检索结果-南通市图书馆

信息技术与信息化 2023年第7期 67-70页

作者：胥刚黄敏雄湖南汽车工程职业学院湖南株洲412001

四旋翼无人机能耗优化是一个复杂的研究领域,其中包含了多个参数,包括飞行器本体、推进器、动力控制、结构设计和环境因素等。由于这些参数之间的复杂性,传统的优化方法往往不能有效地解决问题。为了解决这一问题,采用非凸优化算法进行... 详细信息

四旋翼无人机能耗优化是一个复杂的研究领域,其中包含了多个参数,包括飞行器本体、推进器、动力控制、结构设计和环境因素等。由于这些参数之间的复杂性,传统的优化方法往往不能有效地解决问题。为了解决这一问题,采用非凸优化算法进行研究,包括对四旋翼无人机能耗优化、非凸优化算法应用、能耗优化计量方法等进行研究,同时也指出了该算法的研究发展趋势和未来的发展方向,可以为四旋翼无人机能耗优化提供有效的参考依据。

关键词：四旋翼无人机能耗优化非凸优化算法

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一种针对多用户通信的人工噪声鲁棒性优化方法

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哈尔滨工程大学学报 2022年第5期43卷 732-738页

作者：姚力刘友江张健中国工程物理研究院电子工程研究所四川绵阳621000 电子科技大学电子科学与工程学院四川成都611731

针对信道状态信息存在误差的真实信道环境,本文提出了一种更具鲁棒性的多用户保密通信发射端波束成形与人工噪声算法优化方案。不同于传统人工噪声设计所采用的“零空间法”,本文将人工噪声作为优化变量进行求解,设计出更适合误差信道... 详细信息

针对信道状态信息存在误差的真实信道环境,本文提出了一种更具鲁棒性的多用户保密通信发射端波束成形与人工噪声算法优化方案。不同于传统人工噪声设计所采用的“零空间法”,本文将人工噪声作为优化变量进行求解,设计出更适合误差信道场景的人工噪声信号。本文采用了Bernstein-type不等式、S-procedure等算法,将难以解决的非凸优化问题转化为凸优化问题,并提出了一种能够简化计算的一维线性搜索算法。而后通过数值仿真,与传统的波束成形和人工噪声算法进行对比,验证本文所提出算法的可行性。

关键词：无线通信保密通信信息论物理层安全人工噪声多用户通信衰落信道非凸优化算法

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基于随机扰动技术的共形阵列失效单元非凸压缩感知近场诊断方法

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电子学报 2019年第12期47卷 2449-2456页

作者：李玮邓维波杨强 Marco Donald Migliore 哈尔滨工业大学电子与信息工程学院黑龙江哈尔滨150001 对海监测与信息处理工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001 意大利卡西诺大学计算机科学与信息工程学院弗罗西诺内省卡西诺03043

在基于压缩感知的阵列失效单元近场诊断方法中,使用结构化随机采样策略构造的观测矩阵约束等距特性未知,采用1范数极小化凸优化算法将无法确保阵列失效单元的高概率精确诊断.针对这一不足,本文在深入研究非凸优化算法的基础上提出了一... 详细信息

在基于压缩感知的阵列失效单元近场诊断方法中,使用结构化随机采样策略构造的观测矩阵约束等距特性未知,采用1范数极小化凸优化算法将无法确保阵列失效单元的高概率精确诊断.针对这一不足,本文在深入研究非凸优化算法的基础上提出了一种基于随机扰动技术的非凸压缩感知近场诊断算法.首先在失效单元个数满足稀疏性的前提下构造差异性阵列,其次按照随机欠采样方式获取近场幅相信息,最后利用所提基于随机扰动技术的非凸优化算法对差异性阵列激励进行重构,从而实现对阵列失效单元的高概率精确诊断.数值仿真实验表明,所提算法避免了由于观测矩阵的约束等距特性未知对诊断性能造成的不利影响,并且克服了非凸范数易于陷入局部最优解的弊端,有效提高了阵列失效单元的诊断成功概率.

关键词：失效单元压缩感知共形阵列随机扰动近场诊断非凸优化算法

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基于切片的非凸卷积稀疏编码问题研究

基于切片的非凸卷积稀疏编码问题研究

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作者：李泽燕山大学

学位级别：硕士

卷积字典学习旨在从所给信号中学习卷积字典以及对应的稀疏系数映射。传统的卷积字典学习算法大多利用图像块进行字典学习,为求解方便,大多数算法均在凸优化背景下进行,这就导致忽略了图像块之间的相关性以及稀疏系数非稀疏问题。随着... 详细信息

卷积字典学习旨在从所给信号中学习卷积字典以及对应的稀疏系数映射。传统的卷积字典学习算法大多利用图像块进行字典学习,为求解方便,大多数算法均在凸优化背景下进行,这就导致忽略了图像块之间的相关性以及稀疏系数非稀疏问题。随着研究的不断深入,非凸优化问题也得到了进一步的发展。并且在数学角度也可得到收敛性证明。基于此,本文对非凸优化问题展开研究。本文在基于切片处理的凸优化字典学习(Slice-Based Dictionary Learning,SBDL)算法和基于傅里叶域的自适应非凸前向后向分裂(Adaptive Nonconvex Forward–Backward Splitting,AFB)算法的基础上展开研究。针对非凸问题,本文将切片思想用以解决非凸优化问题,由此提出了基于空域的可收敛的基于切片的非凸前后向分裂自适应(A Convergent Slice-Based Nonconvex Forward–Backward Splitting Adaptation,ANFBA)算法,并在数学角度证明了算法收敛性。实验结果证明,ANFBA算法可获得更小的目标函数值和更低的稀疏度。为进一步体现非凸优化的性能。本文将对应情况下的凸优化问题进行了对比。通过实验结果证明,非凸优化的目标函数值以及稀疏度都要低于凸优化结果。为进一步说明ANFBA算法在应用领域的性能,本文将ANFBA算法应用到图像融合领域并针对多聚焦等开展了实验。实验结果证明,ANFBA算法具有优良的性能。最后,本文将ANFBA算法应用于压缩感知图像重建。为更好解决图像重建问题,本文将ANFBA算法和卡通纹理分离模型相结合,提出基于各项同性TV的压缩感知图像分离网络(Compressed Sensing Image Separation Network Based on Isotropic Total Variation,CSTVISO-Net)。通过实验结果证明,本文所提出的CSTVISO-Net可以获得较高质量的重建图像,尤其在低测量率时,本文的算法效果更加明显。

关键词：卷积字典学习非凸优化算法图像融合各向同性全变分压缩感知

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基于非凸局部卷积稀疏编码的图像重建研究

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作者：李秋会燕山大学

学位级别：硕士

随着人们对图像信息需求量的爆发式增长,如何通过更少的已有数据重建高质量的图像一直是学者关注的重点,基于稀疏表示的图像稀疏重建能很好地解决这一问题,并且适用于多种图像处理任务。图像稀疏重建的本质问题是稀疏优化问题,现有的基... 详细信息

随着人们对图像信息需求量的爆发式增长,如何通过更少的已有数据重建高质量的图像一直是学者关注的重点,基于稀疏表示的图像稀疏重建能很好地解决这一问题,并且适用于多种图像处理任务。图像稀疏重建的本质问题是稀疏优化问题,现有的基于凸优化的卷积字典学习算法能够在保证收敛性的前提下求解该问题,然而,这些基于凸优化的算法不能得到更加稀疏的编码值,并且图像稀疏重建质量不能得到更进一步的提升。鉴于此,该文对基于非凸优化的卷积字典学习算法进行了深入研究,并将其成功应用于图像稀疏重建中。该文的主要研究内容如下:首先,该文将数学领域的近端交替线性最小化算法引入到了稀疏优化问题中,并结合基于针的局部卷积字典处理策略,提出了非凸非光滑局部卷积字典学习模型和用于图像稀疏重建的非凸交替局部近端算法。为了提高算法的收敛速度,在非凸交替局部近端算法中引入自适应参数构成回溯过程,提出了自适应非凸交替局部近端算法。为了着重验证非凸优化带来的优势,对提出的模型进行凸松弛,并提出使用凸交替局部近端算法和自适应凸交替局部近端算法进行求解。最后证明了两个非凸优化算法的收敛性。图像稀疏重建和卡通纹理图像分离重建实验结果表明,所提出的自适应非凸交替局部近端算法取得了较目前许多主流重建算法更好的重建性能。然后,在非凸交替局部近端算法的理论基础上,结合惯性项,提出了用于图像稀疏重建的惯性非凸交替局部近端算法,选取合适的惯性项参数能获得比自适应非凸交替局部近端算法更高的重建性能。惯性项参数同样适用于凸优化问题,因此同样提出了基于凸松弛卷积字典学习模型的惯性凸交替局部近端算法。图像稀疏重建和图像去噪实验结果表明,惯性非凸交替局部近端算法能够获得更高质量的重建图像。最后,鉴于非凸交替局部近端算法对图像高频成分进行的有效稀疏重建,结合卡通纹理分离模型,提出了一种基于图像分离的压缩感知模型和压缩感知图像重建算法,用于压缩感知自然图像重建。将该重建算法与深度神经网络结合,提出了压缩感知图像分离网络。压缩感知自然图像重建实验结果表明,在低观察率下,所提出的网络取得了较目前主流压缩感知重建网络更好的重建性能。

关键词：卷积字典学习非凸优化算法回溯惯性项卡通纹理分离压缩感知展开迭代网络

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基于非凸局部卷积稀疏编码的图像应用研究

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作者：李进燕山大学

学位级别：硕士

卷积字典学习(CDL)是一种用于图像处理的无监督学习方法,旨在对输入图像进行卷积稀疏编码(CSC),得到卷积字典与对应的编码值。近年来随着非凸优化算法的发展,CDL模型在图像处理中也展现出巨大的潜力。本文的主要研究内容如下:首先,针对... 详细信息

卷积字典学习(CDL)是一种用于图像处理的无监督学习方法,旨在对输入图像进行卷积稀疏编码(CSC),得到卷积字典与对应的编码值。近年来随着非凸优化算法的发展,CDL模型在图像处理中也展现出巨大的潜力。本文的主要研究内容如下:首先,针对使用凸松弛的方式求解非凸CDL模型可能导致编码值不够稀疏的问题,本文使用l范数对编码值进行约束,采用局部处理策略求解基于时域切片的优化问题,并采用近端交替线性最小化方案对字典及编码进行迭代更新,得到非凸近端梯度交替(NPGA)算法。随后,本文将NPGA算法引入回溯策略,进一步得到自适应非凸近端梯度交替(ANPGA)算法,提高了算法的收敛速率。该方法在图像重建任务中展现出优异的性能。其次,为了展现ANPGA算法在图像处理应用场景中的性能,本文将ANPGA算法应用于图像修复和图像分离两个具体应用场景,分别使用ANPGA算法图像修复和图像分离的优化问题进行求解,得到ANPGA算法在各自场景下的简单变形。实验结果表明,ANPGA算法在图像处理方面的具有一定的通用性与性能优势。最后,针对压缩感知磁共振成像(CS-MRI)的图像重建任务难以获得较高的性能,本文引入卡通纹理分解模型,对图像的纹理元素和平滑元素分别进行表示,并使用ADMM方法对新的优化问题进行求解。随后本文将得到更新方案展开为一个迭代展开网络,称为CTSB-Net。该网络不仅能够保留ANPGA算法优势,同时还可以具有深度网络的一系列优势。此外,单独对图像纹理成分编码的方式也使得CTSB-Net在处理CS-MRI图像重建任务时具有更好的性能。

关键词：卷积字典学习非凸优化算法卡通纹理分解压缩感知磁共振成像

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