基于压缩感知的欠采样飞行数据重构方法研究

发布时间：2017-08-14 16:28

  本文关键词：基于压缩感知的欠采样飞行数据重构方法研究

  更多相关文章： 压缩感知 飞行数据 稀疏表示 重构算法

【摘要】：随着当今社会信息技术的高速发展,信息数据量的需求也在不断增加,信号处理时,信号信息量的获取以及传输速度有了更高要求。作为传统信息采样压缩方式的奈圭斯特均匀采样方式,易造成信号信息量的损失以及传输存储的压力。因此,作为信号处理中新秀之一的压缩感知理论方法逐渐被应用到多个领域。在民航领域,为满足对飞行数据高效率的传输存储,本文以压缩感知理论方法为基础,以B737系列飞机的QAR飞行数据为研究对象,依据QAR飞行数据中的不同信号特征,研究分析了基于压缩感知的QAR飞行数据重构系统的实用性。首先,以飞行数据的稀疏性分析实例作为实验经验数据,以压缩感知的数学模型以及约束条件作为理论基础,对飞行数据做分类。针对欠采样的QAR原始数据做高采样率的插值预处理,然后根据四种不同稀疏基DCT基、Haar基、Db系列基、Sym系列基下,飞行数据稀疏性分析的三组实验,将QAR飞行数据分为两类信号,并得出结论,平稳变化的飞行数据采用DCT基稀疏方式,非平稳变化的飞行数据采用小波基的稀疏方式。然后,提出基于离散余弦基的飞行数据压缩感知重构信号处理模型,并以平稳变化的信号为研究对象做了实例分析。将离散余弦基DCT作为稀疏基,高斯随机矩阵作为测量矩阵,贪婪算法中的OMP作为重构算法,RMSE误差系数作为评判标准,分析不同压缩比下,平稳变化的飞行数据的压缩采样以及重构的重构性能,验证该模型应用在平稳变化的飞行数据中的可行性。最后,提出基于小波基的飞行数据压缩感知重构信号处理模型,并以非平稳变化的飞行信号为研究对象做了实例分析。将小波稀疏基Db10用作稀疏基,将高斯随机矩阵用作测量矩阵,将OMP算法的改进ROMP用作重构算法。以RMSE误差系数为评判标准,分别分析了基于单层小波基稀疏变化以及多层小波基稀疏变化下,不同压缩比下,非平稳变化的飞行数据的压缩采样以及重构的重构性能,验证了该模型应用在非平稳变化的飞行数据中的可行性。
【关键词】：压缩感知 飞行数据 稀疏表示 重构算法
【学位授予单位】：中国民航大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：V241.4
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 研究背景10-11
• 1.2 国内外研究现状11-12
• 1.3 论文主要工作及结构安排12-14
• 第二章 压缩感知模型及飞行数据稀疏性分析14-29
• 2.1 压缩感知基础理论14-19
• 2.1.1 数学模型14-16
• 2.1.2 约束条件16-17
• 2.1.3 重构算法17-19
• 2.2 欠采样飞行数据插值预处理19
• 2.3 QAR飞行数据的稀疏性分析19-28
• 2.3.1 信号的稀疏性20-21
• 2.3.2 不同稀疏基下的飞行数据稀疏性实例分析21-28
• 2.4 本章小结28-29
• 第三章 基于离散余弦基的飞行数据压缩感知重构29-40
• 3.1 基于离散余弦基的飞行数据压缩感知处理模型29-30
• 3.2 基于离散余弦基的飞行数据信号压缩采样30-35
• 3.2.1 研究对象平稳飞行数据信号30-31
• 3.2.2 基于离散余弦基的飞行数据稀疏表示31-33
• 3.2.3 基于离散余弦基的飞行数据降维表示33-35
• 3.3 基于OMP重构算法的飞行数据重构及性能分析35-39
• 3.3.1 重构性能评价方法36-37
• 3.3.2 OMP算法重构平稳飞行数据结果性能分析37-39
• 3.4 本章小结39-40
• 第四章 基于小波变换基的飞行数据压缩感知重构40-56
• 4.1 基于小波变换的飞行数据压缩感知处理模型40-44
• 4.1.1 基于单层小波变换的飞行数据压缩感知处理模型40-42
• 4.1.2 基于多层小波变换的飞行数据压缩感知信号处理模型42-44
• 4.2 基于小波基的飞行数据压缩采样44-50
• 4.2.1 研究对象非平稳飞行数据信号44-45
• 4.2.2 基于小波基的飞行数据稀疏表示45-48
• 4.2.3 基于小波基的飞行数据信号降维表示48-50
• 4.3 基于ROMP重构算法的飞行数据重构及其性能分析50-55
• 4.4 本章小结55-56
• 结论56-58
• 参考文献58-63
• 致谢63-64
• 作者简介64

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本文编号：673616