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基于压缩感知的快速分析技术

时间:2018-01-10 22:41来源:毕业论文
传统矩量法需要在每个角度上求解一次线性方程组,获得相对应的感应电流系数。对于电大尺寸目标,每个角度均要求解一个大型线性方程组,将使得计算量特别巨大而导致无法快速有
摘要压缩感知理论是一种全新的信号采集、编解码理论,其创新之处在于充分利用了信号稀疏性或可压缩性。该理论指出,当未知信号本身稀疏或具备可压缩性时,仅通过少量的信号测量值即可准确或近似重构。压缩感知理论在处理大规模稀疏或可压缩数据方面具有重要意义,因此该理论在电磁领域经常被应用分析电磁散射问题。在分析复杂目标的宽角度单站雷达散射截面时,传统矩量法需要在每个角度上求解一次线性方程组,获得相对应的感应电流系数。对于电大尺寸目标,每个角度均要求解一个大型线性方程组,将使得计算量特别巨大而导致无法快速有效地获得最终的结果。本文研究的主要内容是将压缩感知理论应用到矩量法快速扫角中,最后通过相应的数值对比,验证了压缩感知实现精确高效快速扫角的可行性和有效性。17413
关键词:   压缩感知   宽角度  矩量法  快速扫角
毕业设计说明书(论文)外文摘要
Title    Fast Analysis Method Based on Compressed Sensing    
Abstract
Compressed sensing theory is a totally new theory of signal acquisition, encoding and decoding, by making full use of signal sparsity or compressibility. The theory suggests that the signal which is sparse or compressible, can be accurately or approximately recovered by acquisiting small amount measurements of the signal. Since the theory makes a great significance on solving large amount of sparse or compressible data, it has been widely used in electromagnetic field on issue of electromagnetic scattering. In the analysis of wide-angle monostatic scattering problems of complex target, the traditional method of moments (MoM) requires solving a system of linear equations at each angle to obtain the corresponding coefficients of induced current. For electrically large objects, each angle requires solving a large system of linear equations , hence, the calculation is too huge to get the final result quickly and efficiently. The main content of this paper is applying compressed sensing theory into the method of moments on quickly sweeping angle. Numerical simulations  are presented and compared to validate more precisely and efficiently sweeping angle with the theory of compressed sensing. 源自六/维\论]文[网!加7位QQ324.9114 重庆时时彩的规律 www.mamitama.com
Keywords:  Compressed sensing  Wide-angle  MoM   Quickly sweeping angle 
目   次
1 引言 1
1.1课题简介1
1.2研究意义2
1.3目前研究现状  2
1.4本文创新之处及内容结构3
2 矩量法4
2.1矩量法离散模式4
2.2基函数和试函数选取5
2.3求解精度影响因素6
2.4矩量法求解三维面散射问题7
2.5奇异性处理9
2.6矩量法程序设计 10
2.7矩量法程序正确性验证 15
2.8本章小结 17
3 压缩感知 18
3.1压缩感知基本原理 18
3.2压缩感知应用到矩量法 19
3.3基于压缩感知快速求解程序设计 21
3.4本章小结 22
4 仿真对比验证 23
4.1球面模型数值仿真对比 23
4.2圆柱面模型数值仿真对比 26
4.3结果分析 29
4.4算法存在的问题 30
4.5本章小结 33
5针对测量次数选取的先验技术 34
5.1先验技术的必要性和标准 34
5.2先验技术实现的方法 35
5.3先验技术仿真验证 37
5.4先验技术复杂模型仿真验证——F15飞机38
5.5先验技术复杂模型仿真验证——导弹 39
5.6本章小结 41
结论  42
致谢  43
参考文献44
1    引言
随着科技的发展,传感系统获取数据的能力越来越强,需要处理的数据量也呈现了极速上升的趋势,这不仅要求处理信号的能力有所改观,同时也对相应的硬件设备带来了极大的挑战。传统的信号采样与恢复遵循奈奎斯特采样定理,即采样频率大于奈奎斯特采样频率就能够完全恢复原信号,然而这只是完全恢复信号的充分而不必要条件。压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论正是在这样的背景下提出的[6][7]。压缩感知理论在处理大规模稀疏或可压缩数据方面具有重要意义,所以该理论提出后在许多研究领域得到了关注,如:CS雷达[48]、图像采集设备的开发[49]、光谱分析[50],其中有关图像的应用发展最为迅猛,本文主要研究压缩感知在电磁领域的应用。 基于压缩感知的快速分析技术:/a/tongxin/20180110/19068.html
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