压缩感知的多重测量向量模型与算法分析

压缩感知(Compressed Sensing:CS)技术是信号处理领域中数据获取和重构的新方法,其在理论上保证了只要源信号在时域或某种变换域中具有稀疏性,可以以远低于Shannon/Nyquist采样定理的采样率对信号进行采样而不至于引起信息丢失,同时,还可以以高概率重构源信号。CS现有算法大都从单重测量信号中恢复稀疏信号源,即为单重测量向量(SMV)模型。而在实际应用中,存在大量的多重测量向量情形,从多重测量向量中恢复未知的具有相同稀疏结构的联合稀疏信号源的模型称为CS的多重测量向量(MMV)模型。本文首先对CS-SMV和CS-MMV模型的基本数学原理进行了详细介绍,讨论了两种情况下稀疏源信号恢复的存在性与唯一性,然后在此基础上重点对近年来出现的各种联合稀疏信号的恢复算法进行了综述,分析了各种算法的性能,较全面的讨论了MMV模型的应用前景。最后对CS-MMV模型的发展趋势进行了总结和展望。

基于多重测量矢量的含旋转部件目标ISAR成像方法

针对逆合成孔径雷达(ISAR)中含旋转部件目标成像问题,提出了一种基于多重测量矢量和压缩感知(CS)的含旋转部件目标ISAR成像方法。通过分析目标主体信号和旋转部件信号的多普勒差异,建立目标主体信号在方位向的多重测量矢量(MMV)模型。由于主体信号在方位向具有固定支撑集,而旋转部件信号在此支撑集上不具有稀疏性,因此,利用MMV模型进行信号重建后即可获得目标的主体ISAR像。在此基础上,再利用逆Radon变换得到旋转部件的ISAR像。仿真结果验证了该方法的有效性。

多重测量矢量模型下的稀疏步进频率SAR成像算法

基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)的合成孔径雷达(SAR)成像算法可以用低于Nyquist采样率的采样数据完成稀疏目标高分辨成像。然而已有的算法在重构1维距离像时采用的大都是单重测量矢量(Single Measurement Vectors,SMV)模型,存在着重构耗时长、受噪声干扰大的缺点。该文从压缩感知的多重测量矢量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型出发,利用多重测量矢量恢复具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源,从理论与实验角度分析了基于MMV模型的SAR 1维距离像成像性能,提出了一种距离向基于MMV模型,方位向基于SMV模型的2维SAR成像算法。该算法从耗时上、重构精度上均优于SMV模型下的CS成像算法。通过对仿真数据和地基雷达实测数据的处理,验证了算法的有效性。

基于改进多重测量向量模型的SAR成像算法

近年来,基于压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论的稀疏场景SAR成像成为研究热点。在CS理论中,对于具有相同稀疏结构的联合稀疏目标信号源,多重测量向量(Multiple Measurement Vectors,MMV)模型可以获得优于单重测量矢量(Single Measurement Vector,SMV)模型的重构性能。然而,在距离徙动(Range Migration)不可忽略的应用场景,SAR各脉冲回波1维距离像具有不完全相同的稀疏结构,这使得无法在SAR应用中直接引入MMV模型。该文针对MMV模型与SAR距离徙动的矛盾,提出一种改进的MMV模型。在该模型下,各方位向位置对应的1维距离像的稀疏结构不要求完全相同,而是符合距离徙动特性。论文所提出的RM-OMP算法根据符合距离徙动特性的稀疏结构搜索稀疏信号支撑集,可以准确地重建稀疏信号源。论文采用仿真数据和实测数据实验验证了所提模型和算法的有效性。

基于嵌入蒙特卡罗模拟计算的遗传算法对多重测量装置~3He管排布的优化

为提高NDA方法测试分析精度,降低统计误差,在研制中子多重测量装置时通常将探测效率作为重要的设计目标。本文将蒙特卡罗模拟嵌入遗传算法中,以假想的90根3 He管中子多重测量装置为例,利用该方法对其3 He管分布进行理论模拟和优化,在短时间内求出探测效率为37%的最优排布。同时,利用蒙特卡罗模拟了随机抽样产生的1 000个有效排布,并对随机抽样分析与遗传算法结果进行比对分析。结果表明:利用遗传算法确定3 He管分布是快速有效的。

多重测量的测试数据分析与算法优化

多重测量是在重要应用场合为了改善测量系统冗余性而采用的一种特殊测量方式。该文以某核电站KIT系统堆芯温度测量为例，介绍了由某外国公司提供的多重测量偏差的算法，并对测试数据进行分析，以论证对该算法进行优化的必要性。

一种基于压缩感知的多重测量去噪算法

针对在图像处理过程中需要对海量数据进行处理的问题,提出了一种基于压缩感知的多重测量去噪算法,并通过仿真实验验证了该去噪算法的有效性及可行性,同时也验证了该算法在保持良好的的去噪性能的同时,能大幅降低所需处理的数据量.

基于EJ-301液闪的快中子多重性测量装置对Pu样品质量的测量研究

快中子多重性测量技术(FNMC)可以对保密封装或者非固定状态的核裂变材料的质量进行无损检测,且不需要标准样品刻度,在核保障领域,特别是核材料衡算方面具有重要的意义。该文研究了EJ-301液体闪烁体探测器组成的快中子多重性测量装置对Pu样品质量测量的准确性。利用Geant4模拟软件搭建了1×6 EJ-301液体闪烁体探测器组成的快中子多重性测量系统,并对Pu-240自发裂变中子源的方向、能量、时间分布进行了模拟。通过对不同质量的Pu-240源进行多重性质量计算,得到其相对质量偏差均在10%以下,但随着裂变材料质量的增加,相对质量偏差也相应增加。对钚金属进行多重性测量,得到其平均相对质量偏差为15.5%左右,偏差相对于模拟结果较大的原因可能由n/γ甄别误差导致。该结果比中子多重性测量装置的相对质量偏差降低了16%。结果表明,基于EJ-301液闪的快中子多重性测量装置能够较好地实现对钚金属的质量测量。

多重测量:替换设计和分析模式

在当今教育形势下,越来越多的人主张使用多重测量。但应该采用什么样的方法整合和使用多重测量的结果,人们至今并没有一致的看法。本文结合具体事例对此问题进行了探讨。1 什么是多重测量 评价活动对多重测量不断提出更多的要求,这与个体和组织不断被施加的压力有关。学生个体、

用于核保障中核材料衡算的液体闪烁体中子多重性测量装置

本工作优化设计建立了1套可用于核保障中核材料衡算的液体闪烁体中子多重性测量装置,并基于该装置开展了性能测试.结果表明,装置运行状态稳定,各项指标均在可接受范围内.同时开展了对252Cf源和标准Pu样品的实验室模拟测量等中子多重性测量研究.结果表明,该测量装置的探测效率好于15%,测量相对标准偏差为8.6%,表明在条件允许时,通过长时间信号采集,该中子多重性测量装置有能力替代基于3He管的中子多重性测量装置,通过中子多重性分析完成核保障中核材料衡算定量测量任务.

基于MCS-SBL算法的配电网故障定位方法

配电网拓扑结构复杂,传统方法往往需要大量测点信息且难以实现快速有效的故障定位,本文提出基于少量测点信息的故障定位方法。首先,利用等效原理建立一个欠定的故障节点电压方程;其次,利用多重测量向量模型的贝叶斯压缩感知算法求解方程,根据重构稀疏电流矩阵的非零元素位置求解故障区域,实现故障定位;最后,在IEEE33节点配电系统上进行仿真实验,结果表明,所提方法仅需要少量测点的故障前后正序电压分量便可有效定位故障,计算速度较快,并且基本不受故障类型、过渡电阻的影响,同时适用于单故障和多重故障的场景,具有较强的抗噪能力。

快中子多重性计数器测量Pu样品质量的模拟计算

依据Pu材料自发裂变和诱发裂变原理,推导了钚材料的快中子多重性测量方程。采用蒙特卡罗方法和Geant4程序,对含有24个探头的3×8液闪探测系统在有效测量空间范围内的快中子探测效率进行了模拟计算,分析了该系统探测效率的均匀性;在此基础上,针对5种不同丰度、不同密度的钚样品,利用本文建立的钚材料快中子多重性测量方程,计算得到了样品质量修正因子随增殖系数M及(α,n)中子与自发裂变中子之比α变化的拟合方程,并用这些拟合方程对质量小于5 kg的Pu材料的计算质量进行了修正。结果表明,修正后,计算质量与样品质量之间的相对偏差小于6%。

铀材料快中子多重性测量方程推导

随着国际核裁军的深入推进,针对核材料的属性认证愈发受到关注.快中子多重性测量技术作为一种无损检测技术,采用闪烁体探测器进行测量,在军控核查体系中发挥着越来越重要的作用.目前对于钚材料的快中子多重性测量方法发展较为成熟,对于铀材料的快中子多重性分析模型和测量方程还处于发展中.为建立铀材料的有源快中子多重性测量方程,本文在中子多重性分析方程推导过程的基础上,根据铀钚材料二者物理过程的区别,不考虑(α,n)反应,考虑快中子散射串扰的影响,利用概率母函数完成铀材料快中子多重性测量方程的推导.在此基础上,为检验测量方程的有效性,利用Geant4搭建一套3×8的井型探测系统进行模拟测量.通过分析对比耦合系数与增殖系数的拟合函数关系、多重计数率、质量求解偏差,证实了测量方程的可靠性和准确性,对快中子多重性技术的发展具有重要意义.

一种基于多测量向量模型的机械振动信号联合稀疏重构方法

针对目前机械设备越来越智能化、高速化、集成化和复杂化,传统的压缩感知模型(单测量向量)获得的测量信息比较单一,需要在不同监测点分别进行测量获得多个信号数据,浪费时间,并且忽略同一机器不同监测点之间信号的相关性,为充分利用信号间和信号内的相关性,更大程度上减少冗余性和采样时间,提出一种基于多测量向量模型的机械振动信号联合稀疏重构方法。重点研究了重构方法的设计:基于粒子群算法,首先通过时间稀疏贝叶斯算法求解出初始解,然后结合贪婪算法的修剪技巧并加入自适应粒子激活机制进行位置更新寻找最优解,最后对振动信号进行精确重构。实验结果显示,该方法较其它方法而言能有效的恢复机械振动信号且重构误差相对较小。

大空腔探测系统主动中子多重性反应系数模拟研究

为确定主动中子多重性反应系数对测量精度的影响,对大空腔探测系统主动中子多重性方法测量铀部件质量的全过程进行了直接模拟,基于MCNPX对28组相同浓缩度、相同密度、不同质量的内径1.2cm的半球壳型铀部件进行了模拟研究,获得了反应系数与样品增殖的关系曲线.对半球型、内径1.2 cm的半球壳型铀部件的模拟测量质量偏差都在1.5％以内,对内径3.2cm的半球壳型、半径6 cm和8 cm的圆柱型等形状差异较大的铀部件质量也仅偏小5％～10％.

中子多重性数学模型分析及其推证研究

针对中子多重性分析计算方法中存在的问题展开研究,提出了样品铀和钚增殖因子M、样品诱发裂变率F、样品反应率与自发裂变中子发射率的比值α的优化计算方法。首先通过数学分析及推导得出了样品铀的M和F的计算公式,提出更为精确的计算方法;其次运用反证法证明了现有文献关于钚材料的M、F及α计算中存在的问题,订正其纰漏,提出了更容易实现的计算方法。该优化计算方法步骤简明、可操作性强,具有很强的实用价值。

网络中心性指标在技术测度中的应用

探索网络中心性指标在关键技术、核心技术(群)和共性技术测度中的应用,将丰富和发展技术测度研究的定量方法,具有重要的理论意义和实践意义。中介中心度适合作为关键技术的测度指标,特征向量中心度适合作为核心技术群的测度指标,网络多重测量中心度适合作为共性技术的测度指标。

全球太阳能产业共性技术测度

进行全球太阳能产业共性技术测度分析,有助于选择和管理太阳能产业发展过程中的共性技术。选取《德温特创新索引》数据库中全球太阳能专利数据为样本,将技术网络中多重测量中心度指标与技术共类率指标结合起来,结合太阳能领域可视化的技术网络图谱,对全球太阳能共性技术进行了测度。结果显示,两项指标测度的结果基本完全一致,说明该两项指标都可以用来进行产业共性技术测度。下一步,拟在太阳能产业共性技术测度基础上,探索太阳能产业的共性核心/关键技术的测度。

空间相关性约束联合子空间追踪的高光谱图像稀疏解混

通过深入分析高光谱图像空间相邻数据之间的空间相关性,提出一种利用空间相关性进行约束的联合子空间追踪解混(Spatial correlation constrained simultaneous subspace pursuit,SCCSSP)方法。该方法首先基于分块思想将高光谱图像进行分块处理,然后在图像块的端元提取步骤中,结合空间相关性特征对端元的提取进行约束,从而确保当前端元支撑集相对于高光谱图像残差是最优的。在丰度估计中将图像块的端元集合合并作为整幅图像的端元支撑集,通过求解非负性约束的最小二乘法获得丰度重建图像。模拟图像数据实验结果表明,本文方法在同等条件下能够获得更高的信号重构误差,且解混运算时间低于凸优化算法。在实际图像数据实验中,本文方法丰度图像稀疏度最低,取得了仅次于SUnSAL-TV算法的图像重建误差,其所得到的丰度重建图像也取得了更好的视觉效果。实验结果验证了本文方法具有更高的解混精度。