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基于压缩感知的遥感成像稀疏重构性能分析 预览
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作者 张建业 赵晓林 +2 位作者 赵搏欣 高关根 陈小龙 《计算机测量与控制》 2019年第2期237-240,共4页
压缩感知是一种新型的信息论,打破了传统的Shannon-Nyquist采样定理,能够以少量数据完成信号采样;稀疏重构是压缩感知由理论到实际的关键环节,为了将压缩感知有效地应用于遥感成像领域,研究了稀疏重构对遥感成像过程的影响;针对稀疏重... 压缩感知是一种新型的信息论,打破了传统的Shannon-Nyquist采样定理,能够以少量数据完成信号采样;稀疏重构是压缩感知由理论到实际的关键环节,为了将压缩感知有效地应用于遥感成像领域,研究了稀疏重构对遥感成像过程的影响;针对稀疏重构理论模型,分析了重构误差的成因;同时,针对典型的凸优化类算法和贪婪类算法,利用峰值信噪比指标对遥感图像重构误差进行评价;在仿真实验中,定量考察遥感图像在不同压缩采样率、不同重构算法下的稀疏重构性能;结果表明,稀疏重构算法能够成功重构遥感图像,各算法在不同压缩采样率下均表现出了较好的重构质量,整体上能够满足遥感成像应用,验证了压缩感知稀疏重构方法在遥感成像中应用的可行性。 展开更多
关键词 遥感成像 压缩感知 稀疏 稀疏重构
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多特征融合的兴趣点推荐算法 预览
2
作者 涂飞 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第4期779-786,共8页
基于位置社交网络的兴趣点推荐越来越受到工业界和学术界的关注。由于用户签到数据集的稀疏性以及签到地理位置的聚集性,使得目前的推荐算法效率普遍不高,特别是当用户外出到新的地点时,推荐效果更是急剧下降。因此本文提出了一种基于... 基于位置社交网络的兴趣点推荐越来越受到工业界和学术界的关注。由于用户签到数据集的稀疏性以及签到地理位置的聚集性,使得目前的推荐算法效率普遍不高,特别是当用户外出到新的地点时,推荐效果更是急剧下降。因此本文提出了一种基于用户区域内容主题的多特征联合推荐算法(UCRTM),以隐主题模型为基础,在统一的框架下利用隐含因子关联性融合了用户的偏好、兴趣点的内容以及兴趣点所属地理区域主题等信息来进行推荐,使得用户无论身处何地,都能获得理想的推荐服务。本文在两种真实的数据集上进行了实验,结果表明该方法不仅能够克服数据的稀疏性以及弱语义性等问题,而且与其他方法相比具有更高的推荐准确率。 展开更多
关键词 位置社交网络 兴趣点推荐 主题模型 困惑度 稀疏 聚集 协同过滤 特征融合
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Heavy-Ball型动量方法的最优个体收敛速率 预览
3
作者 程禹嘉 陶蔚 +1 位作者 刘宇翔 陶卿 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1686-1694,共9页
动量方法作为一种加速技巧被广泛用于提高一阶梯度优化算法的收敛速率.目前,大多数文献所讨论的动量方法仅限于Nesterov提出的加速方法,而对Polyak提出的Heavy-ball型动量方法的研究却较少.特别,在目标函数非光滑的情形下,Nesterov加速... 动量方法作为一种加速技巧被广泛用于提高一阶梯度优化算法的收敛速率.目前,大多数文献所讨论的动量方法仅限于Nesterov提出的加速方法,而对Polyak提出的Heavy-ball型动量方法的研究却较少.特别,在目标函数非光滑的情形下,Nesterov加速方法具有最优的个体收敛性,并在稀疏优化问题的求解中具有很好的效果.但对于Heavy-ball型动量方法,目前仅仅获得了平均输出形式的最优收敛速率,个体收敛是否具有最优性仍然未知.对于非光滑优化问题,通过巧妙地设置步长,证明了Heavy-ball型动量方法具有最优的个体收敛速率,从而说明了Heavy-ball型动量方法可以将投影次梯度方法的个体收敛速率加速至最优.作为应用,考虑了l1范数约束的hinge损失函数优化问题.通过与同类的优化算法相比,实验验证了该理论分析的正确性以及所提算法在保持稀疏性方面的良好性能. 展开更多
关键词 一阶梯度方法 动量方法 个体收敛速率 Heavy-ball方法 稀疏
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基于增强二部图网络结构的推荐算法 预览
4
作者 张岐山 文闯 《计算机系统应用》 2019年第4期151-156,共6页
协同过滤推荐算法的数据稀疏性与冷启动问题影响和制约了推荐的质量.基于用户-项目二部图的信任计算可以有效的利用用户间的潜在联系提高推荐性能.提出一种融合基于二部图的增强繁殖信任与JMSD相关系数的推荐方法,包括对改进的加权用户... 协同过滤推荐算法的数据稀疏性与冷启动问题影响和制约了推荐的质量.基于用户-项目二部图的信任计算可以有效的利用用户间的潜在联系提高推荐性能.提出一种融合基于二部图的增强繁殖信任与JMSD相关系数的推荐方法,包括对改进的加权用户-项目自适应繁殖信任度的计算,在此基础上融合用户偏好的增强信任度机制,以及线性加权JMSD相关系数,两组数据集下的对比实验表明,与三种基准算法对比改进的算法模型具有更低的平均绝对误差(MAE),更高的召回率(Recall),提高了推荐质量. 展开更多
关键词 协同过滤 稀疏 冷启动 信任 二部图网络 用户偏好
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基于改进CNN的局部相似性预测推荐模型 预览
5
作者 吴国栋 宋福根 +1 位作者 涂立静 史明哲 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第6期1071-1077,共7页
为缓解推荐系统中数据稀疏性问题,利用卷积神经网络CNN具有较强捕捉局部特征能力的优势,通过加入一个调节层,提出一种改进CNN的局部相似性预测推荐模型LSPCNN。新模型对初始用户-项目评分矩阵进行迭代调整,使用户兴趣偏好局部特征化,再... 为缓解推荐系统中数据稀疏性问题,利用卷积神经网络CNN具有较强捕捉局部特征能力的优势,通过加入一个调节层,提出一种改进CNN的局部相似性预测推荐模型LSPCNN。新模型对初始用户-项目评分矩阵进行迭代调整,使用户兴趣偏好局部特征化,再融合CNN对缺失评分进行预测,从而实施个性化推荐。实验结果表明,LSPCNN模型在不同数据稀疏度下的 MAE 值较传统推荐方法平均下降4%,有效缓解了数据稀疏性,提高了推荐系统的性能。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 局部相似 稀疏 推荐系统
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零吸引符号子带自适应滤波算法 预览
6
作者 郭莹 关思秀 《通信技术》 2019年第2期291-297,共7页
现实生活中,普遍存在非高斯冲击噪声导致基于l2范数的归一化子带自适应滤波算法(Normalised Subband Adaptive Filter,NSAF)性能退化甚至失效的问题,而符号子带自适应滤波算法(Sign Subband Adaptive Filter,SSAF)可有效克服此问题,在... 现实生活中,普遍存在非高斯冲击噪声导致基于l2范数的归一化子带自适应滤波算法(Normalised Subband Adaptive Filter,NSAF)性能退化甚至失效的问题,而符号子带自适应滤波算法(Sign Subband Adaptive Filter,SSAF)可有效克服此问题,在非高斯冲击噪声环境下改善算法性能。但是,该算法未考虑许多实际应用系统具有的稀疏特性。根据稀疏性的特点,在传统的符号子带自适应滤波算法中引入零吸引因子,使得算法在运算系统中占主要地位的小系数时具有更快的收敛速度,从而提高算法的整体收敛速度。仿真结果表明,提出的算法无论在非高斯还是在高斯噪声下,对稀疏系统均有较快的快敛速度和较小的稳态误差。 展开更多
关键词 子带自适应滤波 非高斯噪声 稀疏 零吸引因子
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基于核技巧和超图正则的稀疏非负矩阵分解 预览
7
作者 余江兰 李向利 赵朋飞 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期742-749,共8页
针对传统的非负矩阵分解(NMF)应用于聚类时,没有同时考虑到鲁棒性和稀疏性,导致聚类性能较低的问题,提出了基于核技巧和超图正则的稀疏非负矩阵分解算法(KHGNMF)。首先,在继承核技巧的良好性能的基础上,用L2,1范数改进标准非负矩阵分解... 针对传统的非负矩阵分解(NMF)应用于聚类时,没有同时考虑到鲁棒性和稀疏性,导致聚类性能较低的问题,提出了基于核技巧和超图正则的稀疏非负矩阵分解算法(KHGNMF)。首先,在继承核技巧的良好性能的基础上,用L2,1范数改进标准非负矩阵分解中的F范数,并添加超图正则项以尽可能多地保留原始数据间的内在几何结构信息;其次,引入L2,1/2伪范数和L1/2正则项作为稀疏约束合并到NMF模型中;最后,提出新算法并将新算法应用于图像聚类。在6个标准的数据集上进行验证,实验结果表明,相对于非线性正交图正则非负矩阵分解方法,KHGNMF使聚类性能(精度和归一化互信息)成功地提升了39%~54%,有效地改善和提高了算法的稀疏性和鲁棒性,聚类效果更好。 展开更多
关键词 非负矩阵分解 超图正则 L2 1/2矩阵伪范数 稀疏 鲁棒 L2 1范数
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改进的空间信息约束非负矩阵分解的高光谱图像解混算法
8
作者 李登刚 王忠美 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第11期146-153,共8页
传统的高光谱混合像元分解方法仅考虑高光谱图像的几何特性或者丰度的稀疏性,而忽略高光谱数据的光谱空间特性。当原图像中不存在纯净像元时,分解精度将严重下降。为了解决这些问题,提出一种改进的空间信息约束非负矩阵分解的解混算法,... 传统的高光谱混合像元分解方法仅考虑高光谱图像的几何特性或者丰度的稀疏性,而忽略高光谱数据的光谱空间特性。当原图像中不存在纯净像元时,分解精度将严重下降。为了解决这些问题,提出一种改进的空间信息约束非负矩阵分解的解混算法,该方法充分利用高光谱图像的空间信息和稀疏性,提高了传统非负矩阵分解算法的性能。合成的模拟图像和真实的高光谱图像实验表明,该方法克服了传统方法对噪声的敏感性及对纯像元的依赖性。 展开更多
关键词 图像处理 高光谱混合像元分解方法 非负矩阵分解 光谱空间信息 稀疏
基于核的L2,1范数非负矩阵分解在图像聚类中的应用 预览
9
作者 余江兰 李向利 董晓亮 《数学杂志》 2019年第3期440-454,共15页
本文研究了基于核技巧的L2,1范数非负矩阵分解在图像聚类中的问题.利用基于核的稀疏鲁棒非负矩阵分解方法,获得了算法良好的稀疏性和鲁棒性,提高了聚类性能,该方法也可以推广到文本聚类的应用.
关键词 非负矩阵分解 核技巧 L2 1范数 稀疏 鲁棒
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大规模无线传感器网络中稀疏信号的数据收集策略 预览
10
作者 李瑞晴 王晖 《计算机科学与应用》 2019年第3期551-564,共14页
在成功部署的无线传感器网络中,从传感器节点采集的感知数据由于时间和空间相关性会存在大量冗余,所以我们需要设计有效的数据收集方案。其中,压缩感知是常用的一种数据收集技术,它包括了三个核心技术:信号的稀疏表征、观测矩阵的设计... 在成功部署的无线传感器网络中,从传感器节点采集的感知数据由于时间和空间相关性会存在大量冗余,所以我们需要设计有效的数据收集方案。其中,压缩感知是常用的一种数据收集技术,它包括了三个核心技术:信号的稀疏表征、观测矩阵的设计、信号重构。本文主要对信号的稀疏性进行了研究。首先,从真实信号和合成信号两个方面对其稀疏性进行了分析。在压缩感知中,不同的正交变换使得信号的稀疏性不同。其次,为了更好地研究信号的稀疏性,我们设计了两种正交变换,即Row-trans变换以及Col-trans变换。通过实验发现,傅里叶变换、离散余弦变换、小波变换的稀疏性能比较差,而Row-trans变换、Col-trans变换的稀疏性更好。就重构误差而言,在1800次实验测量中,信号在Row-trans变换、Col-trans变换下重构误差比较稳定,误差值较小,明显优于其他几种正交变换,得到的重构信号更接近于原始信号。 展开更多
关键词 无线传感器网络 压缩感知 稀疏 正交变换 重构误差
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张量稀疏性度量综述 预览
11
作者 谢琦 张勇 孟德宇 《重庆邮电大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2019年第3期340-347,共8页
稀疏性是现实数据所共有的一般信息表达特性,其含义为数据可由其本质所蕴含的少量基元素进行充分表达。目前,向量(1阶数组)与矩阵(2阶数组)数据均存在较为成熟的稀疏性表达度量,即向量的非零元素个数与矩阵的秩。然而,对于张量(高阶数组... 稀疏性是现实数据所共有的一般信息表达特性,其含义为数据可由其本质所蕴含的少量基元素进行充分表达。目前,向量(1阶数组)与矩阵(2阶数组)数据均存在较为成熟的稀疏性表达度量,即向量的非零元素个数与矩阵的秩。然而,对于张量(高阶数组)数据的合理稀疏性度量的构造尚未形成统一的解决方案。对张量稀疏性研究的现状进行综合介绍,回顾目前在此方向的研究进展以及所取得的典型应用,并着重介绍本研究小组基于Tucker分解与CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解的张量稀疏性内涵理解所构造的一种新型张量稀疏性度量。将此张量稀疏性度量与10个传统方法应用到多光谱图像去噪中进行对比实验,通过数值与视觉上的实验结果说明所提方法的合理性与有效性。 展开更多
关键词 张量 稀疏 高光谱图像 去噪
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变样本量学习最小二乘支持向量机算法 预览
12
作者 加尔肯别克 袁杰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期192-198,205共8页
为增加最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法解的稀疏性,提高其运算效率,提出一种变样本量学习LS-SVM算法。从训练集中随机抽取部分样本作为初始工作集,在学习阶段将样本训练过程分为样本增量和样本减量2个阶段。在样本增量阶段,按KKT条件选... 为增加最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法解的稀疏性,提高其运算效率,提出一种变样本量学习LS-SVM算法。从训练集中随机抽取部分样本作为初始工作集,在学习阶段将样本训练过程分为样本增量和样本减量2个阶段。在样本增量阶段,按KKT条件选取特定样本加入工作集并进行训练,在样本减量阶段,采用负松弛变量剪枝策略与基于对偶目标函数差的剪枝策略实现剪枝。在此基础上,采用工作集中的剩余样本构造学习分类器。实验结果表明,相对SMO、SMO-new、ISLS-SVM算法,该算法具有稀疏性高、运算速度快、无精度损失等优点。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 稀疏 变样本量学习 预剪枝 KKT条件
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基于PageRank的SLAM后端优化研究
13
作者 张建华 张洪华 刘璇 《华中科技大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期61-66,共6页
针对室内复杂非机构化环境建图及定位效率低的问题,提出了一种基于PageRank的同时定位与地图构建(SLAM)方法.在室内复杂非结构化环境中,SLAM前端建立的位姿图中包含大量待优化节点,根据SLAM后端的稀疏矩阵,利用PageRank算法对位姿图中... 针对室内复杂非机构化环境建图及定位效率低的问题,提出了一种基于PageRank的同时定位与地图构建(SLAM)方法.在室内复杂非结构化环境中,SLAM前端建立的位姿图中包含大量待优化节点,根据SLAM后端的稀疏矩阵,利用PageRank算法对位姿图中节点进行筛选和排序,将低于设定阈值的节点在位姿图中剔除,保留与其他节点有高关联性的节点,减少位姿图中的节点,同时保留SLAM后端的稀疏特性,有效提高SLAM后端优化效率.在RGB-D标准数据集上进行实验验证,实验结果表明:在室内环境下,该SLAM后端优化算法缩短了优化时间,提高了实时性,且误差变化在可接受的范围内,为SLAM后端优化低效率问题提供了解决方案. 展开更多
关键词 同时定位与地图构建 后端优化 稀疏 网页排名 节点排序
基于分裂Bregman方法的加权频差电阻抗成像算法
14
作者 成民民 戎舟 庞宗强 《国外电子测量技术》 2019年第2期30-35,共6页
加权频差阻尼最小二乘算法引入正则化方法,对病态的敏感矩阵进行修正,克服了背景对成像结果的影响,在背景阻抗不随频率变化时能够反映异物的位置,但当背景的阻抗随着频率的变化而变化时,背景区域的伪影较多,掩盖了异物区域。由于加权频... 加权频差阻尼最小二乘算法引入正则化方法,对病态的敏感矩阵进行修正,克服了背景对成像结果的影响,在背景阻抗不随频率变化时能够反映异物的位置,但当背景的阻抗随着频率的变化而变化时,背景区域的伪影较多,掩盖了异物区域。由于加权频差中,重建两种频率下的阻抗差值具有稀疏性,针对这一特性,引入L1-范数进行约束并采用分裂Bregman方法对其进行优化求解,改善了这一问题。实验结果表明,优化后的加权频差算法能够减少成像中存在的伪影并能进一步提高成像质量。因此,改进的加权频差算法是一种有效的准静态电阻抗成像算法。 展开更多
关键词 加权频差 分裂Bregman方法 稀疏 L1范数
相位恢复问题研究 预览
15
作者 龚敢 王会敏 +1 位作者 邬谦 卢云洋 《理论数学》 2019年第3期330-335,共6页
相位恢复问题是工程物理领域的一个重要的问题,研究如何从一个傅立叶测量的模中估计一个信号。一般来说,这个问题是病态的,因此,要准确恢复信号,需要信号的一些先验信息。关于相位恢复问题已经涌现了非常丰富的研究成果,本文将对稀疏相... 相位恢复问题是工程物理领域的一个重要的问题,研究如何从一个傅立叶测量的模中估计一个信号。一般来说,这个问题是病态的,因此,要准确恢复信号,需要信号的一些先验信息。关于相位恢复问题已经涌现了非常丰富的研究成果,本文将对稀疏相位恢复问题最新的理论和算法进展进行综述。 展开更多
关键词 稀疏 相位恢复 迭代算法 非凸优化
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基于压缩感知的时频分析方法 预览
16
作者 孙新新 《电子世界》 2019年第4期200-202,共3页
基于压缩感知的时频分析方法以时频表示的稀疏性为前提。通过构造压缩感知的欠定方程和重构算法,它达到了了高度的聚集性,低计算量和对时频表示丢失数据的考虑。大多数现有工作仅限于基本欠定方程构造阶段和传统重构算法的使用。信号模... 基于压缩感知的时频分析方法以时频表示的稀疏性为前提。通过构造压缩感知的欠定方程和重构算法,它达到了了高度的聚集性,低计算量和对时频表示丢失数据的考虑。大多数现有工作仅限于基本欠定方程构造阶段和传统重构算法的使用。信号模型,重构算法设计和信号自适应稀疏表示都缺乏深入的研究。为了解决上述问题,建立了非平稳信号的时频表示的一般先验模型。 展开更多
关键词 时频分析方法 稀疏 非平稳信号 缺失数据 脉冲噪声 压缩感知 时频表示
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改进的基于内容的协同过滤电影推荐算法 预览
17
作者 范志强 赵文涛 《信息与电脑》 2019年第13期42-43,47共3页
推荐系统包括两种主要方法,即协同过滤算法和基于内容的过滤算法,有助于提供有意义的建议。笔者使用了混合方法,即利用内容和协作过滤算法,讨论了算法与此领域之前工作的不同,同时,结合一种的分析方法,证明新方法的合理性,如何提供实用... 推荐系统包括两种主要方法,即协同过滤算法和基于内容的过滤算法,有助于提供有意义的建议。笔者使用了混合方法,即利用内容和协作过滤算法,讨论了算法与此领域之前工作的不同,同时,结合一种的分析方法,证明新方法的合理性,如何提供实用建议。上述方法在现有用户和对象数据上进行测试,与其他两种最受欢迎的方法--纯协同过滤和奇异值分解相比,具有改进效果。 展开更多
关键词 推荐系统 稀疏 协同过滤 基于内容的过滤 混合方法
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稀疏结构化最小二乘双支持向量回归机 预览
18
作者 闫丽萍 马家军 陈文兴 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期10-14,45共6页
最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)通过引入最小二乘损失将双支持向量回归机(TSVR)中的二次规划问题简化为两个线性方程组的求解,从而大大减少了训练时间。然而,LSTSVR最小化基于最小二乘损失的经验风险易导致以下不足:(1)"过学习&... 最小二乘双支持向量回归机(LSTSVR)通过引入最小二乘损失将双支持向量回归机(TSVR)中的二次规划问题简化为两个线性方程组的求解,从而大大减少了训练时间。然而,LSTSVR最小化基于最小二乘损失的经验风险易导致以下不足:(1)"过学习"问题;(2)模型的解缺乏稀疏性,难以训练大规模数据。针对(1),提出结构化最小二乘双支持向量回归机(S-LSTSVR)以提升模型的泛化能力;针对(2),进一步利用不完全Choesky分解对核矩阵进行低秩近似,给出求解S-LSTSVR的稀疏算法SS-LSTSVR,使模型能有效地训练大规模数据。人工数据和UCI数据集中的实验证明SS-LSTSVR不但可以避免"过学习",而且能够高效地解决大规模训练问题。 展开更多
关键词 最小二乘双支持向量回归 结构风险最小化 稀疏 不完全Choesky分解 大规模
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融合“S”型相似度和关联度的协同过滤算法 预览
19
作者 余相 陈亮 +1 位作者 胡亚兰 王丹 《计算机技术与发展》 2019年第3期35-40,共6页
协同过滤推荐系统是应用最广泛的推荐算法之一,但是其面临严重的稀疏性问题和扩展性问题。针对稀疏的评分矩阵难以准确计算相似度的问题,从推荐算法的流程出发,分离候选集生成和评分预测。针对候选集中存在大量弱或不相关的项目和用户... 协同过滤推荐系统是应用最广泛的推荐算法之一,但是其面临严重的稀疏性问题和扩展性问题。针对稀疏的评分矩阵难以准确计算相似度的问题,从推荐算法的流程出发,分离候选集生成和评分预测。针对候选集中存在大量弱或不相关的项目和用户感兴趣比例较低的问题,引入关联度,使用关联矩阵生成候选集;评分预测阶段分析相似度对推荐效果的影响,总结现有相似度的不足,提出一种细粒度划分的“S”型相似度来表述理想增长曲线,并在算法流程中融合候选集生成和评分预测。实验结果表明,减小候选集规模为原来的1/3,避免了评分时对无效项目的计算,算法层面上提高了可扩展性,改进的“S”型相似度在推荐准确率上较之前提高了4%,缓解了稀疏性对推荐效果的影响。 展开更多
关键词 协同过滤 相似度 关联度 稀疏
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欠采样下宽带自旋目标的快速高分辨成像方法 预览
20
作者 向虎 李少东 +2 位作者 向龙 陈文峰 杨军 《电子与信息学报》 CSCD 北大核心 2018年第11期2630-2637,共8页
逆合成孔径雷达(ISAR)观测自旋目标时,自旋目标回波的距离-多普勒时变性会导致传统成像方法失效。针对此问题,该文提出一种基于分布式匹配稀疏表示模型的宽带自旋目标快速高分辨成像方法。首先,通过自旋目标回波在距离频域表征出的稀... 逆合成孔径雷达(ISAR)观测自旋目标时,自旋目标回波的距离-多普勒时变性会导致传统成像方法失效。针对此问题,该文提出一种基于分布式匹配稀疏表示模型的宽带自旋目标快速高分辨成像方法。首先,通过自旋目标回波在距离频域表征出的稀疏性,构建分布式匹配稀疏表示模型;其次,研究快速分布式同步多正交匹配追踪算法,并通过减少算法总的迭代次数和每次迭代运算量来提高算法的重构效率,同时设计相关阈值抑制虚假重构散射点,实现鲁棒成像;最后,从理论上分析该方法在欠采样及低信噪比条件下依然可获得高质量图像的机理。仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 高分辨稀疏成像 稀疏 自旋目标 欠采样 低信噪比
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