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参数迭代最小化稀疏信号重构ISAR成像算法 被引量:2
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作者 冯俊杰 张弓 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第10期228-234,共7页
为实现稳健逆合成孔径雷达(ISAR)成像,提出基于参数迭代最小化贝叶斯稀疏信号重构的ISAR成像算法。建立ISAR稀疏成像信号模型,通过推导目标参数稀疏贝叶斯模型的联合概率密度函数,将ISAR成像转化为贝叶斯准则下的稀疏约束最大后验概率... 为实现稳健逆合成孔径雷达(ISAR)成像,提出基于参数迭代最小化贝叶斯稀疏信号重构的ISAR成像算法。建立ISAR稀疏成像信号模型,通过推导目标参数稀疏贝叶斯模型的联合概率密度函数,将ISAR成像转化为贝叶斯准则下的稀疏约束最大后验概率估计。对目标散射系数和噪声功率交替迭代优化求解,从而实现目标重构。实验结果表明,与SL0算法、OMP算法和BP算法相比,该算法的参数能够自适应调整,具有更好的成像效果。 展开更多
关键词 逆合成孔径雷达 迭代最小化 稀疏信号重构 成像 最大后验概率
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互耦条件下基于稀疏重构的MIMO雷达角度估计
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作者 肖炯 唐波 王海 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1123-1133,共11页
为了降低阵列互耦对多输入多输出(MIMO)雷达波达角度(DOA)估计性能的影响,实现少量快拍条件下的目标角度估计,该文提出了基于迭代最小化稀疏学习(SLIM)算法的互耦校正和目标角度估计算法。所提算法利用目标回波信号的空域稀疏性,通过迭... 为了降低阵列互耦对多输入多输出(MIMO)雷达波达角度(DOA)估计性能的影响,实现少量快拍条件下的目标角度估计,该文提出了基于迭代最小化稀疏学习(SLIM)算法的互耦校正和目标角度估计算法。所提算法利用目标回波信号的空域稀疏性,通过迭代优化算法估计了MIMO雷达发射和接收阵列的阵元互耦系数,以及目标稀疏空间谱。该算法无需设置超参数,且具有良好的收敛特性。仿真结果表明,当MIMO雷达发射和接收阵列存在互耦时,如果目标角度间隔较小,所提算法能够在较高信噪比条件下基于少量快拍高精度地估计目标角度;如果目标角度间隔较大,则在较低信噪比和少量快拍条件下仍有较高的角度估计精度。 展开更多
关键词 MIMO雷达 波达角度估计 阵列互耦 迭代最小化稀疏学习算法 少量快拍
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图像修补的优化变换方法 被引量:2
3
作者 聂笃宪 李杰 陈鹤峰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第16期232-234,共3页
采用整体变分(TV)模型修补图像,提出一种图像修补的优化变换方法。引入一个辅助变量,利用优化变换,将TV模型中单变量函数的优化问题转化为等效双变量函数的优化问题,并利用交替迭代最小化算法和Chambolle’s投影算法求解模型。实验结果... 采用整体变分(TV)模型修补图像,提出一种图像修补的优化变换方法。引入一个辅助变量,利用优化变换,将TV模型中单变量函数的优化问题转化为等效双变量函数的优化问题,并利用交替迭代最小化算法和Chambolle’s投影算法求解模型。实验结果表明,与采用梯度下降法的TV模型算法相比,该方法的图像修补效率和修补效果较优。 展开更多
关键词 整体变分 图像修补 变换 交替迭代最小化算法
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一种车载毫米波TDM⁃MIMO雷达高精度成像方法
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作者 磨良升 晋良念 《雷达科学与技术》 北大核心 2023年第5期581-590,共10页
针对现有的车载毫米波雷达高分辨成像方法因存在离网误差导致精度低的问题,通过利用最大似然(ML)准则的统计特性,提出了一种迭代最小化稀疏学习(SLIM)与ML估计相结合的高精度测角方法用于点云成像。首先对中频数据进行距离维FFT得到距离... 针对现有的车载毫米波雷达高分辨成像方法因存在离网误差导致精度低的问题,通过利用最大似然(ML)准则的统计特性,提出了一种迭代最小化稀疏学习(SLIM)与ML估计相结合的高精度测角方法用于点云成像。首先对中频数据进行距离维FFT得到距离像,再对新的数据进行多普勒维FFT得到多普勒像,经恒虚警率检测(CFAR)之后获取目标的距离、速度索引点,然后对索引点对应的多个虚拟接收阵元数据使用SLIM方法进行角度估计,最后通过最小化ML成本函数来细化波达方向(DOA),从而获得高精度的点云像。仿真和实验结果表明,该方法得到的点云像具有高精度的特点,角度精度能够达到0.1°。 展开更多
关键词 车载毫米波雷达 离网误差 最大似然 迭代最小化稀疏学习 高精度成像
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基于波形选择的MIMO雷达三维稀疏成像与角度误差校正方法 被引量:5
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作者 杨杰 廖桂生 +2 位作者 李军 党博 刘长赞 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第2期428-434,共7页
该文研究稀疏目标场景下,波形选择对基于压缩感知理论的MIMO雷达成像效果的影响并提出一种改进的成像角度误差校正方法。首先分析了模糊函数和压缩感知匹配字典的相关系数之间的关系;然后,在空间小角度域情况下,针对成像场景中的角度误... 该文研究稀疏目标场景下,波形选择对基于压缩感知理论的MIMO雷达成像效果的影响并提出一种改进的成像角度误差校正方法。首先分析了模糊函数和压缩感知匹配字典的相关系数之间的关系;然后,在空间小角度域情况下,针对成像场景中的角度误差,提出一种改进的基于迭代最小化的稀疏学习(SLIM)算法进行校正。仿真结果表明,选择具有较低旁瓣模糊函数的发射波形可以提高成像质量,改进的SLIM算法可以有效补偿角度误差。 展开更多
关键词 MIMO雷达 稀疏成像 波形选择 角度误差校正 基于迭代最小化的稀疏学习(SLIM)
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基于图论的分割算法研究综述 被引量:2
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作者 陈杏 李军 《计算机与数字工程》 2016年第10期2043-2047,共5页
图像分割是计算机视觉领域中的经典问题之一,基于图论的分割算法因其良好的时间性能与分割效果成为众研究者新的关注点。论文在对图像分割算法综述的基础上,重点介绍了基于图论的分割算法并且通过实际仿真分别从时间性能与分割效果上对G... 图像分割是计算机视觉领域中的经典问题之一,基于图论的分割算法因其良好的时间性能与分割效果成为众研究者新的关注点。论文在对图像分割算法综述的基础上,重点介绍了基于图论的分割算法并且通过实际仿真分别从时间性能与分割效果上对Grab Cut与One Cut算法进行了比较。最后对当前该领域存在的问题与发展方向进行了总结。 展开更多
关键词 图像分割 能量优 迭代最小化 最优二元分割
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压缩波束形成声源识别的改进研究 被引量:4
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作者 张晋源 杨洋 褚志刚 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期195-199,共5页
凭借空间分辨率高、旁瓣衰减能力强等优势,压缩波束形成声源识别算法备受关注。传统方法直接最小化声源分布向量的l_1范数,重构声源分布与真实声源分布之间存在一定偏差,声源无法被直接准确量化。为改善该问题,给出迭代重加权l_1范数最... 凭借空间分辨率高、旁瓣衰减能力强等优势,压缩波束形成声源识别算法备受关注。传统方法直接最小化声源分布向量的l_1范数,重构声源分布与真实声源分布之间存在一定偏差,声源无法被直接准确量化。为改善该问题,给出迭代重加权l_1范数最小化方法,其迭代求解声源分布,且每次迭代中对声源分布向量进行加权。仿真及试验结果均证明:所给方法能有效降低传统方法的重构偏差,能直接用主瓣峰值准确量化声源强度,且空间分辨率更高、旁瓣衰减能力更强。 展开更多
关键词 声源识别 压缩波束形成 改进 重加权l1范数最小
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BC-AW协同过滤推荐算法研究 被引量:1
8
作者 张志强 李改 《计算机系统应用》 2018年第5期198-202,共5页
针对现有协同过滤算法普遍存在数据稀疏、可扩展性低、计算量大的缺点,提出一种基于BC-AW的协同过滤推荐算法,引入联合聚类(Block Clust,BC)和正则化迭代最小二乘法(Alternating least squares with Weighted regularization,AW),首先... 针对现有协同过滤算法普遍存在数据稀疏、可扩展性低、计算量大的缺点,提出一种基于BC-AW的协同过滤推荐算法,引入联合聚类(Block Clust,BC)和正则化迭代最小二乘法(Alternating least squares with Weighted regularization,AW),首先对原评分矩阵进行用户—项目双维度的联合聚类,接着产生具有相同模式评分块的多个子矩阵,通过分析得出这些子矩阵规模远小于原评分矩阵,从而有效降低预测阶段的计算量.然后分别对每个子矩阵应用正则化迭代最小二乘法来预测子矩阵的未知评分,进而实现推荐.经仿真实验表明,本文算法与传统的协同过滤算法比较,能有效改善稀疏性、可扩展性和计算量的问题. 展开更多
关键词 协同 过滤 联合聚类 正则最小二乘法
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辅助控制点下快鸟影像定位求解及其精度分析 被引量:2
9
作者 刘春 展昀 吴杭彬 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第7期983-988,共6页
结合上海地区城市快鸟(QuickBird)高分辨率卫星影像,简述高分辨率影像定位中的通用传感器模型,有理多项式系数模型(RPC).通过在影像上选取均匀分布的50个地面控制点,运用正则化最小二乘迭代法计算得出RPC.然后分2种情况对求解出的PRC改... 结合上海地区城市快鸟(QuickBird)高分辨率卫星影像,简述高分辨率影像定位中的通用传感器模型,有理多项式系数模型(RPC).通过在影像上选取均匀分布的50个地面控制点,运用正则化最小二乘迭代法计算得出RPC.然后分2种情况对求解出的PRC改正,即当同时具有原始地面控制点(GCP)和辅助GCP时,应用正则化批处理最小二乘迭代法(BILSR)来改正RPC系数,而当只有辅助GCP时,则使用增量离散卡尔曼滤波方法(IDKF)来改正RPC精度.最后利用40个检测点,设计多种方案的实验并进行分析,以此为基础对BILSR和IDKF法的可行性进行了对比分析,认为辅助控制点的选择应侧重其本身更高的精度而不是单纯从数量上考虑,此外得出城市高分辨率卫星影像几何处理的一些结论. 展开更多
关键词 卫星影像 有理多项式系数 正则批处理最小二乘 增量离散卡尔曼滤波 定位精度
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求解欠定线性方程组稀疏解的算法 被引量:7
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作者 程晓良 郑璇 韩渭敏 《高校应用数学学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2013年第2期235-248,共14页
针对欠定线性方程组稀疏解的求解问题,文中提出两个改进的迭代重加权最小范数解算法(IRMNS)及一个光滑的0函数算法.其中,第一个算法基于q(q∈(0,1])范数提出的,当q较小的时候,算法可以增强恢复稀疏解的能力;第二个算法是直接由0范... 针对欠定线性方程组稀疏解的求解问题,文中提出两个改进的迭代重加权最小范数解算法(IRMNS)及一个光滑的0函数算法.其中,第一个算法基于q(q∈(0,1])范数提出的,当q较小的时候,算法可以增强恢复稀疏解的能力;第二个算法是直接由0范数最小化问题提出的,它可以看做是第一个算法在q=0时的拓展;第三个算法是通过用一个光滑函数来近似0范数从而将原问题进行转化求解的.数值例子表明这三种算法都是快速有效的. 展开更多
关键词 欠定线性方程组 重加权(?)~q(q∈(0 1])最小 光滑的(?)~0函数算法 稀疏解
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认知无线电下行链路的OFDMA资源分配 被引量:1
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作者 加努尔·阿依恒 覃锡忠 +2 位作者 贾振红 牛红梅 王哲辉 《激光杂志》 北大核心 2018年第5期102-106,共5页
针对认知无线电网络下行链路中多用户正交频分多址接入的资源分配问题,提出一种基于迭代再加权最小化框架的子载波和功率分配算法,该算法首先通过松弛约束简化问题,再用迭代再加权最小化框架将混合离散型的资源分配问题转化为凸优化... 针对认知无线电网络下行链路中多用户正交频分多址接入的资源分配问题,提出一种基于迭代再加权最小化框架的子载波和功率分配算法,该算法首先通过松弛约束简化问题,再用迭代再加权最小化框架将混合离散型的资源分配问题转化为凸优化问题求解。其中对主用户的干扰约束,考虑现实的不完全信道状态信息下的概率干扰。仿真结果表明,该算法在保证认知用户和主用户通信质量的同时,还实现了系统总传输功率最小化。 展开更多
关键词 认知无线电 正交频分多址接入 资源分配 再加权最小 概率干扰
原文传递
基于ABSUM的MIMO雷达频谱兼容波形设计
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作者 姚誉 李泽清 +2 位作者 范文 杜晓林 吴乐南 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2022年第4期543-556,共14页
该文讨论了多输入多输出(MIMO)雷达发射波形和接收滤波器的联合优化问题,以确保与叠加的授权通信网络频谱兼容。考虑信号相关杂波的干扰,在发射能量、相似性和频谱兼容约束下,所提出的信干噪比(SINR)最大化的优化问题是NP-hard问题。为... 该文讨论了多输入多输出(MIMO)雷达发射波形和接收滤波器的联合优化问题,以确保与叠加的授权通信网络频谱兼容。考虑信号相关杂波的干扰,在发射能量、相似性和频谱兼容约束下,所提出的信干噪比(SINR)最大化的优化问题是NP-hard问题。为此,首先引入辅助变量对原问题进行修正,然后提出了一种基于乘子块连续上界极小化的原对偶(ABSUM)算法求解该问题。此外,利用内点法求解在ABSUM算法每个更新过程中涉及的二次规划问题。最后,仿真结果表明,ABSUM算法在输出SINR、波束图、频谱特性等方面优于现有方法。 展开更多
关键词 频谱兼容 多输入多输出雷达 收发联合设计 分块连续上界最小方法 基于交替方向乘子法
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Efficient multiuser detector based on box-constrained dichotomous coordinate descent and regularization 被引量:1
13
作者 全智 刘杰 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第6期1570-1576,共7页
The presented iterative multiuser detection technique was based on joint deregularized and box-constrained solution to quadratic optimization with iterations similar to that used in the nonstationary Tikhonov iterated... The presented iterative multiuser detection technique was based on joint deregularized and box-constrained solution to quadratic optimization with iterations similar to that used in the nonstationary Tikhonov iterated algorithm.The deregularization maximized the energy of the solution,which was opposite to the Tikhonov regularization where the energy was minimized.However,combined with box-constraints,the deregularization forced the solution to be close to the binary set.It further exploited the box-constrained dichotomous coordinate descent algorithm and adapted it to the nonstationary iterative Tikhonov regularization to present an efficient detector.As a result,the worst-case and average complexity are reduced down as K2.8 and K2.5 floating point operation per second,respectively.The development improves the "efficient frontier" in multiuser detection,which is illustrated by simulation results.In addition,most operations in the detector are additions and bit-shifts.This makes the proposed technique attractive for fixed-point hardware implementation. 展开更多
关键词 dichotomous coordinate descent de-regularization low complexity multiuser detection Tikhonov regularization
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