基于单像素相机重构矩阵优化的影像采集和重构方法

传统的重构矩阵优化算法可以事前确定稀疏变换基,却无法事前确定测量矩阵,尽管能够提高可压缩信号的重构效果,但不利于测量矩阵的硬件实现。针对这些问题,基于事前确定的稀疏变换基和单像素相机测量矩阵,提出了无需把二维影像转化成一维信号的基于线阵推扫和重构矩阵优化的单像素相机影像采集和重构方法。该方法实现了以事前确定的单像素相机测量矩阵采集数据,以事后优化的重构矩阵重构信号。初步解决了针对影像的测量矩阵硬件实现难题,改善提高了影像重构效果。同时回避了"测量矩阵和稀疏变换基不相关性好"的测量矩阵设计原则。实验表明无需把二维影像转化成一维信号的基于线阵推扫和重构矩阵优化的单像素相机影像采集和重构方法是可行的。

基于协方差矩阵优化重构的稳健波束形成算法

针对一般自适应波束形成器在模型失配误差存在时性能下降严重的问题,提出一种基于干扰加噪声协方差矩阵优化重构的稳健波束形成算法。该算法通过稀疏重构的方法剔除样本协方差矩阵中的期望信号分量;利用子空间扩展知识建立导向矢量不确定集约束,优化干扰加噪声协方差矩阵;基于最大化阵列输出功率准则建立导向矢量误差优化模型,通过循环迭代的方法得出最优加权矢量;理论分析及仿真实验结果表明:该算法在目标来波方向误差和阵元位置误差存在时具有稳健性。