题名 基于非均匀线阵的压缩感知波达方向估计
被引量：5
1
作者
刁鸣 高璐 高洪元 冯平辉
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院 国家电网浙江省电力公司
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第10期83-87,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61102106) 中央高校基本科研业务费基金资助项目(HEUCF140809) +1 种基金 中国博士后科学基金资助项目(2013M530148) 黑龙江省博士后科学基金资助项目(LBH-Z13054)
文摘
为提高压缩感知波达方向估计的阵列利用率,提出一种基于非均匀线阵的正交匹配追踪(OMP)算法。根据来波方向的大致范围,分别利用等角度方式和等正弦方式将空间角度划分成若干份,使用非均匀线阵作为信号的接收阵列,并将经过角度划分的非均匀线阵阵列流形阵作为观测矩阵,采用观测矩阵对信号进行投影测量得到维数较低的观测值,从观测值中重构原信号,进而得到待估计信源的方位信息。仿真结果表明,与多重信号分类(MUSIC)算法相比,该算法所需快拍数小、抗噪能力强、阵列利用率高,与均匀线阵条件下的OMP算法和基于空间平滑的MUSIC算法相比,具有更高的测角分辨力和更强的解相干能力。
关键词
非均匀线阵 正交匹配追踪 压缩感知 波达方向估计 阵列利用率 测角分辨力
Keywords
Non-uniform Linear Array（NLA） Orthogonal Matching Pursuit（OMP） compressing sensing （cs ） Direction of Arrival（DOA）estimation array utilization rate angular resolution
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
题名 贪婪算法与压缩感知理论
被引量：101
2
作者
方红 杨海蓉
机构
上海第二工业大学理学院 合肥师范学院数学系
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第12期1413-1421,共9页
基金
上海市优秀青年教师科研专项基金(EGD08006) 上海第二工业大学校基金(XQD208008) 安徽高校省级自然科学研究项目(KJ2011B131)资助~~
文摘
贪婪算法以其重建速度快、重建方法实现简便的特点在压缩感知(Compres sedsensing,CS)理论中获得了广泛的应用.本文首先介绍压缩感知的基本理论;然后,着重介绍现有几种重要的贪婪重建算法,包括MP,OMP,IBOOMP,StOMP,SP,ROMP和CoSaMP等,详细给出每种算法的数学框架和本质思想,着重从最优匹配原子的选择策略和残差信号的更新方式这两个方面对各种算法进行对比分析,以限制等容常数为条件讨论各种算法在实现重建时的性能,包括重建时间、重建的稳定性等;最后,通过模拟实验进一步验证了各种算法的重建效果,同时模拟实验结果还进一步得出各种算法的重建效果与待重建信号本身的稀疏度及测量次数这三者之间的关系,这也为新的更优算法的提出打下理论基础.
关键词
贪婪算法 压缩感知 限制等容常数 残差 稀疏度
Keywords
Greedy algorithms compress ed sensing （cs ） restricted isometry constant residual error sparsity
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 压缩感知中确定性测量矩阵构造算法综述
被引量：62
3
作者
王强 李佳 沈毅
机构
哈尔滨工业大学控制科学与工程系
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第10期2041-2050,共10页
基金
国家自然科学基金(No.61174016 No.61171197)
文摘
测量矩阵在压缩感知中起着关键性的作用,其性能会影响原始信号的压缩与重构.现有的测量矩阵多数为随机的,它们在实际应用中有存储量大、效率低等缺点,且在硬件上难以实现,故构造确定性测量矩阵对压缩感知理论的推广与应用具有重要的意义.本文回顾了国内外学者在确定性测量矩阵构造方面的研究,着重对目前已有的构造算法进行详细的介绍和分类,最后根据多种指标综合评述了各种算法的性能.
关键词
压缩感知 确定性测量矩阵 有限等距性质 信号重构
Keywords
compress ive sensing （cs ） deterministic measurement matrix restricted isometry property signal reconstruction
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于压缩感知的二维雷达成像算法
被引量：49
4
作者
谢晓春 张云华
机构
中国科学院空间科学与应用研究中心 赣南师范学院物理与电子信息学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第5期1234-1238,共5页
基金
中国科学院"十一五"技术支撑课题 江西省自然科学基金(2009GQS0008) 江西省教育厅青年科学基金(GJJ09581)资助课题
文摘
压缩感知理论能够有效地降低高分辨率雷达成像系统的数据率。该文通过对复基带雷达回波信号模型的稀疏性分析,提出了一种具有保相性的压缩感知距离压缩算法。在此基础上建立了距离向采用压缩感知距离压缩算法,方位向采用传统的雷达成像算法处理的雷达2维成像方案。通过对仿真和实测逆合成孔径雷达数据的成像处理验证了方案的有效性。
关键词
逆合成孔径雷达 雷达成像 压缩感知 距离压缩
Keywords
ISAR Radar imaging compress ive sensing （cs ） Range compress ion
分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
题名 结构化压缩感知研究进展
被引量：46
5
作者
刘芳 武娇 杨淑媛 焦李成
机构
西安电子科技夭学计算机学院西安 智能感知与图像理解教育部重点实验室西安 中国计量学院理学院杭州
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第12期1980-1995,共16页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)(2013CB329402) 国家自然科学基金(61072106,61072108,61173090,61272023) +3 种基金 高等学校学科创新引智计划(111计划)(B07048) 教育部长江学者和创新团队发展计划(IRT1170) 国家教育部博士点基金(20110203110006) 智能感知与图像理解教育部重点实验室开放基金(IPIU012011002)资助~~
文摘
压缩感知(Compressive sensing,CS)是一种全新的信息采集与处理的理论框架.借助信号内在的稀疏性或可压缩性,可从小规模的线性、非自适应的测量中通过非线性优化的方法重构信号.结构化压缩感知是在传统压缩感知基础上形成的新的理论框架,旨在将与数据采集硬件及复杂信号模型相匹配的先验信息引入传统压缩感知,从而实现对更广泛类型的信号准确有效的重建.本文围绕压缩感知的三个基本问题,从结构化测量方法、结构化稀疏表示和结构化信号重构三个方面对结构化压缩感知的基本模型和关键技术进行详细的阐述,综述了结构化压缩感知的最新的研究成果,指出结构化压缩感知进一步研究的方向.
关键词
压缩感知 压缩观测 稀疏表示 信号重构 结构模型
Keywords
compress ive sensing （cs ）, compress ive measurement, sparse representation, signal reconstruction, struc-tured model
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于近似KLT域的语音信号压缩感知
被引量：32
6
作者
郭海燕 杨震
机构
南京邮电大学信号处理与传输研究院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2009年第12期2948-2952,共5页
基金
国家863计划重点项目(2006AA010102) 国家自然科学基金(60971129) 江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CX0913-148Z)资助课题
文摘
压缩感知是近年来兴起的研究热点,该文基于语音信号在KLT域的稀疏特性,提出了基于模板匹配的近似KLT,并在基于模板匹配近似KLT域上研究了语音信号的压缩感知性能。首先验证语音信号在基于模板匹配近似KLT域上的稀疏性,然后由语音信号与观测矩阵构造相应的观测,采取固定分配每帧观测个数和按帧能量自适应分配每帧观测个数两种方案,再以观测为已知条件利用L1优化算法重构语音信号在基于模板匹配近似KLT域的稀疏系数向量,进而重构原始语音信号。实验表明,语音信号在基于模板匹配的近似KLT域的压缩感知性能较好。
关键词
语音合成 压缩感知 稀疏性 L1优化 Karhunen-Loeve变换(KLT)
Keywords
Speech synthesis compress ed sensing （cs ） Sparsity L1 optimization Karhunen-Loeve Transform （KLT）
分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于分块压缩感知的图像半脆弱零水印算法
被引量：36
7
作者
赵春晖 刘巍
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2012年第4期609-617,共9页
基金
国家自然科学基金(61077079) 高等学校博士学科点专项基金(20102304110013) 哈尔滨市优秀学科带头人基金(2009RFXXG034)资助~~
文摘
针对数字图像的内容认证和完整性保护问题,提出了一种基于分块压缩感知(Compressive sensing,CS)的图像半脆弱零水印算法(Block compressive sensing based image semi-fragile zero-watermarking,BCS-SFZ).首先将图像划分成若干分块,分块大小可以根据水印数据量和篡改定位精度调整.再按照压缩感知理论对各个图像块进行观测,并将观测值作为零水印信息注册保存.实验结果表明,BCS-SFZ算法可以准确定位非法篡改并借助水印信息恢复被篡改的区域.压缩感知理论的引入为算法提供了保密性支持,并且有利于实现图像成像与水印生成的同步,同时该算法实现简单,计算复杂度低.
关键词
半脆弱水印 零水印 压缩感知 篡改定位 图像恢复
Keywords
Semi-fragile watermarking zero-watermarking compress ive sensing （cs ） tamper localization image reconstruction
分类号
TP309.7
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 一种改进的稀疏度自适应匹配追踪算法
被引量：35
8
作者
朱延万 赵拥军 孙兵
机构
信息工程大学信息工程学院 [
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2012年第1期80-86,共7页
基金
国家863项目资助 编号2009AA7034530
文摘
压缩感知理论是一种充分利用信号稀疏性或可压缩性的全新信号获取和处理理论。针对未知稀疏度信号重构,提出了一种改进的稀疏度自适应匹配追踪算法。该算法首先利用一种基于原子匹配测试的方法得到信号稀疏度的初始估计,然后在稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)框架下采用变步长分阶段思想实现稀疏度的逼近,在初始阶段利用大步长实现稀疏度的快速粗接近,以提高收敛速度,在随后的迭代中逐渐减小步长,实现稀疏度的精逼近,最终实现信号的精确重构。理论分析和仿真结果表明,该算法在一定程度上解决了SAMP算法在大稀疏度条件下运算量较大以及固定步长导致的欠估计和过估计问题,较好地实现了未知稀疏度信号的精确重建,且重建性能和重建效率均优于现有的同类算法。
关键词
压缩感知 重构算法 匹配追踪 稀疏表示
Keywords
compress ive sensing （cs ） reconstruction algorithm matching pursuit sparse decomposition
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于压缩感知的DOA估计稀疏化模型与性能分析
被引量：31
9
作者
林波 张增辉 朱炬波
机构
国防科技大学理学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第3期589-594,共6页
基金
国家自然科学基金(61002024 61072142 +4 种基金 61102169 61201332 61205190 61271437) 国防科学技术大学科研计划项目(JC11-02-03)资助课题
文摘
利用压缩感知理论解决阵列信号到达角(DOA)估计问题,具有对快拍数据量要求低、可处理相关源等优点。将压缩感知理论应用于信源DOA估计的一个关键问题是建立信源信号的稀疏化模型。该文在均匀线阵模型下系统分析了角度划分对DOA估计稀疏重构性能的影响,从对相关性的分析出发给出了信号的最优稀疏化模型。分析结果表明在实际应用中基于信源信号等正弦空间稀疏化的重构模型是最优的。实验对比了新的稀疏化模型与传统的等角度划分方式得到的流形矩阵的可重构性能,并进行了关于信号重构和信源DOA估计的详细实验分析,验证了所提模型的优越性。
关键词
压缩感知(cs ) 稀疏化模型 到达方向(DOA)估计 相关性
Keywords
compress ive sensing （cs ） Sparsity model Direction-Of-Arrival （DOA） estimation Coherence
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于压缩感知的二维联合超分辨ISAR成像算法
被引量：29
10
作者
吴敏 邢孟道 张磊
机构
西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期187-193,共7页
基金
国家自然科学基金优秀青年基金(61222108) 中央高校基本科研业务费(K5051302001 K5051302038)资助课题
文摘
在ISAR成像中,距离和方位分辨率分别受发射信号带宽和成像积累角的限制。基于压缩感知(CS)理论,该文提出了一种2维联合超分辨ISAR成像算法。首先建立ISAR观测信号模型并构造2维超分辨字典,然后利用ISAR图像的稀疏先验信息将2维联合超分辨成像建模为最小1l范数的优化问题,最后提出一种快速算法求解该优化问题。该方法进行距离维和方位维的联合处理,有效利用了回波数据的2维耦合信息;通过共轭梯度(CG)运算,快速傅里叶变换(FFT),Hadamard乘积等操作,有效提高了算法的实现效率。仿真和实测实验验证了该算法的有效性。
关键词
逆合成孔径雷达(ISAR) 2维超分辨成像 压缩感知(cs ) 稀疏先验信息
Keywords
Inverse Synthetic Aperture Radar （ISAR） 2D super-resolution imaging compress ive sensing （cs ）Sparse prior information
分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
题名 稀疏微波成像研究进展(科普类)
被引量：29
11
作者
吴一戎 洪文 张冰尘 蒋成龙 张柘 赵曜
机构
微波成像技术重点实验室 中国科学院电子学研究所 中国科学院大学
出处
《雷达学报（中英文）》
CSCD
2014年第4期383-395,共13页
基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)项目"稀疏微波成像的理论 体制和方法研究"(2010CB731900)资助课题
文摘
稀疏微波成像是将稀疏信号处理理论系统性地引入微波成像并有机结合形成的微波成像新理论、新体制和新方法。该文阐述了稀疏微波成像中稀疏表征与变换域映射、稀疏观测约束、以及非模糊重建等关键科学问题;在此基础上介绍了稀疏微波成像的主要研究进展以及原理样机的机载飞行实验,实验结果表明了稀疏微波成像原理和方法的可行性和有效性;另外,该文还讨论了稀疏微波成像在3维雷达成像、逆合成孔径雷达、探地雷达等领域的应用。
关键词
稀疏微波成像 合成孔径雷达 压缩感知 飞行实验
Keywords
Sparse microwave imaging Synthetic Aperture Radar （SAR） compress ive sensing （cs ） Airborneexperiments
分类号
TN958
[电子电信—信号与信息处理]
题名 基于局部DCT系数的图像压缩感知编码与重构
被引量：28
12
作者
潘榕 刘昱 侯正信 汪少初
机构
天津大学电子信息工程学院
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第6期674-681,共8页
基金
国家自然科学基金(60872161)资助~~
文摘
引入了压缩感知(Compressed sensing,CS)理论,给出了在获取局部二维离散余弦变换(Discrete cosine transform,DCT)系数的基础上高质量地编码与重构图像的新方法.研究了在无量化和有量化情况下,基于局部DCT系数的图像CS最小全变差重构算法.在对DCT系数进行量化的过程中得到含噪的局部DCT系数,在此基础上设计了能完成CS重构的图像编解码一般流程,并构建了实际应用系统.实验结果表明,对于稀疏性较强的图像,在图像编解码系统中结合CS理论与方法能得到高质量的重构图像,与传统的直接反离散余弦变换(Inverse DCT,IDCT)方法相比,峰值信噪比(Peak signal to noiseratio,PSNR)最大能提高5dB以上,对于一般图像,PSNR也有较大提高.
关键词
图像编码 图像重构 离散余弦变换 压缩感知 最小全变差
Keywords
Image coding image reconstruction discrete cosine transform（DCT） compress ed sensing （cs ） minimum total variation（TV）
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 基于非局部相似模型的压缩感知图像恢复算法
被引量：26
13
作者
沈燕飞 李锦涛 朱珍民 张勇东 代锋
机构
中国科学院计算技术研究所 北京市移动计算与新型终端重点实验室
出处
《自动化学报》
EI
CSCD
北大核心
2015年第2期261-272,共12页
基金
国家自然科学基金(61327013 61471343) 中国科学院科研装备研制项目(YZ201321)资助~~
文摘
针对压缩感知(Compressed sensing,CS)图像恢复问题,提出了一种基于非局部相似模型的压缩感知恢复算法,该算法将传统意义上二维图像块的稀疏性扩展到相似图像块组在三维空间上的稀疏性,在提高图像表示稀疏度的同时进一步提高了压缩感知图像恢复效率,恢复图像在纹理和结构保持方面都得到了很大的提升.在该算法模型求解过程中,使用增广拉格朗日方法将受限优化问题转换为非受限优化问题,为减少计算复杂度,还使用了基于泰勒展开的线性化技术来加速算法求解.实验结果表明,该算法的图像恢复性能优于目前主流的压缩感知图像恢复算法.
关键词
压缩感知 图像恢复 非局部相似 稀疏表示
Keywords
compress ed sensing （cs ）, image reconstruction, nonlocal similarity, sparse representation
分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
题名 压缩感知在超宽带雷达成像中的应用
被引量：25
14
作者
黄琼 屈乐乐 吴秉横 方广有
机构
中国科学院电子学研究所
出处
《电波科学学报》
EI
CSCD
北大核心
2010年第1期77-82,202,共7页
基金
国家高技术研究发展计划资助项目(No.2007AA12Z124)
文摘
利用信号的先验稀疏性,通过压缩感知(Compressive Sensing,CS)方法可以实现从少量的非适应性随机测量数据重建原始信号。将压缩感知理论应用到超宽带雷达高分辨率成像中,提出基于CS理论的二维方位-距离向成像算法,可以显著减少数据采集时间、数据量、处理时间以及节省信号带宽,并利用矢量网络分析仪(Vector Network Analyzer,VNA)测量的实验数据验证了采用时间和空间减采样数据的CS算法可以实现与传统的延迟-求和波束形成方法(Delay-Sum Beamform-ing,DSBF)相当的成像质量和分辨率。
关键词
压缩感知 超宽带 雷达成像 延迟-求和波束形成
Keywords
compress ive sensing （cs ） ultra-wideband（UWB） radar imaging delay-sum（DS）beamforming
分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
题名 压缩感知中测量矩阵构造综述
被引量：24
15
作者
王强 张培林 王怀光 杨望灿 陈彦龙
机构
军械工程学院车辆与电气工程系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2017年第1期188-196,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(E51305454)~~
文摘
压缩感知测量矩阵构造方式多样并不断发展,为梳理现有研究成果,掌握测量矩阵发展动态,对压缩感知测量矩阵构造进行系统介绍。首先,针对传统信号采集理论存在的信息冗余问题,阐述了压缩感知理论在信号采集过程中资源利用率高、存储空间小的优势;其次,以压缩感知理论框架为基础,从测量矩阵构造原则、测量矩阵产生方法、测量矩阵结构设计、测量矩阵优化方法四个方面,对压缩感知测量矩阵构造进行分析,讨论了测量矩阵构造过程中不同原则、结构、方法的优势;最后,在总结现有研究成果的基础上,对测量矩阵的发展方向进行了展望。
关键词
压缩感知 测量矩阵 有限等距性质 信号重构 信号采集
Keywords
compress ive sensing （cs ） measurement matrix Restricted Isometry Property （RIP） signalreconstruction signal acquisition
分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于压缩感知理论的图像优化技术
被引量：24
16
作者
王钢 周若飞 邹昳琨
机构
哈尔滨工业大学电子与信息工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期222-233,共12页
基金
国家自然科学基金(61671184,61401120) 国家科技重大专项(2015ZX03001041)~~
文摘
压缩感知(CS)理论是目前信息工程相关领域研究的前沿热点之一。它打破了传统的奈奎斯特采样定理,相比于其要求的最小采样频率,CS理论证明了能够从更低数目的采样中以高概率完整地恢复原始信号,在保证信息特征不丢失的前提下节省了数据采集和处理的时间成本。压缩感知理论本质上可以视为处理线性信号恢复问题的工具,因此在求解信号和图像的逆问题上有着显而易见的优势。图像退化问题便是其中之一,恢复相应的高质量图像的过程即为图像优化。为推动压缩感知理论的学术研究与实际应用,该文介绍了其基本原理与方法。根据图像优化技术的现存研究工作,分别从去噪、去模糊和超分辨三大主流方面研究了基于CS理论的优化技术。最后探讨了所面临的问题和挑战,分析了未来的发展趋势,为将来研究工作的展开提供借鉴与帮助。
关键词
图像处理 压缩感知 图像去噪 图像去模糊 超分辨
Keywords
Image processing compress ed sensing (cs )Image denoising Image deblurring Super resolution
分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于自适应冗余字典的语音信号稀疏表示算法
被引量：20
17
作者
王天荆 郑宝玉 杨震
机构
南京邮电大学宽带无线通信与传感网技术教育部重点实验室 南京工业大学理学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期2372-2377,共6页
基金
国家自然科学基金(60971129) 国家973计划项目(2011CB302903) +2 种基金 江苏省自然科学基金(BK2011238) 中国博士后科学基金(20100481167) 江苏省博士后科学基金(1101022B)资助课题
文摘
基于冗余字典的信号稀疏表示是一种新的信号表示理论,当前的理论研究主要集中在字典构造算法和稀疏分解算法两方面。该文提出一种新的基于自适应冗余字典的语音信号稀疏表示算法,该算法针对自相关函数为指数衰减的平稳信号,从K-L展开出发,建立了匹配信号结构的冗余字典,进而提出一种高效的基于非线性逼近的信号稀疏表示算法。实验结果表明冗余字典中原子的自适应性和代数结构使短时平稳语音信号稀疏表示具有较高的稀疏度和较好的重构精度,并使稀疏表示算法较好地应用于语音压缩感知理论。
关键词
语音信号处理 压缩感知 稀疏表示 K-L展开 冗余字典
Keywords
Speech signal processing compress ed sensing （cs ） Sparse representation Karhunen-Loeve （K-L） expansion Overcomplete dictionary
分类号
TN912.3
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于压缩感知的交互支持双水印算法
被引量：22
18
作者
赵春晖 刘巍
机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第4期681-687,共7页
基金
国家自然科学基金(No.61077079) 高等学校博士学科点专项基金(No.20102304110013)
文摘
针对一般水印算法功能单一,而双水印算法中两种水印互相干扰的问题,提出了一种交互支持双水印算法.首先将鲁棒水印嵌入图像中,然后从鲁棒水印的密钥中抽取出一部分形成观测矩阵,使用该观测矩阵对图像进行分块压缩感知(Compressive Sensing,CS),观测值即为半脆弱水印,将半脆弱水印作为零水印注册保存.零水印的使用减少了双水印对原始图像视觉效果的影响,可以有效避免两种水印之间的干扰.压缩感知理论的引入实现了两种水印之间的交互支持,一方面,鲁棒水印为半脆弱水印的生成提供观测矩阵及保密支持,另一方面半脆弱水印可以增强鲁棒水印的性能并验证其密钥的真实性.
关键词
数字水印 压缩感知 双水印 零水印 奇异值分解
Keywords
digital watermark compress ive sensing （cs ） dual watermark zero-watermarking singular value decomposition（SVD）
分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
题名 基于正则化正交匹配追踪的SAR层析成像
被引量：20
19
作者
闵锐 杨倩倩 皮亦鸣 曹宗杰
机构
电子科技大学电子工程学院
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
2012年第12期1069-1073,共5页
基金
中央高校基金(ZYGX2009Z005)资助项目
文摘
压缩感知框架下的合成孔径雷达(SAR)层析成像技术引起了人们的关注。压缩感知理论能在实际系统中基线数量和分布稀疏的情况下实现高度向的高分辨率聚焦,这是基于谱分析的成像处理方法难以实现的。提出将正则化正交匹配追踪(ROMP)算法应用于SAR层析成像中,仿真实验结果表明该算法能高分辨率的成像,接着探讨了被测区域目标数目对成像精度的影响,结果表明随着目标数目的增加,成像的误差越大,这些对进一步的SAR层析成像研究具有重要的理论意义。
关键词
合成孔径雷达 层析成像 压缩感知 正则化正交匹配追踪
Keywords
synthetic aperture radar（SAR） tomography compress ive sensing （cs ） regularization orthogonal matching pursuit（ROMP）
分类号
TN597.51
[电子电信]
题名 基于压缩感知的稀疏阵列MIMO雷达成像方法
被引量：20
20
作者
顾福飞 池龙 张群 彭发祥 朱丰
机构
空军工程大学电讯工程学院
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2011年第10期2452-2457,共6页
基金
国家973计划项目(2010CB731905) 国家自然科学基金(60971100)资助课题
文摘
针对MIMO雷达对空目标单次快拍成像时天线数目较多问题,该文提出了一种稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。首先分析了MIMO雷达天线的稀疏布阵方式,其次结合压缩感知理论具体阐述了稀疏阵列MIMO雷达的成像方法。该方法不仅能够对运动目标实现单次快拍成像,避免了目标机动带来的运动补偿难题,同时又能够大幅减少MIMO雷达的天线规模,便于工程实现。最后利用仿真实验验证了所提方法的有效性。
关键词
MIMO雷达 稀疏阵列 压缩感知 单次快拍成像
Keywords
MIMO radar Sparse array compress ed sensing （cs ） Single snapshot imaging Finally,
分类号
TN957.52
[电子电信—信号与信息处理]
