检索结果-南通市图书馆

办公自动化 2005年第10期14卷 10-13页

作者：朱建红

本文是一篇关于数据恢复的"普及"文章,希望能让更多的人了解数据恢复.

关键词：数据恢复

基于压缩感知的条带SAR缺失数据恢复成像方法

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系统工程与电子技术 2016年第5期38卷 1025-1031页

作者：段化军朱岱寅李勇吴迪南京航空航天大学电子信息工程学院雷达成像与微波光子技术教育部重点实验室江苏南京210016

针对条带模式合成孔径雷达回波缺失数据,提出了一种利用压缩感知恢复缺失数据并成像的方法。将条带数据分块为多个子孔径数据,对子孔径利用压缩感知恢复缺失数据并拼接得到条带数据,缩短了整个数据的恢复时间,推导了压缩感知处理的基矩... 详细信息

针对条带模式合成孔径雷达回波缺失数据,提出了一种利用压缩感知恢复缺失数据并成像的方法。将条带数据分块为多个子孔径数据,对子孔径利用压缩感知恢复缺失数据并拼接得到条带数据,缩短了整个数据的恢复时间,推导了压缩感知处理的基矩阵和测量矩阵。运用最大似然估计的特征向量方法(eigenvector method for maximum likelihood estimation,EMMLE)实现了子孔径缺失数据的自聚焦,满足了压缩感知对图像的稀疏要求。利用压缩感知恢复完整的相位误差信号,解决了子孔径补偿相位误差数据的拼接问题。最后通过对恢复的雷达回波数据成像并自聚焦校正了距离徙动,得到了聚焦良好的完整图像,提高了缺失数据的成像质量。

关键词：合成孔径雷达压缩感知最大似然估计的特征向量方法数据恢复

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基于Storm平台的数据恢复节能策略

计算机研究与发展 2021年第3期58卷 479-496页

作者：蒲勇霖于炯鲁亮李梓杨国冰磊廖彬新疆大学信息科学与工程学院乌鲁木齐830046 中国民航大学计算机科学与技术学院天津300300 新疆财经大学统计与数据科学学院乌鲁木齐830012

作为目前主流的大数据流式计算平台之一,Storm在设计之初以性能为目的进行研究而忽视了高能耗的问题,但是其高能耗问题已经开始制约着平台的发展.针对这一问题,分别建立了任务分配模型、拓扑信息监控模型、数据恢复模型以及能耗模型,并... 详细信息

作为目前主流的大数据流式计算平台之一,Storm在设计之初以性能为目的进行研究而忽视了高能耗的问题,但是其高能耗问题已经开始制约着平台的发展.针对这一问题,分别建立了任务分配模型、拓扑信息监控模型、数据恢复模型以及能耗模型,并进一步提出了基于Storm平台的数据恢复节能策略(energy-efficient strategy based on data recovery in Storm,DR-Storm),包括吞吐量检测算法与数据恢复算法.其中吞吐量检测算法根据拓扑信息监控模型反馈的拓扑信息计算集群吞吐量,并通过信息反馈判断是否终止整个集群内拓扑的任务.数据恢复算法根据数据恢复模型选择备份节点用于数据存储,并通过拓扑信息监控模型反馈的信息判断集群拓扑是否进行数据恢复.此外,DR-Storm通过备份节点内存恢复集群拓扑内的数据,并根据大数据流式计算的系统延迟与能效评估DR-Storm.实验结果表明:与现有研究成果相比,DR-Storm在减少系统计算延迟、降低集群功率的同时,有效节约了能耗.

关键词：大数据流式计算 Storm 信息监控数据恢复能耗

基于多像素光子计数器的光脉冲位置调制同步及数据恢复

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中国激光 2021年第9期48卷 143-152页

作者：向劲松张少华重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

研究了基于多像素光子计数器的光脉冲位置调制(PPM)通信系统开环同步及数据恢复技术。首先,对PPM异步采样信号进行快速傅里叶变换;然后,用Quinn、Jacobsen和MacLeod算法分别估计信号的初始频偏及时延偏差;其次,由频偏和时延偏差估计值... 详细信息

研究了基于多像素光子计数器的光脉冲位置调制(PPM)通信系统开环同步及数据恢复技术。首先,对PPM异步采样信号进行快速傅里叶变换;然后,用Quinn、Jacobsen和MacLeod算法分别估计信号的初始频偏及时延偏差;其次,由频偏和时延偏差估计值及相关运算恢复PPM信号的光子数,进而求得三种算法对应的三组时隙对数似然比序列;最后,从三组时隙对数似然比序列中选择标准差最大的序列作为纠错译码器的输入。仿真及实验结果表明,该时隙同步方法在极低的光功率下同步精度高、运算速度快、鲁棒性强且易于实现;对于64PPM调制信号,本算法平均每信号时隙只需要探测1.33个光子,就能使误码率小于10^(-5)。

关键词：光通信脉冲位置调制多像素光子计数器时隙同步数据恢复

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基于优先级分配策略的PMU数据恢复方法

电网技术 2018年第9期42卷 2814-2820页

作者：刘灏杨智伟毕天姝杨奇逊新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)

新能源集中并网与直流输电技术的快速发展,使电力系统机理特性与运行控制方式均发生变化,亟需闭环精细化控制。同步相量测量单元（phasor measurement units,PMUs）因其测量的同步性与快速性,使电力系统动态实时监测成为可能,可为系统... 详细信息

新能源集中并网与直流输电技术的快速发展,使电力系统机理特性与运行控制方式均发生变化,亟需闭环精细化控制。同步相量测量单元（phasor measurement units,PMUs）因其测量的同步性与快速性,使电力系统动态实时监测成为可能,可为系统保护与闭环控制提供数据基础。然而,由于现场环境复杂,同步信号丢失、通信协议错误、系统过载等诸多因素会导致PMU存在数据丢失等问题,严重影响其在监测控制、事故分析等方面的应用。归纳了PMU数据丢失的不同场景,定义了两种数据丢失的基本类型;提出了基于插值区间动态变化的优先级分配策略,采用改进三次样条插值函数,对不同类型的丢失数据进行恢复,解决了传统方法在连续多点数据丢失类型下的失真问题。通过仿真与实际录波数据验证了该方法的可行性和准确性,对于保证PMU数据质量有着重大意义和较大价值。

关键词：同步相量测量单元数据丢失数据恢复优先级分配策略改进三次样条插值函数

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基于奇异值分解的PMU数据恢复法

中国电机工程学报 2020年第3期40卷 812-820页

作者：杨智伟刘灏毕天姝杨奇逊新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)

同步相量量测单元(phasor measurement units,PMUs)因其同步性、快速性和准确性成为电网动态实时监测最有效的手段之一,并得到迅速发展。但由于通信堵塞、硬件故障、传输延迟等因素,现场PMU通常存在不同程度的数据丢失问题,严重制约其... 详细信息

同步相量量测单元(phasor measurement units,PMUs)因其同步性、快速性和准确性成为电网动态实时监测最有效的手段之一,并得到迅速发展。但由于通信堵塞、硬件故障、传输延迟等因素,现场PMU通常存在不同程度的数据丢失问题,严重制约其在电力系统中的应用与发展,甚至威胁电网安全。该文通过分析现场PMU量测信息,归纳了3种数据丢失类型;提出基于奇异值分解的动态数据成分分析方法,并采用盖氏圆法确定其最优特征成分数,可有效提取原始信号中各特征分量。进一步,提出基于训练、验证与丢失数据分类的数据恢复迭代计算方法,实现系统动态条件下仅利用单通道PMU量测信息的高精度数据恢复。通过仿真与实测数据验证该方法的可行性和准确性。该方法解决传统方法对系统动态信号丢失数据恢复失真的问题,为PMU量测信息更好的应用于电力系统的各个方面提供保证。

关键词：同步相量测量单元数据质量数据恢复奇异值分解盖氏圆法

基于高维时空张量CP分解的风速监测缺失数据恢复

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振动与冲击 2023年第11期42卷 163-169页

作者：许学方胡诗婷时培明李瑞雄李志燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 西安交通大学能源与动力工程学院西安710049 江苏金风科技股份有限公司江苏盐城224100

“大数据”时代的到来为风机健康监测带来了新机遇,风机往往运行在极端恶劣环境下,监测数据中夹杂了大量缺失值,数据质量无法保障,进而会制定有误的运维指导策略。为保证风速监测数据质量,提出了基于高维时空张量CP分解的风速监测数据... 详细信息

“大数据”时代的到来为风机健康监测带来了新机遇,风机往往运行在极端恶劣环境下,监测数据中夹杂了大量缺失值,数据质量无法保障,进而会制定有误的运维指导策略。为保证风速监测数据质量,提出了基于高维时空张量CP分解的风速监测数据缺失值恢复方法。构建包含时空信息的四阶张量,利用CP分解将张量分解为多个因子矩阵,通过加权张量将恢复缺失数据转化为求解目标函数最小值,根据因子矩阵重构张量,从而获得缺失处原始信息值。利用提出方法与GPR、GRU、LSTM、SWLSTM等传统方法对某风电场的缺失数据进行恢复,结果表明,相比传统方法,提出方法的R^(2)最接近1,MAE等误差指标均为最小,具有最高拟合度,从而验证了该方法的有效性。

关键词：风机健康监测数据质量缺失值数据张量分解数据恢复

基于图正则化和Schatten-p范数最小化的交通数据恢复

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西南交通大学学报 2022年第6期57卷 1326-1333页

作者：陈小波梁书荣柯佳陈玲胡煜江苏大学汽车工程研究院江苏镇江212013 江苏大学管理学院江苏镇江212013

为充分利用交通数据低秩特性与局部近邻关系,准确恢复交通数据采集系统中的缺失数据,首先,应用基于核范数的低秩矩阵补全模型对交通数据矩阵进行预插补,以获得缺失值的初始估计,基于此,构建表征数据局部近邻结构的图模型;然后,提出融合... 详细信息

为充分利用交通数据低秩特性与局部近邻关系,准确恢复交通数据采集系统中的缺失数据,首先,应用基于核范数的低秩矩阵补全模型对交通数据矩阵进行预插补,以获得缺失值的初始估计,基于此,构建表征数据局部近邻结构的图模型;然后,提出融合图正则化和Schatten-p范数最小化的交通数据缺失值恢复模型;进一步,提出基于交替方向乘子框架的优化算法,求解缺失值恢复的最优化问题,得到最终的数据恢复结果;最后,用实际的高速公路交通流量和速度数据比较多种方法的恢复误差,同时给出所提方法的参数敏感性分析.实验结果表明:在完全随机缺失、随机缺失和混合缺失模式下,缺失率为10%~50%时,相比于局部最小二乘、概率主成分分析和低秩矩阵补全等方法,基于图正则化和Schatten-p范数最小化的算法恢复误差降低了3.02%~28.49%.

关键词：智能交通数据恢复 Schatten-p范数交通数据图正则化

基于深度学习的FDA-MIMO雷达协方差矩阵缺失数据恢复方法

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雷达学报（中英文） 2023年第5期12卷 1112-1124页

作者：丁梓航谢军伟王博空军工程大学防空反导学院西安710051 空军工程大学空管领航学院西安710051

频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达通过波束形成技术实现抗干扰的研究已经十分丰富。然而,在实际工作中,受元器件老化和存储设备容量等硬件因素的影响,计算得到的信号协方差矩阵可能会出现数据缺失的情况。为了克服协方差矩阵数据缺失... 详细信息

频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达通过波束形成技术实现抗干扰的研究已经十分丰富。然而,在实际工作中,受元器件老化和存储设备容量等硬件因素的影响,计算得到的信号协方差矩阵可能会出现数据缺失的情况。为了克服协方差矩阵数据缺失对波束形成算法性能的影响,该文提出了一种基于深度学习的FDA-MIMO雷达协方差矩阵数据恢复方法,并建立了协方差矩阵恢复-自适应波束形成的两阶段处理框架;提出了一种双通道生成对抗网络(GAN)来解决矩阵数据恢复问题,该网络主要由鉴别器(D)和生成器(G)两部分组成:生成器主要功能是输出完整的矩阵数据,鉴别器则是判别数据为真实数据还是填补数据。整个网络通过鉴别器和生成器之间相互对抗使生成器生成样本接近于真实数据的分布,从而实现对协方差矩阵缺失数据的恢复。此外,考虑到协方差矩阵数据为复数,分别构造两个独立的GAN网络以满足矩阵数据实部和虚部的训练。最后,数值实验结果表明,协方差矩阵真实数据与恢复后的数据平均均方根误差仅为0.01量级,验证了所提方法能够有效恢复协方差矩阵的缺失数据。

关键词：数据恢复生成对抗网络 FDA-MIMO雷达深度学习波束形成

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基于RBF神经网络的桥梁挠度数据恢复研究

仪器仪表学报 2006年第12期27卷 1605-1608页

作者：胡顺仁陈伟民章鹏符欲梅梁宗保重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044

本文以桥梁挠度数据作为研究对象,对其测量点进行了关联分析,并依据RBF神经网络强大的函数逼近能力,提出了一种基于神经网络模型来恢复不可靠测量数据的方法。在仿真实验中,通过对比实验(该方法的均方误差为2E-9,线性回归法均方误差为0.... 详细信息

本文以桥梁挠度数据作为研究对象,对其测量点进行了关联分析,并依据RBF神经网络强大的函数逼近能力,提出了一种基于神经网络模型来恢复不可靠测量数据的方法。在仿真实验中,通过对比实验(该方法的均方误差为2E-9,线性回归法均方误差为0.697 4),证实了该方法在理论和实践上的精确性和可行性。

关键词：挠度关联分析 RBF神经网络非线性逼近数据恢复