基于熵变匹配追踪的叶端定时数据缺失识别方法研究

为解决叶端定时系统在实际应用中存在的数据缺失问题,提出基于熵变匹配追踪的叶端定时数据缺失识别方法。该方法利用相关熵诱导度量基于高斯核函数度量样本的权重。不同于正交匹配追踪对所有观测数据赋予相同权重,熵变匹配追踪基于相关熵诱导度量变化,对观测数据赋予不同范数类型的权重,使得其对异常值具有较好的鲁棒性。通过仿真分析与实验对该方法的性能进行验证,结果显示所采用的熵变权重因子为数据缺失位置分配了接近于零的权重,有效降低了数据缺失对特征提取结果的影响,证明了该方法的鲁棒性。基于熵变匹配追踪的叶端定时数据缺失识别方法为叶端定时系统的装机应用提供了理论支撑,具有技术借鉴价值。

基于匹配追踪的信号去噪方法性能影响因素分析

基于匹配追踪(Matching Pursuit)的信号去噪方法的基本思想是利用信号、噪声与原子库相关性大小的差异。在实际应用中,相关性大小要用内积来衡量。当信噪比较低、信号长度有限时,内积不再准确反映相关性大小,去噪方法的性能严重下降甚至失效。该文首先介绍了此类方法的基本思想和处理流程,在此基础上深入分析了信噪比、信号长度对相干比阈值及去噪性能的影响,通过仿真验证了分析结果的正确性,并从中得到了一些有益的结论。

基于改进广义正交匹配追踪的低地球轨道卫星MIMO-OTFS系统的信道估计方法

针对基于多输入多输出(MIMO)技术和正交时频空间(OTFS)调制的低地球轨道卫星系统的复杂性带来的信道估计困难问题,提出一种基于改进广义正交匹配追踪(GOMP)的信道估计方法。根据单输入单输出(SISO)-OTFS系统的输入输出关系和低地球轨道卫星信道的传播特性,建立一种基于MIMO-OTFS的低地球轨道卫星信道模型,并将系统的信道估计问题转化为稀疏信号的恢复问题。考虑到传统的GOMP算法存在对稀疏度的过度依赖和对稀疏信号的重构精度差等问题,所提方法结合了分段弱正交匹配追踪(SWOMP)的弱选择思想和广义Jaccard系数的相似性准则,以快速准确地重建稀疏信号。仿真结果表明,当天线数为16且导频开销比为0.5时,与正交匹配追踪(OMP)算法相比,所提方法的归一化均方误差(NMSE)降低了约2.5 dB,误码率(BER)降低了约5 dB。

基于正交匹配追踪的深度波数谱分解及其在含油气储层预测中的应用

常规时间域地震属性分析是利用由叠前深度偏移数据转换至时间域的数据,这种转换将造成有效高频信息的损失,为了充分利用深度域资料成像精度高的优势,有必要开展深度域资料属性分析工作。由于深度域波数与频率和波速有关,如何获得高分辨率深度波数谱是深度域地震属性分析的关键。采用基于稀疏反演的谱分解方法,通过建立深度域过完备子波库,利用正交匹配追踪算法提高深度波数谱计算分辨率,通过理论模型的深度波数谱属性计算,并与时频谱属性进行对比,分析含油气储层的深度波数谱变化特征,通过实际资料的深度波数谱属性分析应用,验证利用深度波数谱进行含油气性预测的实用性。结果表明,基于正交匹配追踪算法的深度波数谱分解方法具有较高分辨率,可作为深度域含油气储层预测的高精度手段之一。实际数据应用表明,深度波数谱含油气储层下方出现低波数伴影现象,可作为深度域指示油气储层存在的标志,基于正交匹配追踪的深度波数谱分解方法可有效识别低波数伴影异常,对深度域地震资料进行含油气储层预测。

权重化QR分解的正交匹配追踪算法硬件实现

为在小型化、低成本的硬件平台实现正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法,针对OMP算法中最小二乘法的问题,该文构造一个确定性的传感矩阵,提出一种低复杂度、低资源的权重化QR分解的OMP(Weighted QR decomposition OMP,WQR-OMP)算法硬件结构,在ZYNQ 7020型号芯片上搭建WQR-OMP SOC系统.WQR-OMP算法在传感矩阵进行QR分解后,根据三角矩阵R中元素的分布特性,通过权重化运算只保留主对角线上的元素而其他余元素归零,得到对角矩阵D,然后近似计算稀疏向量的解.实验结果表明:与基于QR分解的OMP(QR decomposition OMP,QR-OMP)和Batch-OMP算法的硬件结构相比,WQR-OMP算法硬件结构的重构速度更快、存储资源更少.在压缩率为0.25的条件下,WQR-OMP SOC系统对256×256分辨率图像的重构时间为400 ms左右,其速率比仅使用ARM处理器的重构速率提高了约6.3倍.与其他现有研究对比,该系统在Block RAM存储资源消耗较少的情况下,进一步提升了重构速度,适用于存储资源受限的硬件平台.

一种自适应加速的多路径匹配追踪重建算法

在压缩感知重建算法中,多路径匹配追踪算法能够通过搜索多个路径提升获得全局最优解的可能性,但产生的大量冗余路径会造成严重的性能损耗。针对此问题,提出了一种基于自适应加速的多路径匹配追踪重建算法。首先,该算法在路径分解时,通过设置阈值门限控制生成的子枝点数量,优化了原算法平均分配路径数的策略,使相干性强的父枝点可以遍历更多的子枝点,限制相干性小的原子被分配到新的路径中;其次,利用首个路径产生的重建残差,设计了新的修剪准则对候选路径进行二次筛选,进一步减少冗余路径的生成,降低了计算支出;最后,在理论上推导了所提算法在理想状态下准确重建信号的有限等距性条件,给出了所提算法在有噪条件下准确重建信号的信噪比界限。仿真结果表明,在一维和二维信号的重建实验中,所提算法在保证较高的重建精度的前提下,与多路径匹配追踪算法相比,有效提升了重建效率。

正交匹配追踪优化稀疏频散Radon变换多模式导波分离方法

原始频散Radon变换(DRT)方法中的有限孔径效应以及算子非正交性影响了DRT导波信号参数提取的精度,因此提出了一种稀疏频散Radon变换方法以实现更精确的导波混叠模式分离和参数估计。该方法基于导波信号的参数域稀疏性,引入正交匹配追踪算法构造代价函数,经多次迭代在频散Radon域中获得稀疏能量谱,可精确分离阵列导波信号中的混叠模式并去噪。对不同信噪比下各模式仿真信号,稀疏DRT方法的信号重建误差较原始频散Radon变换方法下降51.1%。仿真和实验验证了所提算法在导波模式参数提取和混合模式分离方面的可靠性。

加权匹配追踪傅里叶规则化技术在大连片地震资料处理中的应用

大连片地震资料是由多区块新老资料拼接而成,其观测系统、覆盖次数、偏移距等有很大差异,严重影响成像质量和效率,对不规则连片地震资料进行规则化处理是非常重要的。目前匹配追踪傅里叶规则化是常见的规则化方法,其具有稀疏性不足以及处理空间假频能力不足等问题,在处理观测系统差异非常大以及海量数据的大连片地震资料时,传统匹配追踪傅里叶规则化方法很难准确选取有效的傅里叶谱分量且会出现很多问题。而加权匹配追踪傅里叶规则化方法能够提高压制假频的能力和解决上述问题,为后续的保真成像处理提供良好的借鉴和指导。

基于匹配追踪与核主成分分析的地震信号高分辨率处理方法

分辨率是影响地震资料解释结果的一个重要因素,地震信号分辨率低,将导致小断层、薄互层难以识别。为此,将匹配追踪算法与核主成分分析(KPCA)方法应用于地震资料处理,提出了基于匹配追踪与核主成分分析的地震信号高分辨率处理方法。首先,利用匹配追踪算法通过稀疏分解不断迭代得到地震信号的最有效信息;然后,将子波替换为宽带Ricker子波进行整形处理,有效压制子波旁瓣,提高地震资料分辨率;最后,用核主成分分析方法将原始地震信号非线性映射到高维空间,在高维空间内重建地震信号,消除冗余信息。实际资料应用表明,经所提方法处理后的地震信号,波形更清晰,细节更丰富,处理结果有利于断层识别、薄层刻画,为后续地质资料解释、储层预测提供数据基础。

基于改进压缩采样匹配追踪算法的机械振动信号恢复

为了解决压缩感知重构算法对于机械振动信号的残缺数据恢复不佳的问题,提出一种改进压缩采样匹配追踪算法,对缺失信号进行修复重构。对比几种同类的贪婪重构算法恢复缺失信号的效果。通过仿真数据和实测数据验证算法对信号的恢复效果。结果表明:改进方法能够很好地实现对缺损信号的修复,且重构概率远远高于其他重构算法,比较压缩采样匹配追踪算法与其改进算法发现:在稀疏度为50时,改进算法的重构概率可以达到100%,而未改进的压缩采样匹配追踪算法重构概率为0,说明改进算法的重构效果优于原算法,重构出来的信号可以准确地表现原始信号的全部信息。

基于参数化正交匹配追踪算法的高分辨雷达距离像重构

雷达线性调频信号调频率误差会导致传统匹配滤波模型失配,显著降低一维距离像成像效果.针对调频率误差模型下的宽带雷达高分辨一维距离像稀疏成像问题,提出了一种基于参数化正交匹配追踪算法的高分辨雷达一维成像方法.该方法首先确定调频率参数取值范围,构建调频率参数可选集合;然后基于回波数据观测矩阵与调频率的解析关系,针对每一个可选值构建参数化的稀疏观测矩阵,并进行单步正交匹配追踪迭代;最后基于每一个参数可选值对应的单步残差能量逐步筛选出调频率参数.仿真和实测数据实验验证了所提方法的有效性.

基于目标优化的移不变字典匹配追踪轴承故障诊断算法研究

滚动轴承作为一种关键旋转零部件,在高速列车上得到了广泛的应用。滚动轴承的故障诊断对维护列车的安全、舒适具有重要意义。在故障诊断过程中,实现早期微弱故障的探测以及并发故障的分离和提取至关重要。为此,提出了一种基于蜣螂优化算法的移不变字典匹配追踪算法。该算法采用预定义字典结构和循环提取的思想,首先,引入了蜣螂优化算法,并建立了一种基于相关峭度的新型目标优化函数,以此自适应构建预定义移不变结构的脉冲字典。同时,为了自适应获取匹配追踪框架中的最优稀疏度,提出了基于Hoyer指标的最优稀疏度获取准则。为了验证该算法的优越性,对高速列车传动系统中常见的齿轮箱轴承和轴箱轴承的故障信号进行了分析和对比。结果表明,该算法对早期微弱故障的检测具有更强的鲁棒性,同时对并发故障也具有较好的自适应检测能力,具有一定的工程应用价值。

基于匹配追踪算法的薄煤层强反射分离参数优选方法

近年来,基于匹配追踪算法的强反射分离方法在不同强反射类型的实际资料应用中取得了较好的效果,但该算法关键参数的选择缺乏理论依据和标准,相关研究较少。为此,在薄煤层强反射分离过程中,明确子波相位和分离系数两个关键参数的含义,提出基于匹配追踪算法的薄煤层强反射分离参数优选方法,以进一步提高薄煤层强反射表征的精度,更好地开展强反射分离和储层预测。首先根据不同强反射储层类型对应的强反射子波特征进行分类,分析薄煤层强反射相位参数特征;然后基于钻井处反射系数计算及分离方法,确定强、弱反射的能量关系,估算分离系数,提高强反射分离效果。实际应用结果表明,该方法对薄煤层强反射特征的识别更加准确,分离的效果有明显提升;突出了储层弱反射特征,可为储层精细预测提供较好的资料基础。

基于匹配追踪算法的地震数据提高分辨率方法

提高地震数据的分辨率对于薄储层的识别与表征具有重要意义。常规的反褶积、反Q滤波等提高地震分辨率处理方法,存在假设条件多、信噪比较低、算法不稳定等不足,使得方法的应用效果和适用性受限。提出了一种新的基于匹配追踪算法的地震数据提高分辨率方法,可以在保持较高信噪比的同时提高地震数据分辨率。首先,根据地震信号特点,利用频率加权指数函数计算基准子波,并由此构建子波字典,频率加权指数函数可以很好地拟合不同形状的频谱,更好地适应不同的工区。然后,利用匹配追踪算法将原始地震数据分解为一系列子波的线性叠加,增加较高信噪比的高频匹配子波的振幅。最后对地震数据进行重构,获得高分辨率的地震数据。应用结果表明,该方法可有效提高地震分辨率,具有较高的信噪比,并且提高分辨率处理的结果与测井合成地震记录有很好的吻合性,证明方法是可靠的,且处理结果有利于后续薄储层识别与描述。

基于同步压缩匹配追踪的砂体尖灭点识别研究

砂体尖灭的刻画是构造岩性复合圈闭有效性评价的关键,而受地震资料带限影响难以准确识别砂体的尖灭位置。为了有效解决地震剖面上尖灭识别不准的问题,本文创新引入同步压缩匹配追踪时频分辨率和能量聚焦性双重优势开展砂体尖灭识别研究。首先利用时频域褶积算子与初始模型约束构建匹配追踪的冗余字典,在时频域内筛选出所有可能的匹配原子构成备选原子库;将初始模型约束与时频域联合反演方法引入反演框架,可获得更精确的反演结果;再利用同步压缩匹配追踪变换,通过逐道分析提取优势频率,筛选时频瞬时谱,得到具有最优频率的单频谱剖面。对所提方法进行的二维模型及实际资料的测试,结果表明,基于同步压缩匹配追踪的高分辨率地震谱分解砂体尖灭点识别方法能够获得更丰富的时频域信息,得到最优频率的单频谱剖面,进而精确识别地下地质体尖灭位置。该方法对超覆型及削蚀型岩性圈闭尖灭线的刻画具有重要的借鉴意义。

强噪背景下基于改进匹配追踪算法的桥梁缆索缺陷识别

为降低噪声对磁致伸缩导波信号的干扰,实现强噪背景下的桥梁缆索缺陷识别,提出了一种基于改进匹配追踪算法的桥梁缆索缺陷识别方法。首先,采用构建非对称Gabor函数作为原子字典,将相邻残差比作为迭代终止条件,对强噪背景下的导波信号进行匹配追踪。然后,通过缺陷回波包络峰值时刻,对桥梁缆索缺陷进行了定位。最后,对采用不同降噪方法时的桥梁缆索缺陷定位误差进行了比较。结果表明:未添加噪声时,采用缺陷回波包络峰值时刻定位桥梁拉索缺陷,最大误差仅为0.28%。当缺陷回波的信噪比高于-5 dB时,采用本文方法进行降噪,均方差E_(MSE)几乎为0,信噪比E_(SNR)增加到7.56 dB以上。采用本文方法对含噪导波信号进行降噪,其降噪精度和缺陷定位精度均优于小波阈值降噪、小波-EMD降噪和传统匹配追踪降噪。当导波信号信噪比为-5 dB及以下时,本文方法的优越性更为显著。即使导波信号信噪比达到-10 dB,采用本文方法进行降噪处理,拉索缺陷定位误差仍能达到1.5%以内。可见所提出的方法可以有效降低强噪声对实测导波的干扰,提高桥梁缆索缺陷识别精度。

基于匹配追踪的两步法面波压制方法应用研究

在陆地地震勘探中,面波是一种普遍发育的规则干扰波,具有频率低、能量强的特点,严重影响资料品质,必须对其进行压制。常规面波压制方法存在两方面的缺陷,一方面对面波压制不彻底,存在面波残留,另一方面往往会损伤低频有效信号。本文提出基于匹配追踪的两步法面波压制方法,利用面波和有效波在频率、能量和空间位置上的差异,分别参考近偏移距有效波优势频带和中远偏移距有效信号的低频信息对面波进行压制。实际资料处理表明,该方法具有较强的去噪能力和良好的保真性。

一种基于正交匹配追踪算法的表面肌电信号重建方法

针对表面肌电信号(Electromyography,EMG)重建问题,提出一种基于正交匹配追踪算法的表面肌电信号重建方法.首先,介绍压缩感知模型,并结合稀疏表示理论进行分析.然后,采用正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)对肌电信号进行重建,并详细探讨该算法在不同信号压缩比和信噪比条件下的性能表现.最后,进行实验验证.仿真结果表明,压缩感知在表面肌电信号重构中是一种有效且可行的方法.

基于三参数匹配追踪的油气检测技术与应用

匹配追踪时频谱分解技术具有较高的时频分辨率。近年来,基于匹配追踪方法的储层含油气性检测技术得到广泛应用,但传统的匹配追踪技术因计算效率低和时频原子分解精度不够等因素影响了流体识别的效果。为此,研究了一种三参数动态扫描的快速匹配追踪方法。该方法以Morlet小波为时频原子,引入三瞬属性作为初始值,从而缩小参数扫描范围,只对尺度、相位和频率进行局部扫描,在瞬时相位的局部单调区间内直接获得最佳时移参数,减少搜索参数的同时提高了分解的稳定性。单道地震信号试验表明,该方法能够有效提高匹配追踪的计算效率和分解精度。该方法应用于CD油田沙一段储层油气检测的结果表明,利用该方法提取的吸收衰减属性可以有效地区分油气层与水层和干层,预测的油气区展布符合沙一段储集体发育规律和油气成藏规律。

无线传感网络误删数据匹配追踪恢复方法设计

无线传感器网络空间不足,会引发关键数据丢失或误删的情况发生,为确保无线传感网络关键数据的完整性,设计一种基于匹配追踪的误删数据恢复方法。设计匹配跟踪算法对误删数据实施追踪定位:使用Gram-Schmidt正交化方法,通过现有的原子对开展迭代生成新原子正交化,以预测误删数据的位置。采用基于时间稳定性的线性差值模型,估算出误删数据值,将无线传感网络误删数据恢复问题转化成二次规划问题,经过不断迭代得出最终解,实现误删数据恢复。实验结果表明,这种方法的误删数据恢复耗时仅为10.4 s,数据恢复特征幅值与原始特征幅值的最大误差仅为0.21,平均数据恢复成功率高达98.76%,能够有效缩短数据恢复耗时,提高数据恢复成功率。