火炮等武器發(fā)射產(chǎn)生的沖擊波會(huì)對操作人員、武器和周圍設(shè)備產(chǎn)生惡劣影響。故準(zhǔn)確測量炮口沖擊波數(shù)據(jù),可為計(jì)算炸藥用量以及規(guī)劃武器安放位置提供重要參考依據(jù)。沖擊波信號持續(xù)時(shí)間短,有效信息時(shí)段在整體采集時(shí)段占比較小,且由于其含有高頻分量,采集系統(tǒng)需維持較高采樣率對其進(jìn)行采集。持續(xù)的高采樣率造成的冗余數(shù)據(jù)過多,使得數(shù)據(jù)處理和存儲困難。由于沖擊波信號有用信息分布集中,易于稀疏表示,符合壓縮感知理論應(yīng)用的先驗(yàn)條件,本文提出壓縮感知沖擊波信號采集技術(shù),解決了高采樣率需求和有限系統(tǒng)資源間的矛盾。針對壓縮感知相關(guān)的主要技術(shù):稀疏基、觀測矩陣以及重建算法展開討論。采用經(jīng)典稀疏方法稀疏實(shí)測沖擊波信號,總結(jié)稀疏基稀疏不同信號的適應(yīng)度。通過仿真結(jié)果總結(jié)幾種常用觀測矩陣對沖擊波信號的觀測效果,提出一種基于平均化特征值分解與QR分解結(jié)合的優(yōu)化方法,通過增大觀測矩陣與稀疏基的非相關(guān)性以及減小觀測矩陣列向量間相關(guān)性的方法來優(yōu)化觀測矩陣。將此優(yōu)化方式應(yīng)用在伯努利隨機(jī)矩陣上,證明了該改進(jìn)方法能夠有效提高觀測矩陣所得數(shù)據(jù)的重構(gòu)精度。對于壓縮感知重構(gòu)算法部分,重點(diǎn)研究被廣泛應(yīng)用的貪婪算法,并針對重構(gòu)效果最好的子空間追蹤（SP）算法... 

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 研究目的與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 壓縮感知理論研究現(xiàn)狀
        1.2.2 壓縮感知應(yīng)用研究現(xiàn)狀
    1.3 論文結(jié)構(gòu)及安排
第2章 壓縮感知理論框架
    2.1 壓縮感知原理
        2.1.1 壓縮感知簡介
        2.1.2 壓縮感知數(shù)學(xué)模型
    2.2 壓縮感知的稀疏表示
    2.3 壓縮感知的觀測矩陣
    2.4 壓縮感知的重構(gòu)算法
        2.4.1 凸優(yōu)化算法
        2.4.2 貪婪迭代類算法
        2.4.3 迭代閾值算法
        2.4.4 組合算法
    2.5 本章小結(jié)
第3章 稀疏表示及觀測矩陣研究與優(yōu)化
    3.1 稀疏表示
        3.1.1 傅里葉稀疏基
        3.1.2 小波變換稀疏基
        3.1.3 稀疏表示仿真結(jié)果對比分析
    3.2 觀測矩陣的選擇
        3.2.1 高斯隨機(jī)矩陣
        3.2.2 伯努利隨機(jī)矩陣
        3.2.3 稀疏隨機(jī)矩陣
        3.2.4 觀測矩陣對比分析
    3.3 觀測矩陣的優(yōu)化方法
        3.3.1 優(yōu)化構(gòu)造觀測矩陣
        3.3.2 仿真結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
第4章 貪婪算法研究及子空間追蹤算法優(yōu)化
    4.1 貪婪類重建算法原理
        4.1.1 OMP算法
        4.1.2 GOMP算法
        4.1.3 CoSaMP算法
        4.1.4 SP算法
    4.2貪婪算法仿真實(shí)驗(yàn)
    4.3 改進(jìn)的子空間追蹤算法
    4.4 改進(jìn)的子空間追蹤算法仿真結(jié)果分析
        4.4.1 SP算法重構(gòu)結(jié)果
        4.4.2 OMSP算法重構(gòu)結(jié)果
        4.4.3 算法優(yōu)化前后重建結(jié)果對比
    4.5 使用優(yōu)化算法的壓縮感知采樣結(jié)果分析
    4.6 本章小結(jié)
第5章 總結(jié)與展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間發(fā)表論文與研究成果清單
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
[1]壓縮感知算法的改進(jìn)及其在無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用[D]. 陳劍美.燕山大學(xué) 2016
[2]壓縮感知觀測矩陣優(yōu)化與信號重建算法研究[D]. 李繼樓.南京郵電大學(xué) 2015
[3]基于壓縮感知的語音信號壓縮重構(gòu)算法研究[D]. 王帥.中北大學(xué) 2014
[4]壓縮感知中信號重建算法和確定性測量矩陣研究[D]. 楊良龍.南京郵電大學(xué) 2013
[5]壓縮感知測量矩陣的研究[D]. 吳赟.西安電子科技大學(xué) 2012



本文編號：3710005