基于FOCUSS算法的稀疏阵列综合

以最大稀疏化阵列得到所期望的方向图是稀疏阵列综合理论中的关键问题。由于阵列天线本身具有稀疏的物理特性,因此可将稀疏阵列综合归结为稀疏信号的重建过程。该文提出一种将阵列天线的波束形成问题等效为求解稀疏信号向量的最优化问题的方法,并利用FOCUSS算法快速准确地得到最大稀疏化的阵列,以及阵元位置和激励幅度。理论分析和数值仿真表明了该方法的有效性。

基于K-TFOCUSS和自适应NLM3D的动态MRI重建

在动态磁共振成像中,采样时间过长既不利于对动态信息的获取也容易产生运动伪影。而传统的基于压缩感知(Compressive sensing,CS)的动态磁共振成像方法,具有重构算法慢,成像时间长等特点。基于此,将k-t FOCUSS(k-t Space Focal Underdetermined System Solver)和自适应非局部平均算法相结合应用于动态磁共振成像中,由k-t FOCUSS得到中等质量图像序列,再经过基于块的自适应非局部平均算法处理,最后得到的动态磁共振图像重建效果相较于单一的k-t FOCUSS重建效果更好。为了增加实验的对比性,还与k-t FOCUSS与ME/MC的结合算法做对比,经比较发现,提出的算法在保证重建图像质量的同时,计算时间更短。

基于k-t FOCUSS和自适应NLM3D的动态MRI重建

在动态磁共振成像中,采样时间过长既不利于对动态信息的获取也容易产生运动伪影。而传统的基于压缩感知的动态磁共振成像方法,具有重构算法慢,成像时间长等特点。基于此,本文将k-t FOCUSS和自适应非局部平均算法相结合应用于动态磁共振成像中,由k-t FOCUSS得到中等质量图像序列,再经过基于块的自适应非局部平均算法处理,最后得到的动态磁共振图像重建效果相较于单一的k-t FOCUSS重建效果更好。为了增加实验的对比性,本文还与k-t FOCUSS与ME/MC的结合算法做对比,经比较发现,本文提出的算法在保证重建图像质量的同时,计算时间更短。

阵列协方差矩阵与FOCUSS算法的DOA估计方法

传统的波达方向(DOA)估计方法往往受到Nyquist采样定理与"瑞利限"的限制,对快拍数、阵元数及信噪比等条件的要求较高,并且不能准确估计信号源的幅度信息。基于目标在空域的稀疏性,针对多维观测向量模型,提出一种正则化的FOCUSS稀疏重构算法,可以有效提高低信噪比条件下的估计性能。阵列接收矩阵快拍数大,含噪声信息多,对高分辨的DOA估计影响较大,而通过对阵列的协方差矩阵求高阶次幂的方法可以有效逼近信号子空间,减小噪声子空间的影响。以阵列接收数据的协方差矩阵作为待分解的数据向量构造稀疏模型,能够使重构信号具有较高的分辨率,对快拍数、阵元数及信噪比等条件的要求更低,对旁瓣抑制效果更好,能够较为准确地估计出信源的幅度信息,且不需要对信源数目进行预估计,体现出明显的优势。

基于FOCUSS算法的LFM信号幅度估计可行性研究

LFM信号在超声测量中应用广泛,为提高LFM信号参数估计的准确度和精度,本文采用基于压缩感知理论的FOCUSS参数估计算法,并通过Matlab软件仿真验证得出FOCUSS算法能够有效实现LFM信号的幅度参数估计。

基于改进FOCUSS算法的电容层析成像算法研究

针对电容层析成像(electrical capacitance tomography,ECT)逆问题求解的病态性和不适定性,在压缩感知(compressed sensing,CS)的基础上,提出一种改进FOCUSS的ECT重建算法。采用离散余弦变换(DCT)基将原始图像灰度信号进行稀疏化处理,在使用正则化FOCUSS算法求解的过程中引入拟牛顿法逼近求解中间稀疏变量,以提高信号重构的准确性。仿真实验结果表明,同LBP、Tikhonov和Landweber和FOCUSS算法相比,改进的FOCUSS算法能够有效区分物场中的不同介质,改善图像过度平滑的问题,减小图像误差至0.23,提高图像相关系数至0.80,具有更好的成像效果,为ECT图像重建算法的研究提供新的思路。

一种新的跳频信号重构方法

研究了噪声环境下跳频信号重构的问题.首先对接收端跳频信号模型的稀疏性进行了分析,根据跳频信号的特点,构建了一种时频原子字典.在此基础上,提出了一种基于推广的正则化再加权最小2-范数法算法的跳频信号重构方法.该方法通过选取合适的正则参数,在噪声环境下实现了跳频信号的重构.仿真结果验证了该方法的正确性和有效性.

基于L曲线的跳频信号重构正则化参数优化

研究了基于L曲线的跳频信号重构正则化参数的选取问题，对跳频信号的稀疏性进行了分析，采用L曲线对系统的最优正则化参数进行了选取．在此基础上，通过推广的正则化FOCUSS算法估计了跳频信号的稀疏表示．仿真结果表明，通过L曲线选取的正则化参数在推广的正则化FOCUSS算法下，能够实现跳频信号在噪声环境下的重构．

增广Lagrange函数优化算法在稀疏信号重构问题中的应用

针对稀疏信号恢复的lp优化模型(0<p≤1),提出了一种可行稳健的增广Lagrange函数优化算法。该算法通过构造精确罚函数的方法,设置有限的增广因子参数,有效地避免了类似于传统FOCUSS迭代算法中出现的计算病态性问题,从而极大提高了信号恢复的精确度。为解决大规模的信号重构问题,还引入了共轭梯度法,以促进算法加速收敛。最后,仿真结果表明,改进型的增广Lagrange函数优化算法较大程度提升了稀疏信号重构的能力。

宽带智能天线系统中的频率补偿技术

在无线通信中 ,智能天线系统在抑制窄带多径干扰方面具有得天独厚的优势 ,但是用于宽带无线通信系统中时 ,就需要采用频率补偿方法。重点介绍基于频谱分解、聚焦和插值算法的补偿技术 ,并对这 3种频率补偿技术的性能进行比较 ,结果表明在应用补偿技术的系统中 ,系统性能有显著的改善 ,其中插值算法具有最优的性能。

一种具有鲁棒性的子空间盲信道估计算法

针对确定性盲信道估计算法在信道阶数未知条件下性能恶化问题,该文提出了一种对于信道阶数过估计具有鲁棒性的子空间盲信道估计方法。在信道阶数过估计条件下,基于传统子空间算法的理想解具有一定稀疏特性,该文通过增加加权约束条件并利用FOCUSS算法重构恢复其稀疏解。同时,为了避免算法中病态性问题的出现,引入增广拉格朗日函数法来改善算法稳健性。理论分析和仿真表明,选择适当的加权因子可使论文算法在较大阶数过估计(过估计3阶以上)情况下保证信道估计性能稳健,算法性能具有较强的阶数过估计鲁棒性且优于现有其他算法。

双振镜二维扫描系统的误差分析和校正技术

针对激光烧结快速成型系统中双振镜二维扫描系统存在的聚焦误差和“枕形”畸变 ,论证了相应的校正办法。分别以动态聚焦模块校正聚焦误差 ,以网格插值算法软件校正“枕形”畸变。