信号构造较高分辨率的图像。在几种典型红外目标图像上的分析表明，压缩传感理论可实现对目标的超分辨率成像，以较低分辨率的传感器获得较高分辨率的目标信息，重构出的目标红外图像与相应高分辨率传感器所获得的图像之间误差较低。

摘要： 在运载器目标飞行过程中,测距测量元素是获取高精度弹道结果的重要测量信息,具有观测误差源少、测量精度高等特点.针对相同观测弧段多颗卫星GPS伪距测元,建立了基于总体最小二乘算法的融合定位方法,将观测方程线性化,构造系数矩阵与观测向量的增广矩阵,依托奇异值分解理论确定弹道融合定位结果.与最小二乘算法相比,该算法除了考虑测量信息误差,还同时考虑了系数矩阵可能带来的误差,且计算过程中无需迭代和给出准确的弹道初值.同时,本文给出了算法有效性的有效度评价模型.仿真结果表明,除在目标机动时刻外,本文算法定位结果与传统最小二乘算法定位结果位置互差在10米以内,位置随机误差由1～2米提高到0.5米左右,一、二阶有效度均大于0.9,使用该算法解算的弹道定位结果可靠,精度符合处理要求.

摘要： 提供一种光学元件旋转类型的穆勒矩阵椭圆偏振仪，其用于解决由于在根据现有技术的能够测量任何样品的穆勒矩阵的一些或所有元素的双光学元件旋转类型的穆勒矩阵椭圆偏振仪中光源的剩余偏振、光检测器的偏振依赖性、高次项的傅立叶系数的测量值而引起的测量准确性和测量精度的问题。

摘要： 本发明提供一种基于Hadamard矩阵多通道方法的自适应光学系统传递矩阵测量装置及方法，该装置包括自适应光学系统、通道划分器、波前记录器和数据处理单元；其中，通道划分器对自适应光学系统的波前校正器的驱动器进行通道划分，数据处理单元根据Hadamard矩阵对划分出的通道施加电压，使平面波通过自适应光学系统后产生波前变化，由波前记录器计算并存储波前斜率，最后，数据处理单元对波前斜率矩阵进行矩阵运算，求取传递矩阵。本发明基于Hadamard矩阵多通道方法的自适应光学系统传递矩阵测量装置测量精度高、速度快，为大型自适应光学系统传递矩阵测量提供了一种有效的新方法。

摘要： 本发明公开一种透射谱矩阵和吸光度谱矩阵的测量系统，包括沿光路依次安置红外光源、准直透镜、干涉系统、起偏系统、样品仓、检偏系统、透镜、探测器和计算机处理系统；干涉系统包括分束器、固定镜和移动镜；其中分束器为立方体构件，沿其周向的四个面中与准直透镜相向的面为面A，自面A沿顺时针方向，依次为面B、面C和面D；在面B处安置固定镜；在面C的处安置移动镜；在面D处安置起偏系统，包括沿光路依次安置偏振器和消光比1/4波片；检偏系统包括沿光路依次安置消光比1/4波片和偏振器；计算机处理系统用于采集偏振信息并计算得到透射谱矩阵和吸光度谱矩阵。本发明还公开了一种透射谱矩阵和吸光度谱矩阵的测量系统的测量方法。

摘要： 提供一种光学元件旋转类型的穆勒矩阵椭圆偏振仪，其用于解决由于在根据现有技术的能够测量任何样品的穆勒矩阵的一些或所有元素的双光学元件旋转类型的穆勒矩阵椭圆偏振仪中光源的剩余偏振、光检测器的偏振依赖性、高次项的傅立叶系数的测量值而引起的测量准确性和测量精度的问题。

摘要： 基于两个子膨胀图的压缩感知的测量矩阵的获取方法及利用该测量矩阵恢复原始信号的方法，属于图像处理领域，本发明为解决现有还原图像技术时利用压缩感知的测量矩阵存在的问题。本发明的测量矩阵包括以下步骤：步骤一：建立两个膨胀图，G

摘要： 本发明公开了一种基于LDPC矩阵的测量矩阵设计方法，该方法包括以下步骤：步骤一、首先确定矩阵第一行开始处连续“1”的个数L，矩阵随后行“1”所在的位置根据上一行“1”的位置依次向右平移L个位置，以此保证循环子矩阵中每两个行或者列之间“1”的位置都不相同，构造出循环子矩阵；步骤二、从所述循环子矩阵中随机选择所需的行或列，构造基于LDPC矩阵的测量矩阵。步骤三、通过有限次数的搜索整个矩阵寻找四边环，并将四边环消去，构造基于LDPC矩阵的测量矩阵；该测量矩阵继承了LDPC矩阵稀疏性好、列相关值小等优点，同时克服了LDPC矩阵作为压缩感知测量矩阵时对于不同维数的测量矩阵需要预先确定最优d值（每一列平均“1”的数量）的不足。该矩阵具有稀疏性高、结构简单、正交性强和易于硬件实现的特点，并且重构效果良好。

摘要： 基于两个子膨胀图的压缩感知的测量矩阵的获取方法及利用该测量矩阵恢复原始信号的方法，属于图像处理领域，本发明为解决现有还原图像技术时利用压缩感知的测量矩阵存在的问题。本发明的测量矩阵包括以下步骤：步骤一：建立两个膨胀图，G

摘要： 本发明公开了一种基于LDPC矩阵的压缩感知测量矩阵构造方法，分为三个步骤，先构造子矩阵，再从子矩阵或单位矩阵中选取所需要的行或列添加到子矩阵中，最后进行四边环的消除来完成测量矩阵的构造。本发明引入的测量矩阵继承了其二值性与较好地稀疏性和正交性等优势，而且省去了根据信号大小和采样率的变化计算每列中“1”的数量的复杂过程；对不同大小的信号和采样率有固定的构造方式且构造方法简单，构造的测量矩阵易于硬件实现，而且提高了矩阵的稀疏性和正交性，适用于自然图像以及红外图像的压缩感知处理，具有构造方法简单、重构效果好、易于硬件实现的特点。

摘要： 本发明提出了一种基于矩阵初等变换的测量矩阵优化方法，该方法使得优化后的测量矩阵对信号的重构性能优于原始矩阵。本发明所述的方法是：首先对信号做稀疏变换得到稀疏向量

摘要： 本发明公开了一种基于LDPC矩阵的测量矩阵设计方法，该方法包括以下步骤：步骤一、首先确定矩阵第一行开始处连续“1”的个数L，矩阵随后行“1”所在的位置根据上一行“1”的位置依次向右平移L个位置，以此保证循环子矩阵中每两个行或者列之间“1”的位置都不相同，构造出循环子矩阵；步骤二、从所述循环子矩阵中随机选择所需的行或列，构造基于LDPC矩阵的测量矩阵。步骤三、通过有限次数的搜索整个矩阵寻找四边环，并将四边环消去，构造基于LDPC矩阵的测量矩阵；该测量矩阵继承了LDPC矩阵稀疏性好、列相关值小等优点，同时克服了LDPC矩阵作为压缩感知测量矩阵时对于不同维数的测量矩阵需要预先确定最优d值（每一列平均“1”的数量）的不足。该矩阵具有稀疏性高、结构简单、正交性强和易于硬件实现的特点，并且重构效果良好。