基于压缩感知的微波成像研究
压缩感知介绍
f 2 ( x)
Minmum
Minmum
f1 (x)
压缩感知稀疏优化原理示意图
Two-Objective Minimum Problem:
Minmum
f (x) ( f1 (x), f 2 (x))
Pareto前沿
f 2 ( x)
Minmum
f1()：k f2()：err
University of illinois
压缩感知应用实例十—动态CT图像 重建
压缩感知介绍
压缩感知介绍
1.压缩感知简介。
2.压缩感知的优势。
3.压缩感知稀疏优化原理示意图。
4.压缩感知应用条件。
5. 压缩感知应用。
背景
信息技术飞速发展：信息需求量剧增。
带宽增加：采样速率和处理速率增加。
压缩感知的发现者
伊曼纽尔· 坎迪斯： “这就好像，你给 了我十位银行账号 的前三位，然后我 能够猜出接下来的 七位数字。” 华裔数学家陶哲 轩
压缩感知介绍
1.压缩感知简介。 2.压缩感知的优势。
3.压缩感知稀疏优化原理示意图。
4.压缩感知应用条件。
5. 压缩感知应用。 6.工作中可能结合之处。
压缩感知稀疏优化原理示意图
Two-Objective Minimum Problem:
Minmum
f (x) ( f1 (x), f 2 (x))
压缩感知介绍
1.压缩感知简介。
2.压缩感知的优势。
3.压缩感知稀疏优化原理示意图。
4.压缩感知应用条件。
5. 压缩感知应用。
传统的数据压缩与压缩感知
采集
压缩
解压
直接采集压缩后的数据
压缩感知在图像处理中的应用
压缩感知在图像处理中的应用随着数字技术和通信技术的迅速发展，大量的数字图像数据如雨后春笋般地涌现出来。
这些数据的产生和处理，需要消耗大量的存储和传输资源，给计算机硬件和通信网络造成了巨大的负担。
为了解决这一问题，人们研究出了一种新的数据压缩方法——压缩感知。
压缩感知是一种基于信息稀疏性的数据压缩方法，通过采用采样、稀疏表示和重构三个步骤，将原始数据进行压缩，从而实现高效的存储和传输。
压缩感知在图像处理中的应用已经得到广泛的关注和研究，下面将详细介绍压缩感知在图像处理中的应用。
一、图像压缩图像压缩是压缩感知技术在图像处理中的一种应用，主要用于将大体积、高精度的图像数据转换成体积小、精度适中的图像数据。
一般来说，图像压缩技术有两种方法：无损压缩和有损压缩。
无损压缩是指在压缩图像数据的同时，不改变原始图像数据的信息量。
而有损压缩则是通过抛弃部分图像信息，从而实现压缩的目的。
在图像压缩中，压缩感知可以根据图像的稀疏性和低维性质，选择部分图像数据进行采样，并将采样到的数据用稀疏基函数进行表示，从而减少了重构过程中需要处理的数据量，实现了对图像的压缩处理。
二、图像恢复图像恢复是指在压缩感知处理后，恢复图像的过程。
恢复图像的过程需要经过重构或者解压的过程，并将压缩后的数据重新映射成原始的位图信息。
在图像恢复中，压缩感知通过利用低秩矩阵理论和稀疏基表示技术，实现了对压缩图像的有效重构。
压缩感知恢复图像的过程主要包含两个步骤：第一步，利用稀疏基矩阵对采样后的数据进行表示。
通过对采样后的数据进行处理，可以选择出最重要的数据进行保留，另一方面也可以通过稀疏基矩阵进行高效的表示。
第二步，通过重构算法对稀疏基矩阵进行逆变换，实现对原始图像数据的恢复。
总之，图像的恢复过程是依赖于稀疏性的，如果压缩后的图像数据具有比较高的稀疏性，那么在恢复的过程中就可以用较少的数据量来实现较好的恢复效果。
三、应用场景压缩感知技术受到广泛关注，不仅在图像处理领域有着应用，还在语音、视频、遥感图像等领域也得到了应用。
《基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计研究》范文
《基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，毫米波大规模MIMO系统因其具备的高频谱效率和强大的抗干扰能力而受到广泛关注。
在毫米波通信中，由于信号的传播特性，波束域信道估计成为了关键技术之一。
传统的信道估计方法在处理大规模MIMO系统的信号时，面临着计算复杂度高、估计精度低等问题。
因此，研究基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计方法具有重要的理论意义和实际应用价值。
二、毫米波大规模MIMO系统概述毫米波大规模MIMO系统是指工作在毫米波频段的通信系统，采用大规模天线阵列进行信号的收发。
其优点包括高频谱效率、抗干扰能力强、覆盖范围广等。
然而，由于毫米波信号的传播特性，其在传播过程中会受到严重的路径损耗和散射影响，导致信号的接收质量下降。
因此，准确的波束域信道估计是提高毫米波大规模MIMO系统性能的关键。
三、压缩感知理论在信道估计中的应用压缩感知（Compressed Sensing）是一种新型的信号处理技术，能够在远低于传统采样定理要求的采样率下，通过优化算法恢复出原始信号。
将压缩感知理论应用于毫米波大规模MIMO系统的波束域信道估计中，可以有效地降低计算复杂度，提高估计精度。
压缩感知理论利用信号的稀疏性或可压缩性，通过设计合适的观测矩阵和优化算法，从少量的观测数据中恢复出原始信号。
四、基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计方法针对毫米波大规模MIMO系统的波束域信道估计问题，本文提出了一种基于压缩感知的方法。
该方法首先通过设计合适的观测矩阵和观测向量，将波束域信道估计问题转化为一个优化问题。
然后，利用压缩感知理论中的优化算法，从少量的观测数据中恢复出原始的波束域信道信息。
具体步骤包括：1. 设计观测矩阵和观测向量：根据毫米波信道的特性和大规模MIMO系统的结构，设计合适的观测矩阵和观测向量，将原始的波束域信道信息映射到观测空间。
基于压缩感知的图像处理
基于压缩感知的图像处理基于压缩感知的图像处理一、压缩感知在过去的几十年里，人们获取数据的能力不断提高，需要处理的数据量也越来越大，因此信号的带宽也越来越大，所以对信号处理的速度和采样速率的要求也随之提高。
众所周知，奈奎斯特采样定理要求采样率不得低于信号带宽的两倍，这对目前的信号处理能力提出了巨大的挑战。
所以人们试图找到一种新的信号处理技术。
近年来提出了一种新的信号处理理论——压缩感知理论。
压缩感知理论表明：如果信号是稀疏的或者是可压缩的，就可以通过一个测量矩阵将其投影到一个低维的空间上，得到的低维信号成为测量信号，然后将这个测量信号进行传输，在接收端通过接收到的信号和已知的测量矩阵来重构出原始的信号。
理论上指出任何信号经过一定处理后都可以转化为稀疏信号，这也为压缩感知理论在各个领域的广泛使用提供了保障。
1、压缩感知理论传统的信号处理过程包括信号的采样、压缩、传输和重构四个部分，根据奈奎斯特采样定理，信号的采样速率不能低于信号最大带宽的两倍，只有以满足这一要求的采样速率进行采样，才能保证信息不丢失，但是在很多情况下，奈奎斯特采样速率显得很高，实现起来比较困难。
压缩感知是一种新的信号获取的方法，它突破了奈奎斯特采样定理的瓶颈，它将对信号的压缩和采样合并进行，使得测量数据量远远小于传统的采样方法所得的数据量。
压缩感知主要包括三个方面的内容：信号的稀疏表示、信号的压缩采样和信号的重构。
2、信号的稀疏表示前面提到，压缩感知理论只能直接应用于稀疏信号。
如果需要处理的信号是稀疏的，那就不需要稀疏表示这一部分，直接进行压缩采样就行了，但是就目前来看，我们所要处理的大多数信号都不是稀疏信号，这就需要将其转换为稀疏信号。
假设ψ=[ψ1, ψ2, ψ3, , ψN ]为R 空间上的一组基，Ψi (i=1,2,3…N)是N一个N*1的列向量，考虑x =[x 1, x 2, x 3, , x N ]T ，它是一个实值有限长的ψ线性表示：N x ∈R 一维离散信号，。
压缩感知及应用第四章 基于压缩感知理论 范数算法的SAR成像
35
3
30
2.5
OSL0 SL0
峰值信噪比 /dB
运行时间 /s
OSL0 SL0 0.2 0.3 0.4 压缩比 0.5 0.6 0.7
25 20 15 10 5 0.1
2 1.5 1 0.5 0 0.1 0.2 0.3 0.4 压缩比 0.5 0.6 0.7
图 4-5 不同压缩比条件下SL0、OSL0重建的PSNR、 重构时间
T T 1
1
2
j
j
j 1
j
^
j 1
0
a)计算修正后的牛顿方向 d [ s ,, s ] b)对重构信号进行更新 s s d ; c)根据梯度投影原理，得到 s s A (AA ) (As y) d)计算余量 r y As ; e)若 r r e，结束当前 下的内 r0 r 。 部循环;否则， ^ 5) s j s ; ^ ^ 3.得到重构信号 s s j 。
第四章 基于压缩感知理论范数算 法的SAR成像
闫敬文 （汕头大学工学院电子系 教授）
4.1 SLO算法
主要思想是用光滑函数 来逼近 离散的范数，从而将离散函数的最优 化问题转化成连续函数的最优化问题， 通过凸优化的方法对其求解，在迭代 过程中采用最速下降法和梯度投影原 理，经过多次迭代逐步逼近最优解。
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2
OSL0 ONSL0
峰值信噪比 /dB
25 20 15 10 5 0.1 OSL0 ONSL0 0.2 0.3 0.4 压缩比 0.5 0.6
运行时间 /s
1.5 1 0.5 0 0.1
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0.3
0.4 压缩比
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基于小波稀疏表示的压缩感知SAR成像算法研究
第33卷第6期电子与信息学报Vol.33No.6 2011年6月Journal of Electronics & Information Technology Jun. 2011基于小波稀疏表示的压缩感知SAR成像算法研究王伟伟*①廖桂生①吴孙勇①②朱圣棋①①(西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室西安 710071)②(桂林电子科技大学数学与计算科学学院桂林 541004)摘要：高分辨大场景合成孔径雷达(SAR)成像给数据存储和传输系统带来沉重负担。
该文对条带式体制下的SAR 成像，提出基于场景方位向小波稀疏表示的压缩感知成像方法。
该方法首先沿方位向进行随机稀疏采样得到降采样的原始数据，然后在距离向采用传统匹配滤波方法实现脉冲压缩处理，方位向则利用小波基作为场景散射系数的稀疏基，并通过求解最小1l范数优化问题重构方位向散射系数。
所提算法在方位向严重降采样下仍能够实现无模糊的SAR成像，实测数据成像结果表明所提算法具有较好的有效性和一定的实用性。
关键词：合成孔径雷达；压缩感知；小波稀疏基；优化算法中图分类号：TN957.52 文献标识码： A 文章编号：1009-5896(2011)06-1440-07 DOI: 10.3724/SP.J.1146.2010.01171A Compressive Sensing Imaging Approach Basedon Wavelet Sparse RepresentationWang Wei-wei①Liao Gui-sheng① Wu Sun-yong①② Zhu Sheng-qi①①(National Lab of Radar Signal Processing, Xidian University, Xi’an 710071, China)②(Department of Computational Science and Mathematics, Guilin University of Electronic Technology, Guilin 541004, China)Abstract: High resolution and wide swath Synthetic Aperture Radar (SAR) imaging increases severely data transmission and storage load. To mitigate this problem, a compressive sensing imaging method is proposed based on wavelet sparse representation of scatter coefficients for stripmap mode SAR. In the presented method, firstly, the signal is sparsely and randomly sampled in the azimuth direction. Secondly, the matched filter is used to perform pulse compression in the range direction. Finally, the wavelet basis is adopted for the sparse basis, andthen the azimuth scatter coefficients can be reconstructed by solving the1l minimization optimization. Even if fewer samples can be obtained in the azimuth direction, the proposed algorithm can produce the unambiguous SAR image. Real SAR data experiments demonstrate that the effectiveness and stability of the proposed algorithm.Key words: SAR; Compressive Sensing (CS); Wavelet sparse basis; Optimization algorithm1引言合成孔径雷达(SAR)作为一种主动式的对地观测系统，具有全天时、全天候、远距离和宽测绘带的特点，因此获得了广泛应用。
《基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计研究》范文
《基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计研究》篇一一、引言随着无线通信技术的快速发展，毫米波大规模MIMO系统因其具备的高频谱效率和出色的空间复用能力，已成为5G及未来通信网络的关键技术之一。
然而，毫米波信号在传播过程中受到严重的路径损耗和多径效应影响，导致信道估计成为系统性能提升的瓶颈问题。
为此，本文提出了一种基于压缩感知的毫米波大规模MIMO系统波束域信道估计方法，旨在提高信道估计的准确性和效率。
二、毫米波大规模MIMO系统概述毫米波大规模MIMO系统利用大量的天线单元在毫米波频段进行信号传输，通过波束成形技术实现空间复用和增益。
然而，由于毫米波信号的频段较高，其传播特性与低频信号存在较大差异，导致信道估计面临诸多挑战。
三、传统信道估计方法及其局限性传统的信道估计方法主要基于导频或训练序列进行，通过接收到的导频信号与已知的导频序列进行比对，从而估计出信道状态信息。
然而，在毫米波大规模MIMO系统中，由于信道的多径效应和路径损耗，传统方法的信道估计性能受到限制。
此外，随着系统规模的扩大，传统方法的计算复杂度和存储需求也呈指数级增长。
四、基于压缩感知的波束域信道估计方法针对上述问题，本文提出了一种基于压缩感知的波束域信道估计方法。
该方法利用压缩感知理论在波束域进行信道估计，通过优化算法和稀疏约束提高信道估计的准确性和效率。
具体而言，该方法首先通过波束成形技术将信号投影到不同的波束方向上，然后利用压缩感知算法对接收到的信号进行稀疏恢复，从而得到信道状态信息。
五、算法设计与实现在算法设计方面，本文采用了一种基于贪婪追踪和凸优化的混合算法。
该算法能够在保证信道估计准确性的同时，降低计算复杂度和存储需求。
在实现过程中，我们首先对接收到的信号进行预处理，包括去除噪声和干扰等。
然后，利用贪婪追踪算法对信号进行初步估计，得到稀疏表示的信道状态信息。
接着，通过凸优化算法对初步估计结果进行优化，进一步提高信道估计的准确性。
一种基于压缩感知的ISAR成像方法
摘要 ： 逆合成孔径雷 达一般对非机动 目标成像 ， 成像中为了得 到高分辨率 的图像就要增加带宽和相干积累时间， 然而根据传 统的那奎斯特采样 定律会使数据量急剧增加 ， 使得雷达系统面临高采样率 、 高传输率 、 大量存储等问题。压缩感知理论可 以 通过少量的数据信号重构 出完整 的信号 ， 这样可以减轻大量数据带来 的存储和处理压力 。在研究压缩感知的关键技术的基 础上 ， 将压缩感知应用 于雷达成像 中， 以较少的观测信息获得 较高质量 的 目标 图像 ， 在一定程度上解决了大量数据保存及传
Ｚ ｈ ｅ ￣ｉ ａ ｎ ｇ Ｊ ｉ ａ ｎ ｇ ｓ ｕ ２ １ ２ ０ ０ ３ ，Ｃ ｈ ｉ ｎ ａ ）
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第３ ２ 卷 第Ｏ ８ 期
文章编号 ： １ ０ ０ ６—９ ３ ４ ８ （ ２ ０ １ ５ ） ０ ８—０ ０ １ ０— ０ ４
计
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机
仿
真
２ ０ １ ５ 年０ ８ 月
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基于压缩感知的微波成像研究
微波成像本质上属于电磁逆散射问题,在民用和军事领域都拥有广阔的应用前景。
本文主要研究基于压缩感知的微波成像。
首先,本文针对实际应用中常见的无线定位问题,通过设计具有随机辐射特性的超材料结构,提出了一种基于随机辐射平面口径的压缩感知定位方法,并实现了二维平面内散射目标的定位实验。
根据超材料在零折射率附近具有很强的非线性色散特性,理论推导出辐射电场的出射角度与频率之间的非线性关系。
基于传统雷达的模糊函数,通过空间-频率二维自相关函数计算验证了辐射场的伪随机性能。
利用压缩感知算法对接收到的散射回波与随机辐射场信息作逆散射问题求解,从而实现比传统定位方法更少的数据量和更快的运算速度。
本文设计并实现了基于随机辐射平面口径的压缩感知定位系统,全波仿真和实际实验的定位结果均验证了上述定位方法的有效性。
其次,本文针对当前热门的随机照射微波成像问题,利用随机调相的阵列天线获取随机辐射场,提出了一种具有最优成像距离的随机多波束照射微波成像方法,并实现了二维平面内微波成像实验。
同时,仿真实现了基于压缩感知的随机辐射照射成像,表明了利用压缩感知实现超分辨率成像的潜力。
为了求解成像模型方程,随机照射成像体制的关键在于产生具有随机电磁特征的辐射场分布,进而实现对目标的随机测量。
利用奇异值分解和互相关性函数分别计算不同距离处成像系统函数的行相关性和列相关性,从而得到具有最优成像距离的随机照射微波成像系统,并通过仿真和实验进行了验证。
最后,本文针对较少实验研究的实时微波隔墙成像问题,结合传统的逆散射成像模型和压缩感知理论框架,提出了基于空间压缩感知的实
时微波隔墙成像方法,并实现了对位于封闭墙体内的稀疏目标进行实时隔墙成像实验。
利用成像区域内物体和墙体的稀疏性,通过分时的多天线系统对目标进行不同空间位置测量从而实现压缩感知成像。
与传统的电磁逆散射成像方法对比,在成像质量不受损的情况下,成像计算时间减少了两个数量级,表明了实际应用中实时成像的可行性。
根据已知墙体信息,墙体作为均匀背景的一部分构成新的非均匀背景,还提出了非均匀背景下基于压缩感知的隔墙成像方法。