本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的欠采樣飛行數(shù)據(jù)重構(gòu)方法研究

  更多相關(guān)文章： 壓縮感知 飛行數(shù)據(jù) 稀疏表示 重構(gòu)算法

【摘要】：隨著當今社會信息技術(shù)的高速發(fā)展,信息數(shù)據(jù)量的需求也在不斷增加,信號處理時,信號信息量的獲取以及傳輸速度有了更高要求。作為傳統(tǒng)信息采樣壓縮方式的奈圭斯特均勻采樣方式,易造成信號信息量的損失以及傳輸存儲的壓力。因此,作為信號處理中新秀之一的壓縮感知理論方法逐漸被應(yīng)用到多個領(lǐng)域。在民航領(lǐng)域,為滿足對飛行數(shù)據(jù)高效率的傳輸存儲,本文以壓縮感知理論方法為基礎(chǔ),以B737系列飛機的QAR飛行數(shù)據(jù)為研究對象,依據(jù)QAR飛行數(shù)據(jù)中的不同信號特征,研究分析了基于壓縮感知的QAR飛行數(shù)據(jù)重構(gòu)系統(tǒng)的實用性。首先,以飛行數(shù)據(jù)的稀疏性分析實例作為實驗經(jīng)驗數(shù)據(jù),以壓縮感知的數(shù)學模型以及約束條件作為理論基礎(chǔ),對飛行數(shù)據(jù)做分類。針對欠采樣的QAR原始數(shù)據(jù)做高采樣率的插值預處理,然后根據(jù)四種不同稀疏基DCT基、Haar基、Db系列基、Sym系列基下,飛行數(shù)據(jù)稀疏性分析的三組實驗,將QAR飛行數(shù)據(jù)分為兩類信號,并得出結(jié)論,平穩(wěn)變化的飛行數(shù)據(jù)采用DCT基稀疏方式,非平穩(wěn)變化的飛行數(shù)據(jù)采用小波基的稀疏方式。然后,提出基于離散余弦基的飛行數(shù)據(jù)壓縮感知重構(gòu)信號處理模型,并以平穩(wěn)變化的信號為研究對象做了實例分析。將離散余弦基DCT作為稀疏基,高斯隨機矩陣作為測量矩陣,貪婪算法中的OMP作為重構(gòu)算法,RMSE誤差系數(shù)作為評判標準,分析不同壓縮比下,平穩(wěn)變化的飛行數(shù)據(jù)的壓縮采樣以及重構(gòu)的重構(gòu)性能,驗證該模型應(yīng)用在平穩(wěn)變化的飛行數(shù)據(jù)中的可行性。最后,提出基于小波基的飛行數(shù)據(jù)壓縮感知重構(gòu)信號處理模型,并以非平穩(wěn)變化的飛行信號為研究對象做了實例分析。將小波稀疏基Db10用作稀疏基,將高斯隨機矩陣用作測量矩陣,將OMP算法的改進ROMP用作重構(gòu)算法。以RMSE誤差系數(shù)為評判標準,分別分析了基于單層小波基稀疏變化以及多層小波基稀疏變化下,不同壓縮比下,非平穩(wěn)變化的飛行數(shù)據(jù)的壓縮采樣以及重構(gòu)的重構(gòu)性能,驗證了該模型應(yīng)用在非平穩(wěn)變化的飛行數(shù)據(jù)中的可行性。
【關(guān)鍵詞】：壓縮感知 飛行數(shù)據(jù) 稀疏表示 重構(gòu)算法
【學位授予單位】：中國民航大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：V241.4
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文主要工作及結(jié)構(gòu)安排12-14
• 第二章 壓縮感知模型及飛行數(shù)據(jù)稀疏性分析14-29
• 2.1 壓縮感知基礎(chǔ)理論14-19
• 2.1.1 數(shù)學模型14-16
• 2.1.2 約束條件16-17
• 2.1.3 重構(gòu)算法17-19
• 2.2 欠采樣飛行數(shù)據(jù)插值預處理19
• 2.3 QAR飛行數(shù)據(jù)的稀疏性分析19-28
• 2.3.1 信號的稀疏性20-21
• 2.3.2 不同稀疏基下的飛行數(shù)據(jù)稀疏性實例分析21-28
• 2.4 本章小結(jié)28-29
• 第三章 基于離散余弦基的飛行數(shù)據(jù)壓縮感知重構(gòu)29-40
• 3.1 基于離散余弦基的飛行數(shù)據(jù)壓縮感知處理模型29-30
• 3.2 基于離散余弦基的飛行數(shù)據(jù)信號壓縮采樣30-35
• 3.2.1 研究對象平穩(wěn)飛行數(shù)據(jù)信號30-31
• 3.2.2 基于離散余弦基的飛行數(shù)據(jù)稀疏表示31-33
• 3.2.3 基于離散余弦基的飛行數(shù)據(jù)降維表示33-35
• 3.3 基于OMP重構(gòu)算法的飛行數(shù)據(jù)重構(gòu)及性能分析35-39
• 3.3.1 重構(gòu)性能評價方法36-37
• 3.3.2 OMP算法重構(gòu)平穩(wěn)飛行數(shù)據(jù)結(jié)果性能分析37-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第四章 基于小波變換基的飛行數(shù)據(jù)壓縮感知重構(gòu)40-56
• 4.1 基于小波變換的飛行數(shù)據(jù)壓縮感知處理模型40-44
• 4.1.1 基于單層小波變換的飛行數(shù)據(jù)壓縮感知處理模型40-42
• 4.1.2 基于多層小波變換的飛行數(shù)據(jù)壓縮感知信號處理模型42-44
• 4.2 基于小波基的飛行數(shù)據(jù)壓縮采樣44-50
• 4.2.1 研究對象非平穩(wěn)飛行數(shù)據(jù)信號44-45
• 4.2.2 基于小波基的飛行數(shù)據(jù)稀疏表示45-48
• 4.2.3 基于小波基的飛行數(shù)據(jù)信號降維表示48-50
• 4.3 基于ROMP重構(gòu)算法的飛行數(shù)據(jù)重構(gòu)及其性能分析50-55
• 4.4 本章小結(jié)55-56
• 結(jié)論56-58
• 參考文獻58-63
• 致謝63-64
• 作者簡介64

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本文編號：673616