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3D Seismic Data Reconstruction based on Weighted Fast Iterative Shrinkage Thresholding algorithm 认领 引用
1
作者 Zhang Hua Qiu Da-Xing +3 位作者 Mo Zi-Fen Hao Ya-Ju Wu Zhao-Qi Dai Meng-Xue 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2025年第1期22-34,231,232,共13页
Data reconstruction is a crucial step in seismic data preprocessing.To improve reconstruction speed and save memory,the commonly used three-dimensional(3D)seismic data reconstruction method divides the missing data in... Data reconstruction is a crucial step in seismic data preprocessing.To improve reconstruction speed and save memory,the commonly used three-dimensional(3D)seismic data reconstruction method divides the missing data into a series of time slices and independently reconstructs each time slice.However,when this strategy is employed,the potential correlations between two adjacent time slices are ignored,which degrades reconstruction performance.Therefore,this study proposes the use of a two-dimensional curvelet transform and the fast iterative shrinkage thresholding algorithm for data reconstruction.Based on the significant overlapping characteristics between the curvelet coefficient support sets of two adjacent time slices,a weighted operator is constructed in the curvelet domain using the prior support set provided by the previous reconstructed time slice to delineate the main energy distribution range,eff ectively providing prior information for reconstructing adjacent slices.Consequently,the resulting weighted fast iterative shrinkage thresholding algorithm can be used to reconstruct 3D seismic data.The processing of synthetic and field data shows that the proposed method has higher reconstruction accuracy and faster computational speed than the conventional fast iterative shrinkage thresholding algorithm for handling missing 3D seismic data. 展开更多
关键词 data reconstruction fast iterative shrinkage thresholding prior support set weighted operator
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Optimized iterative shrinkage threshold generalized inverse beamforming for sound source localization 认领 引用
2
作者 Huihui He Xinyu Wang +2 位作者 Zeyu Yang Xiaofei Wu Shengguo Shi 《Chinese Physics B》 SCIE EI CAS CSCD 2026年第5期464-475,共12页
This work addresses underwater noise source localization.Leveraging the spatial sparsity of sound sources,we employ an optimized iterative shrinkage-thresholding generalized inverse beamforming(OISTA-GIB)method to loc... This work addresses underwater noise source localization.Leveraging the spatial sparsity of sound sources,we employ an optimized iterative shrinkage-thresholding generalized inverse beamforming(OISTA-GIB)method to localize noise sources.Firstly,the sparsity of sound sources is exploited by introducing the λ1norm,resulting in an objective function that combines the λ1norm,with generalized inverse beamforming.This function is solved using an iterative shrinkage-thresholding algorithm(ISTA)to obtain sound source positions.Secondly,we note that when ISTA solves this objective function,the penalty strength applied by the identity matrix to all scanning points on the sound source surface is uniform.This uniformity reduces positioning accuracy.To enhance localization accuracy and spatial resolution,we propose an iterative regularization matrix-optimized ISTA to solve the objective function.Here,the result from the previous iteration is used to construct a regularization matrix that increases the penalty strength in non-source regions during the current iteration.This process iteratively narrows the mainlobe width in source regions until termination conditions are met,yielding refined sound source positions.Finally,simulations and experimental data processing show that the proposed OISTA-GIB method achieves higher accuracy and spatial resolution in noise source localization compared to existing methods. 展开更多
关键词 generalized inverse beamforming iterative regularization matrix iterative shrinkage threshold fast iterative shrinkage threshold
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基于自适应阈值的型钢精确角点FAST检测算法 认领 引用 被引量：3
3
作者 包家汉 孙德尚 +1 位作者 黄建中 胡政 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第5期691-702,共12页
基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策... 基于机器视觉的在线型钢平直度检测中,对型钢图像关键角点快速、准确地提取是实现精确检测的关键技术问题.针对加速分割检验特征提取(FAST)算法需要人工设定角点筛选阈值和角点提取存在大量伪角点的问题,提出一种自适应阈值生成及校正策略,能够在自动获取初始阈值的基础上,根据角点数是否达到初始角点集要求对阈值实时校正直至达到适当值,以减少关键角点遗漏.在采用FAST提取角点的基础上,利用最小核心值相似区域(SUSAN)算法剔除伪角点,以保证关键角点提取的有效性.试验证明,这种基于自适应阈值的FAST角点检测算法(FAST-A),在检测环境和对象特性发生变化时,仍然可以准确、快速地检测到型钢关键角点,在为型钢平直度检测实时提供精确角点的基础上,提高角点提取的自适应性. 展开更多
关键词 型钢 角点检测 加速分割检验特征提取算法 最小核心值相似区域算法 自适应阈值
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改进快速迭代收缩阈值的声成像方法 认领 引用
4
作者 吴礼福 徐宇霆 《应用声学》 CSCD 北大核心 2026年第4期1042-1051,共10页
声成像技术是一种非接触、高精度的声场可视化手段。为提升成像结果的空间分辨率和动态范围,该文借鉴函数型波束形成和快速迭代收缩阈值方法的各自优势,设计了一种改进的快速迭代收缩阈值方法。利用函数型波束形成得到的较清晰成像结果... 声成像技术是一种非接触、高精度的声场可视化手段。为提升成像结果的空间分辨率和动态范围,该文借鉴函数型波束形成和快速迭代收缩阈值方法的各自优势,设计了一种改进的快速迭代收缩阈值方法。利用函数型波束形成得到的较清晰成像结果作为迭代起点,并对点扩散函数进行高阶指数运算,构造变换后的目标函数,对该目标函数进行迭代求解,在迭代过程中引入一种变步长策略以进一步提高算法收敛速度。双声源成像的仿真及消声室实验结果表明该文设计的改进方法在空间分辨率和动态范围两个指标上均有提升,能够得到更符合真实声源分布的成像结果。 展开更多
关键词 声成像 波束形成 快速迭代收缩阈值 传声器阵列
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基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法 认领 引用 被引量：19
5
作者 刘亮 王平 孙亮 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2017年第3期20-24,共5页
针对当前FAST角点检测算法只能检测单一类型的角点,并且单一阈值作用于整幅图像很难取得理想的效果等问题,本文提出了一种基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法.该算法首先对图像进行高斯滤波;其次,依据灰度差筛选出角点候选点;再... 针对当前FAST角点检测算法只能检测单一类型的角点,并且单一阈值作用于整幅图像很难取得理想的效果等问题,本文提出了一种基于区域灰度变化的自适应FAST角点检测算法.该算法首先对图像进行高斯滤波;其次,依据灰度差筛选出角点候选点;再引入自适应阈值,根据灰度值的大小对候选点进行分类;最后,根据分类结果,使用不同的检测模板对候选点进行再次筛选,获得最佳匹配角点.仿真结果表明该改进算法不仅可以提取出更多的有效角点,较好的克服阈值选择不当造成的角点丢失或冗余,而且对于噪声具有良好的鲁棒性. 展开更多
关键词 FAST算法 角点检测 灰度变化 自适应阈值
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Research on Defect Detection of Wind Turbine Blades Based on Morphology and Improved Otsu Algorithm Using Infrared Images 认领 引用 被引量：1
6
作者 Shuang Kang Yinchao He +1 位作者 Wenwen Li Sen Liu 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第10期933-949,共17页
To address the issues of low accuracy and high false positive rate in traditional Otsu algorithm for defect detection on infrared images of wind turbine blades(WTB),this paper proposes a technique that combines morpho... To address the issues of low accuracy and high false positive rate in traditional Otsu algorithm for defect detection on infrared images of wind turbine blades(WTB),this paper proposes a technique that combines morphological image enhancement with an improved Otsu algorithm.First,mathematical morphology’s differential multi-scale white and black top-hat operations are applied to enhance the image.The algorithm employs entropy as the objective function to guide the iteration process of image enhancement,selecting appropriate structural element scales to execute differential multi-scale white and black top-hat transformations,effectively enhancing the detail features of defect regions and improving the contrast between defects and background.Afterwards,grayscale inversion is performed on the enhanced infrared defect image to better adapt to the improved Otsu algorithm.Finally,by introducing a parameter K to adjust the calculation of inter-class variance in the Otsu method,the weight of the target pixels is increased.Combined with the adaptive iterative threshold algorithm,the threshold selection process is further fine-tuned.Experimental results show that compared to traditional Otsu algorithms and other improvements,the proposed method has significant advantages in terms of defect detection accuracy and reducing false positive rates.The average defect detection rate approaches 1,and the average Hausdorff distance decreases to 0.825,indicating strong robustness and accuracy of the method. 展开更多
关键词 Morphological enhancement improved Otsu algorithm infrared image grayscale inversion adaptive iterative thresholding
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面向分类错误率的自适应FAST算法 认领 引用 被引量：1
7
作者 任胜兵 谢如良 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2018年第11期2508-2513,共6页
FAST算法进行特征提取时,如果阈值和半径为非最优值,会出现特征点冗余或者丢失的现象,极大地降低了特征点的提取精度.针对上述问题,本文基于AdaBoost思想,提出了AdaBoost_FAST算法.该算法采用支持向量机作为分类器,当FAST算法中的阈值... FAST算法进行特征提取时,如果阈值和半径为非最优值,会出现特征点冗余或者丢失的现象,极大地降低了特征点的提取精度.针对上述问题,本文基于AdaBoost思想,提出了AdaBoost_FAST算法.该算法采用支持向量机作为分类器,当FAST算法中的阈值和半径非最优时,将会导致分类器错误率较高.由此根据分类器错误率计算每组阈值和半径的抽样概率,当错误率越低,其抽样概率越大,所对应的阈值和半径越接近最优值.由抽样概率构成的代价函数可知,经过多次迭代后,如果错误率较小并且无明显变化,则此时选择出的阈值和半径即为最优.实验结果表明,该算法能够有效进行阈值与半径的自适应选择,减少了特征点的冗余和丢失现象,在保证AdaBoost_FAST算法实时性的同时提高了特征点提取精度. 展开更多
关键词 特征点提取 自适应FAST算法 错误率 抽样概率 阈值 半径
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基于改进的反卷积波束形成声源定位方法 认领 引用
8
作者 吴胜权 孙晓 《湖南工业大学学报》 2026年第4期17-25,共9页
针对传统反卷积算法在实际应用中存在的计算时间较长、分辨率有限等问题,提出了一种融合动量重启与自适应策略的改进型波束形成算法——DAMAS2-GFISTA,旨在提升计算效率的同时保持甚至增强声源成像的分辨能力。并通过在单声源与双声源... 针对传统反卷积算法在实际应用中存在的计算时间较长、分辨率有限等问题,提出了一种融合动量重启与自适应策略的改进型波束形成算法——DAMAS2-GFISTA,旨在提升计算效率的同时保持甚至增强声源成像的分辨能力。并通过在单声源与双声源场景下开展的数值仿真与实测对比,验证了所提算法的有效性与适用性。仿真结果显示,在声源靠近或存在相干干扰的情况下,所提算法能够实现更清晰的声源分离与成像重构,主瓣宽度较CBF压缩了约70%。在相同迭代次数下,单双声源实验中,计算速度分别较DAMAS2提升约1.64倍和1.37倍,在多声源复杂场景下表现出更强的稳定性与计算优势。实际实验中,无论是单声源还是双声源条件下,该方法均展现出良好的定位精度与能量聚焦效果,能够在更短的计算时间内得到更加清晰准确的声源图像,验证了其在复杂声场环境下的实用性与优越性能。 展开更多
关键词 波束形成 反卷积算法 快速迭代收缩阈值 声源成像 动量重启
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基于FAST的星图中星的提取方法 认领 引用 被引量：1
9
作者 石汉路 付文兴 +2 位作者 李凯悦 马杰 田金文 《计算机与数字工程》 2015年第10期1799-1802,共4页
在分析星图中星体目标信号特点的基础上,提出了一种将改进的FAST角点检测算法和自适应阈值分割算法相结合的星图中星的提取方法。首先为FAST算法引入自适应阈值选取方法,以进行不同图像对比度情形下的自动星点检测,并利用候选点邻域内... 在分析星图中星体目标信号特点的基础上,提出了一种将改进的FAST角点检测算法和自适应阈值分割算法相结合的星图中星的提取方法。首先为FAST算法引入自适应阈值选取方法,以进行不同图像对比度情形下的自动星点检测,并利用候选点邻域内周围像素点的拉普拉斯值,剔除了虚假角点;然后,利用自适应阈值分割方法和连通性分析,在局部邻域内确定星体像素区域;最后,利用质心法完成质心定位。仿真结果表明:这种方法与矢量法相比,效率相当,但性能更好。 展开更多
关键词 星敏感器 FAST角点检测算法 自适应阈值
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Fast First-Order Methods for Minimizing Convex Composite Functions 认领 引用
10
作者 Qipeng Li Hongwei Liu Zexian Liu 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 CAS 2019年第6期46-52,共7页
Two new versions of accelerated first-order methods for minimizing convex composite functions are proposed. In this paper, we first present an accelerated first-order method which chooses the step size 1/ Lk to be 1/ ... Two new versions of accelerated first-order methods for minimizing convex composite functions are proposed. In this paper, we first present an accelerated first-order method which chooses the step size 1/ Lk to be 1/ L0 at the beginning of each iteration and preserves the computational simplicity of the fast iterative shrinkage-thresholding algorithm. The first proposed algorithm is a non-monotone algorithm. To avoid this behavior, we present another accelerated monotone first-order method. The proposed two accelerated first-order methods are proved to have a better convergence rate for minimizing convex composite functions. Numerical results demonstrate the efficiency of the proposed two accelerated first-order methods. 展开更多
关键词 first-order method iterative shrinkage-thresholding algorithm convex programming adaptive restart composite functions.
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基于压缩感知的快速Bregman地震数据重建方法 认领 引用 被引量：2
11
作者 孙小东 李傲伟 +4 位作者 秦宁 蒋润 王敬伊 赵亮 孙耀庭 《中国石油大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第4期62-68,共7页
受地面环境、设备及成本等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道,快速有效地重建缺失地震数据十分重要。针对缺失道的地震数据,根据压缩感知理论,提出一种快速Bregman方法的地震数据重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变换作为... 受地面环境、设备及成本等因素的影响,野外采集的地震数据往往存在缺失道,快速有效地重建缺失地震数据十分重要。针对缺失道的地震数据,根据压缩感知理论,提出一种快速Bregman方法的地震数据重建方法,并采用多尺度、多方向曲波变换作为稀疏基。通过Bregman方法将求解L1范数问题分解为一系列子问题,引入快速迭代收缩阈值方法(FISTA)高效、准确地求解子问题,从而实现对缺失数据的高质量重构。结果表明,基于压缩感知的快速Bregman方法可以对构造复杂的地震数据进行高效的重建,并且提高迭代计算的重建精度。对于缺失地震数据的重建,所提方法在效率和精度方面均高于LBM和FISTA方法。 展开更多
关键词 地震数据重建 压缩感知 快速Bregman方法 快速迭代收缩阈值 曲波变换
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函数波束形成改进FFT-FISTA算法及应用研究 认领 引用 被引量：1
12
作者 赵慎 石少锦 +3 位作者 周超 李伟 张锐 李俊毅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2025年第9期77-87,共11页
基于快速傅里叶变换的快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage threshold algorithm based on fast Fourier transform, FFT-FISTA)具有较高的计算效率,但其忽略点扩散函数的空间变化及卷绕误差,造成声源识别性能的损失,为此提... 基于快速傅里叶变换的快速迭代收缩阈值算法(fast iterative shrinkage threshold algorithm based on fast Fourier transform, FFT-FISTA)具有较高的计算效率,但其忽略点扩散函数的空间变化及卷绕误差,造成声源识别性能的损失,为此提出基于函数波束形成的改进FFT-FISTA算法。改进算法以函数波束形成输出作为FFT-FISTA算法的迭代输入,建立函数波束形成、声源分布及升幂空间转移不变点扩散函数的线性方程组,基于周期边界条件下的快速傅里叶变换进行迭代求解,使被运算的非周期函数变为一个周期函数,解决补零边界带来的波数泄漏问题,可提高运算准确性,进一步提升成像性能;通过指数运算锐化点扩散函数主瓣,拓展点扩散函数空间转移不变性假设的适用性。仿真和试验结果表明,相较于常规FFT-FISTA算法,改进算法能提升成像空间分辨率及动态范围,扩大FFT-FISTA算法的有效成像区域,压缩气体泄漏试验结果验证了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 点扩散函数 函数波束形成 周期边界 快速傅里叶变换(FFT) 快速迭代收缩阈值算法(FISTA)
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迭代收缩阈值弹性网正则化广义逆波束形成声源识别方法 认领 引用
13
作者 何辉辉 王欣宇 +2 位作者 吴晓飞 张建强 时胜国 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第6期1162-1172,共11页
针对水下目标噪声源定位问题,考虑声源的空间稀疏性,使用迭代收缩阈值弹性网正则化广义逆波束形成方法,实现噪声源的定位。根据声源的稀疏性引入L1范数,获得L1范数与广义逆波束形成相结合的目标函数,提出使用迭代收缩阈值算法求... 针对水下目标噪声源定位问题,考虑声源的空间稀疏性,使用迭代收缩阈值弹性网正则化广义逆波束形成方法,实现噪声源的定位。根据声源的稀疏性引入L1范数,获得L1范数与广义逆波束形成相结合的目标函数,提出使用迭代收缩阈值算法求解该函数进而获取声源位置信息;由于仅有L1范数时声源识别结果易受噪声影响,降低结果的稳健性,因此提出引入L2范数,获得L1范数和L2范数共同约束的目标函数,即弹性网正则化广义逆波束形成,L1范数和L2范数可以保证收敛结果更稳健,然后将弹性网正则化广义逆波束形成视为类Lasso问题,并使用迭代收缩阈值算法求解进而获取声源位置信息;通过仿真和试验处理对比了迭代收缩阈值弹性网正则化广义逆波束形成与其他噪声源定位方法的性能,结果显示所提方法的噪声源定位精度和分辨率最高。 展开更多
关键词 广义逆波束形成 弹性网正则化广义逆波束形成 迭代收缩阈值 快速迭代收缩阈值
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基于变换学习的快速多切片MRI重建算法 认领 引用
14
作者 段继忠 刘欢 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第7期2290-2303,共14页
二维(2D)多切片磁共振数据在相邻切片之间具有高度的相关性,通过利用切片间的冗余性能够重建出更高质量的切片图像,但由于硬件条件的限制,2D多切片磁共振成像(MRI)需要耗费大量时间。为提高2D多切片磁共振图像的重建质量和重建速度,将... 二维(2D)多切片磁共振数据在相邻切片之间具有高度的相关性,通过利用切片间的冗余性能够重建出更高质量的切片图像,但由于硬件条件的限制,2D多切片磁共振成像(MRI)需要耗费大量时间。为提高2D多切片磁共振图像的重建质量和重建速度,将联合稀疏变换学习正则项引入到多切片Hankel张量完成(MS-HTC)模型中,提出一种快速2D多切片磁共振成像重建(FMS-JTLHTC)算法。该算法使用交替方向乘子法对目标问题进行求解;引入快速迭代收缩阈值法加快收敛,并使用图形处理器对算法进行加速。使用4组脑部数据集在2种不同采样模式下进行实验,结果表明:FMS-JTLHTC算法的峰值信噪比(PSNR)相较于同时自动校准和K空间估计(SAKE)算法、并行成像数据的局部K空间领域的低秩建模(PLORAKS)算法和MS-HTC算法分别平均提高了4.04 dB、3.67 dB和2.07 dB,而且重建速度相比MS-HTC算法提高了14倍。 展开更多
关键词 多切片磁共振成像 Hankel张量完成 联合稀疏变换学习 交替方向乘子法 快速迭代收缩阈值法
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基于杂波稀疏特征提取的外源雷达目标探测 认领 引用
15
作者 赵志欣 陈方越 +2 位作者 曹玉龙 李周章 万跃辉 《太赫兹科学与电子信息学报》 2025年第11期1130-1140,共11页
针对正交频分复用(OFDM)外源雷达中目标回波比杂波强度弱,导致其特征被掩盖的问题,提出了先用深度网络估计出距离-多普勒(RD)域杂波的稀疏特征,再与原始RD数据相减,最终提取弱目标信息的目标探测方案。首先提出了一种新的RD域数据稀疏模... 针对正交频分复用(OFDM)外源雷达中目标回波比杂波强度弱,导致其特征被掩盖的问题,提出了先用深度网络估计出距离-多普勒(RD)域杂波的稀疏特征,再与原始RD数据相减,最终提取弱目标信息的目标探测方案。首先提出了一种新的RD域数据稀疏模型,使重建网络直接输出稀疏分量系数并满足被重构对象与真实值相似,使算法在保证重建精确度的同时无需构建与时变发射波形完全匹配的字典矩阵;之后建立了基于迭代收缩阈值算法(ISTA)的物理可解释稀疏模型求解深度展开网络LR-ISTA-Net,该网络可实现字典矩阵、步长、阈值等参数的自动学习且参数量只有原始可学习ISTA深度展开网络(LISTA)参数量的7%,并提出一种新的阈值函数Lsoft,使LR-ISTA-Net能够更好地学习杂波数据中的稀疏特征。仿真和实测数据验证了LR-ISTA-Net提取外源雷达目标信息的有效性和优越性。 展开更多
关键词 正交频分复用波形外源雷达 目标检测 稀疏模型 迭代收缩阈值算法 杂波特征提取
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基于MABCDT-Curvelet的叠后地震资料去噪方法 认领 引用 被引量：2
16
作者 牛超逸 黄旭日 +3 位作者 严晟元 陈小春 窝聿楷 马安 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2025年第6期1417-1428,共12页
叠后地震数据中的噪声会严重干扰反射信号的识别与解释,因此高效的去噪处理是提高地震资料解释精度的关键。曲波变换因其良好的多尺度、多方向特性被广泛应用于叠后数据去噪。然而,传统曲波变换边界区域易产生伪吉布斯效应,导致边缘振... 叠后地震数据中的噪声会严重干扰反射信号的识别与解释,因此高效的去噪处理是提高地震资料解释精度的关键。曲波变换因其良好的多尺度、多方向特性被广泛应用于叠后数据去噪。然而,传统曲波变换边界区域易产生伪吉布斯效应,导致边缘振荡与虚假反射,同时强噪压制往往伴随有效信号的损失,限制了其实用性。针对这些问题,文中提出了一种基于多尺度自适应块曲波域阈值(Multiscale Adaptive Block Curvelet-Domain Thresholding,MABCDT)的曲波变换方法。首先,在曲波域中引入循环平移和多尺度自适应块曲波域阈值方法,提高弱信号的保护能力,并显著降低伪吉布斯现象的影响;然后,利用快速非局部均值方法对逆曲波变换后的数据进行快速非局部均值滤波,在去除残余噪声的同时保护有效信号;最后,引入方向性平滑扩散算法,以梯度方向信息为引导,对信号进行方向性加权平滑扩散,从而进一步压制噪声并增强有效信号连续性。理论数据和实际资料测试结果均表明,该方法在提高信噪比和波形保真度方面均优于常规叠后去噪方法,在压制噪声的同时保护了地震信号的连续结构特征,同时有效压制了由高频截断引起的伪吉布斯效应。 展开更多
关键词 曲波变换 循环平移 多尺度自适应块曲波域阈值 快速非局部均值滤波 方向性平滑扩散算法 弱信号识别
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基于奇异值分解正则化和快速迭代收缩阈值算法的无相位辐射源重构算法 认领 引用 被引量：1
17
作者 邓垫君 李燕 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2025年第8期274-282,共9页
本文提出了一种基于奇异值分解(SVD)正则化和快速迭代收缩阈值算法(FISTA)的单层无相位辐射源重构算法.该方法能够有效地识别集成电路中的电磁干扰源.首先,通过近场扫描获取电磁场数据,随后利用源重构方法(SRM)在其表面重建等效偶极子模... 本文提出了一种基于奇异值分解(SVD)正则化和快速迭代收缩阈值算法(FISTA)的单层无相位辐射源重构算法.该方法能够有效地识别集成电路中的电磁干扰源.首先,通过近场扫描获取电磁场数据,随后利用源重构方法(SRM)在其表面重建等效偶极子模型.引入SVD正则化项以提高算法的稳定性和抗噪声能力,FISTA技术则加速了算法的收敛速度.为了验证该方法的准确性和对高斯噪声的鲁棒性,进行了贴片天线仿真分析和芯片实验测试.结果表明,该算法在第35次迭代时达到稳定,重构结果与仿真结果的相对误差为2.3%,迭代时间仅为传统方法的61.7%,相对误差减少了52%. 展开更多
关键词 奇异值分解 快速迭代收缩阈值算法 近场扫描 辐射源重构
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自适应1-bit压缩感知重构算法研究 认领 引用 被引量：1
18
作者 陈璧 戴艺佳 高献伟 《北京电子科技学院学报》 2025年第1期49-58,共10页
本文提出了一种基于自适应机制的1-bit压缩感知信号重构算法(adapt-1bitFISTA),以解决传统1-bit量化算法在复杂环境中的性能不足问题。1-bit压缩感知通过降低数据采集和传输的比特率,在硬件受限的场景中广泛应用,如图像重建、无线通信... 本文提出了一种基于自适应机制的1-bit压缩感知信号重构算法(adapt-1bitFISTA),以解决传统1-bit量化算法在复杂环境中的性能不足问题。1-bit压缩感知通过降低数据采集和传输的比特率,在硬件受限的场景中广泛应用,如图像重建、无线通信和雷达成像。然而,由于1-bit量化仅保留信号的符号信息,信号的幅度信息丢失,极大增加了信号重构的难度。现有方法如1-bitFISTA和FISTA-1b尽管能够提升收敛速度,但在噪声较高的条件下,重构性能不佳,且对动态信号环境的适应性有限。为此,adapt-1bitFISTA通过引入动态时间变阈值(TVT)和自适应步长调整机制,在复杂信号和高噪声环境下有效提升了重构的精度和鲁棒性。实验结果表明,adapt-1bitFISTA在多个性能指标上均优于传统算法,特别是在低信噪比(SNR)条件下表现出更高的鲁棒性和稳定性,能够自适应调整阈值以更精确捕捉信号的局部特性,显著提升了重构精度和信号结构的保真度。实验验证了该算法在复杂噪声环境中的优越性,为1-bit压缩感知的实际应用提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 压缩感知 1-bit量化 自适应FISTA 时间变阈值 信号重构
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基于反卷积波束形成的高分辨声呐成像算法 认领 引用
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作者 洪德悦 钱治文 +2 位作者 张寅权 胡承昊 翟京生 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2025年第9期986-995,共10页
常规波束形成(CBF)因其强鲁棒性和低复杂度等优势,被广泛应用于水下声学成像领域,但分辨率受声学物理孔径限制.为在有限阵列孔径下提高成像分辨率,多种基于强度的反卷积波束形成算法被应用在成像中,但前提要求目标非相干,理论上忽略了... 常规波束形成(CBF)因其强鲁棒性和低复杂度等优势,被广泛应用于水下声学成像领域,但分辨率受声学物理孔径限制.为在有限阵列孔径下提高成像分辨率,多种基于强度的反卷积波束形成算法被应用在成像中,但前提要求目标非相干,理论上忽略了因目标相干而产生的交叉项干扰,导致声学图像上产生高强度旁瓣干扰.针对传统CBF波束分辨率低和旁瓣抑制能力弱,以及基于强度的Richardson-Lucy(RL)反卷积波束形成与声呐成像模型失配问题,本文提出了基于单调快速迭代收缩阈值算法(MFISTA)的反卷积波束形成算法,将反卷积波束形成扩展到相干目标的高分辨率成像领域,提高成像分辨率和抑制旁瓣强度.该算法将CBF的输出结果直接表示为复数的点扩散函数(PSF)与目标方位的卷积结果,并采用MFISTA进行迭代解算.通过在复数域进行反卷积波束形成,避免了因取功率带来的平方运算,进而从理论上消除了基于强度反卷积中交叉项干扰.通过均匀直线阵成像声呐的仿真和实验结果表明,与CBF和RL反卷积相比,所提出方法在波束分辨率、旁瓣抑制能力和成像效率等方面表现出显著的成像性能. 展开更多
关键词 声呐成像 高分辨率 反卷积波束形成 单调快速迭代收缩阈值算法
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基于频谱效率公平性的XL-MIMO系统预编码优化 认领 引用
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作者 李志立 傅友华 宋云超 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2025年第6期1434-1444,共11页
本文研究了在近场信道模型下基于频谱效率公平性的超大规模多输入多输出(Extremely large‑scale multiple‑input‑multiple‑output,XL‑MIMO)下行系统的预编码优化问题。考虑在该近场信道模型,即小区内同时存在视距(Line‑of‑sight,LOS)和... 本文研究了在近场信道模型下基于频谱效率公平性的超大规模多输入多输出(Extremely large‑scale multiple‑input‑multiple‑output,XL‑MIMO)下行系统的预编码优化问题。考虑在该近场信道模型,即小区内同时存在视距(Line‑of‑sight,LOS)和非视距(Non LOS,NLOS)的非平稳混合信道,其中LOS信道采用球面波模型,而NLOS信道则采用瑞利模型。以频谱效率的几何平均值作为优化目标,从而确保用户间的公平性并优化系统整体的频谱效率。为了处理复杂的优化目标函数,首先对其采用泰勒展开的一阶近似作为新的目标函数。接着,使用拉格朗日对偶变换和二次变换将原始优化问题转化为更容易求解的等价问题。最后,为了降低计算复杂度,采用了快速迭代收缩阈值算法与投影梯度下降算法结合的投影快速迭代收缩阈值算法(Projection fast iterative shrinkage threshold algorithm,PFISTA)来解决等效优化问题。仿真结果显示,以几何平均值作为目标函数能够降低用户频谱效率之间的差异,实现用户频谱效率的均衡提升。此外,PFISTA在获得与现有方法相当性能的同时,具有较低的计算复杂度。 展开更多
关键词 非平稳 球面波 快速迭代收缩阈值算法 投影梯度下降 拉格朗日对偶变换
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