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一种改进的稀疏表示DOA估计算法赵宏伟;刘波;刘恒【摘要】稀疏表示波达方向（DOA）估计算法具有分辨力高等优点，但是对阵元个数要求高、低信噪比时估计性能恶化严重，不利于在实际系统中应用。
为此，提出一种基于实信号特点的稀疏表示波达方向估计算法。
首先，建立实值稀疏表示的DOA估计模型，能够将阵元数虚拟加倍；其次，利用正交三角分解对估计模型变型，从而改善低信噪比时的估计性能；最后，利用正交匹配追踪算法得到估计结果。
仿真实验结果表明，相对传统稀疏表示算法，具有更低的估计误差和更好的实时性，在实际工程中应用前景广阔。
%Though the direction of arrival (DOA) estimation with sparse representation has high resolution, its computational load is too much and is not suitable for real-time processing in practical system. A DOA estimation algorithm with sparse representation based on the property of real signal sources is proposed to settle the problem. First, the corresponding DOA model is constructed and the numbers of available sensors is doubled based on the array data model of real signals. Then, the orthogonal triangular (QR) decomposition is used to improve the estimation performance at low SNR. Finally, the direction estimation was obtained by orthogonal matching pursuit algorithm. The results of simulation experiments show that the proposed algorithm is suitable for real-time processing and has low estimation error. Therefore, there is much application prospect in practical system engineering.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2016(024)009【总页数】4页(P133-135,143)【关键词】波达方向估计;稀疏表示;正交三角分解;正交匹配追踪【作者】赵宏伟;刘波;刘恒【作者单位】西安空间无线电技术研究所陕西西安 710100;西安空间无线电技术研究所陕西西安 710100;西安空间无线电技术研究所陕西西安 710100【正文语种】中文【中图分类】TN911波达方向（Direction of Arrival，DOA）估计技术是阵列信号处理领域的研究重点之一，能够实现空间中多个目标信号的高分辨定位，在雷达、通信、导航等领域有着广泛的应用［1-2］。
基于稀疏表示的频控阵 MIMO 雷达多目标定位陈慧;邵怀宗;潘晔;王文钦【摘要】针对频控阵多输入多输出（MIMO）雷达，提出了一种基于压缩感知稀疏表示思想的目标定位算法。
首先回顾了 MIMO 雷达和频控阵的特点，进而研究了频控阵 MIMO 雷达的性质，它不但可以具有MIMO 雷达的优点，而且能够感知目标的距离维信息，同时针对频控阵 MIMO 雷达接收数据模型进行数学建模，并把目标定位问题表示成稀疏表示框架下的代价函数。
最后利用凸优化工具对代价函数进行优化求解，由所得稀疏权向量中的非零元素索引映射出目标的方位和距离信息。
与现有的经典 MUSIC 算法相比，具有更好的定位性能，计算机仿真结果证明了所提算法的有效性。
%For the frequency diverse array(FDA)multiple-input and multiple-output(MIMO)radar,a target localization algorithm in sparse signal representation perspective is presented.Firstly,the characters of the MIMO radar and FDA are reviewed,then the properties of the FDA MIMO radar are studied,that is,it not only owns the merits of the MIMO radar,but also can sense the range information of the targets.Its re-ceiving mathematical measurement is also modeled,and the target localization problem is described as a cost function under the sparse representation framework.Finally,the angle and the range of the targets are esti-mated by mapping the non-zero element indexes of the sparse vector which is obtained by solving the cost function using existing convex pared with the existing classic MUSIC algorithm,the proposed algo-rithm can achieve better localization performance.The computer simulation results demonstrate the effective-ness of the algorithm.【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2015(000)003【总页数】6页(P259-264)【关键词】频控阵 MIMO 雷达;压缩感知;稀疏表示;参数估计【作者】陈慧;邵怀宗;潘晔;王文钦【作者单位】电子科技大学通信与信息工程学院，四川成都 611731;电子科技大学通信与信息工程学院，四川成都 611731;电子科技大学通信与信息工程学院，四川成都 611731;电子科技大学通信与信息工程学院，四川成都 611731【正文语种】中文【中图分类】TN9580 引言多输入多输出(Multiple-Input and Multiple-Output,MIMO)雷达近年来受到了广泛关注[1-3]。
点云感知算法面试知识点一、知识概述《点云感知算法面试知识点》①基本定义：简单说，点云就是一堆空间里的点，这些点带着信息呢，像它在三维空间里的位置啥的。
点云感知算法，就是让计算机能理解这些点云数据，比如说从这些一堆堆的点里，知道哪个是障碍物，哪个是道路啥的。
这算法就像是一把特殊的放大镜，专门研究点云这种数据的。
②重要程度：在处理像自动驾驶、机器人导航这种和三维空间打交道的工作里，那可是相当重要的。
要是没有这个算法，机器人或者自动驾驶汽车根本不知道周围的环境啥样，那就瞎走乱撞了。
③前置知识：得先有点几何学知识，知道三维空间里的坐标是咋回事。
还有基本的编程概念也得有，毕竟算法是靠代码实现的。
再就是要明白数据结构，点云其实就是一种数据，得知道数据怎么存储、怎么提取。
④应用价值：在现实中，自动驾驶里你肯定不希望车跑到沟里或者撞到东西吧，这个算法就能让车“看”清楚周围环境。
还有测绘领域，以前人工测绘很麻烦也不准确，现在用点云感知算法，无人机飞一圈，就搞定一大片的地形图了。
二、知识体系①知识图谱：在计算机视觉和机器人领域里，点云感知算法是挺核心的一部分内容。
它就像桥梁，连接着原始的点云数据和最后的决策，如果自动驾驶汽车是一个人，那这个算法就是眼睛和大脑之间传递信息的神经。
②关联知识：跟图像处理有关联，毕竟都是去分析、理解数据的。
还和传感器知识扯得上关系，因为点云数据基本都是通过激光雷达这类传感器收集来的。
再就是数学里的概率论也有点关系，比如说某些算法判断一个点是障碍物还是周围环境，会涉及到概率计算。
③重难点分析：掌握难度确实不小。
难点之一就是点云数据量太大了，怎么有效地处理这么多数据。
关键点在于如何准确提取有价值的特征，你想啊，点云里那么多点，哪些点代表的信息有用，哪些没用，这很难判断。
④考点分析：在面试里，经常是一道重点题。
考查方式有时候是让你讲清楚某种知名点云感知算法的原理。
还有可能给你一个实际场景，问你该如何用点云感知算法解决里面的问题，像怎么确保在复杂的城市道路环境里自动驾驶汽车能利用点云准确识别交通标志之类的。
一种基于空间稀疏重构的匹配场定位方法陈迎春;蒋亚立【摘要】针对传统匹配场声源定位方法不适用于阵元数较少、低快拍场合且分辨率低的问题,本文提出了一种基于空间稀疏重构的匹配场声源定位方法.在分析水下目标空间稀疏性的基础上,通过建立水下目标的稀疏数学模型,对目标源信号进行压缩采样,然后利用联合稀疏重构算法精准重构出原信号,实现水下目标的匹配场源定位.通过仿真实验结果可以看出:与传统方法相比,本文方法能够在阵元数少以及低快拍的情况下获得更高精度的水下目标定位.%The traditional MFP (Matched Field Processing,MFP) methods of underwater acoustic target localization often have low positioning accuracy and are not suitable for few receiving array elemen ts andfew snapshots.Considering these problems,this paper proposed a new high-accuracy matched field localization method based on sparse spatial reconstruction.Firstly,establish the spatial sparse model of underwater target and conduct compressive sampling.Then,achieve the matched field localization of underwater acoustic using the joint sparse reconstruction algorithm.The simulation results show that this method can increase the accuracy of positioning in the case of few array elements and few snapshots.【期刊名称】《电子设计工程》【年(卷),期】2018(026)007【总页数】5页(P77-81)【关键词】水声目标定位;压缩感知;匹配场源定位;稀疏重构【作者】陈迎春;蒋亚立【作者单位】江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003;江苏科技大学电子信息学院,江苏镇江212003【正文语种】中文【中图分类】TN91水下声源定位分为主动与被动声纳定位。
《基于联合稀疏的信号检测与恢复方法研究》读书随笔目录一、内容概述 (2)1.1 背景介绍 (3)1.2 研究意义 (4)1.3 研究目的与内容 (4)二、相关理论与技术 (5)2.1 联合稀疏理论 (6)2.1.1 稀疏表示的基本概念 (7)2.1.2 联合稀疏的数学模型 (9)2.2 信号检测与恢复方法 (10)2.2.1 信号检测的基本原理 (11)2.2.2 信号恢复的基本方法 (13)三、基于联合稀疏的信号检测方法 (14)3.1 联合稀疏系数矩阵分析 (15)3.2 基于稀疏表示的信号检测算法 (17)3.2.1 基于稀疏表示的阈值检测算法 (18)3.2.2 基于稀疏表示的贝叶斯检测算法 (19)3.3 实验设计与结果分析 (20)3.3.1 实验参数设置 (22)3.3.2 实验结果展示 (23)3.3.3 结果分析 (24)四、基于联合稀疏的信号恢复方法 (25)4.1 联合稀疏字典学习 (26)4.2 基于稀疏表示的信号恢复算法 (28)4.2.1 基于稀疏表示的凸优化恢复算法 (29)4.2.2 基于稀疏表示的非凸优化恢复算法 (30)4.3 实验设计与结果分析 (31)4.3.1 实验参数设置 (32)4.3.2 实验结果展示 (33)4.3.3 结果分析 (34)五、结论与展望 (36)5.1 主要成果总结 (37)5.2 研究不足与改进方向 (38)5.3 未来工作展望 (39)一、内容概述本书介绍了联合稀疏信号处理的背景和意义，作者详细阐述了在现代通信系统中，由于信号环境的复杂多变以及信号的稀疏特性，传统的信号处理方法面临着巨大的挑战。
在此背景下，联合稀疏信号处理技术的发展显得尤为重要。
作者对信号检测的基本原理和方法进行了概述，从传统的信号检测技术，到近年来兴起的基于稀疏表示的信号检测技术，书中详细介绍了各种方法的优缺点以及适用场景。
也介绍了信号恢复技术的基本原理和方法，包括信号重建、去噪、压缩感知等领域的研究进展。
基于相机激光雷达融合的目标检测方法摘要：现阶段，我国科学技术飞速发展。
传感器作为能够获取车辆周围环境信息的设备，在智能驾驶领域有着重要的地位。
激光雷达能探测三维环境中目标物的空间信息，具有测距精度高、测量范围大等优点，但无法提供被探目标的颜色和纹理信息；相机可获取被探目标的颜色和外观等较为丰富的语义特征，但探测精度受光照及其他自然条件的影响较大。
为克服单传感器探测的局限性，智能驾驶系统通常采用相机和激光雷达等多传感设备实现对环境的感知，通过这些传感器数据的同步融合，发挥各个传感器的优势，提高目标识别的可靠性。
其中传感器的外参数标定是数据同步融合的关键。
关键词：相机；激光雷达；融合目标；检测方法引言多传感器融合在移动机器人自主导航领域应用广泛。
激光雷达和相机传感器是自动驾驶应用中最常见的感知传感器，相机可以提供丰富的色彩信息和其他特征，用于提取被检测物体的不同特征；激光雷达传感器可以准确检测物体的三维位置和结构。
为了增强目标检测和分类，可以将这两个传感器的数据进行融合，以获得更详细和准确的目标信息。
在使用传感器过程中，采集的图像数据和点云数据都是基于各自传感器的坐标系，数据融合的前提是将两个传感器的数据转换到同一坐标系中。
1激光雷达与相机的联合标定1.1数据采集由于传感器位于试验车车身的不同位置，每个传感器都有自身独立的坐标系。
为获得相机图像检测结果与激光雷达点云检测结果的一致性描述，需利用联合标定的方法将每个传感器的独立坐标系转换为统一坐标系，以实现传感器数据间的相互关联与空间同步。
联合标定通常采用标定物关联策略，利用标定物在不同传感器坐标系中的坐标值求解不同坐标系之间的转换参数。
采用平面靶标定法，将一个平面靶（标定板）置于激光雷达和相机前，通过多次变换标定板位姿生成多组约束，然后对不同位姿的平面靶特征点进行匹配，以求得不同坐标系之间的旋转、平移矩阵。
靶标定法的数据采集场地应选择在视野开阔、背景干扰物少、可在不同视野位置采样的地点。
相控阵雷达信号处理与目标检测算法研究相控阵雷达（Phased Array Radar）是一种主动电子扫描无线电雷达系统，它通过控制许多单独的发射和接收天线元件的相位和振幅，使得雷达系统能够在不进行机械扫描的情况下实现电子扫描，从而实现快速波束转向和波束形成。
在现代军事应用中被广泛使用，并且在民用领域也有着广泛的应用前景。
相控阵雷达的信号处理是实现目标检测与跟踪的关键环节。
相比传统的机械扫描雷达，相控阵雷达能够实现更快速、更准确的目标测量，具有更高的工作频率和脉冲重复频率，以及更高的抗干扰能力。
因此，研究相控阵雷达信号处理与目标检测算法对于提高雷达系统性能至关重要。
相控阵雷达信号处理的主要步骤包括波束形成、多普勒处理和目标检测。
首先，波束形成是通过控制发射和接收天线元件的相位和振幅，将多个天线元件产生的信号相干叠加，形成一个或多个指向不同方向的波束。
这样可以实现雷达波束的快速转向和灵活选择，提高雷达系统对目标的搜索和跟踪能力。
多普勒处理是对接收到的雷达信号进行频率分析，以获得目标的速度信息。
相控阵雷达由于其电子波束转向的灵活性，可以同时获得多个方向的多普勒信息，从而提高了目标在速度方向上的分辨能力。
多普勒处理通常采用快速傅里叶变换（FFT）等算法，对接收到的雷达信号进行频谱分析，从而得到目标的速度信息。
目标检测是相控阵雷达信号处理的核心任务之一，其目标是从雷达回波中提取出目标的位置、速度和散射特性等信息。
目标检测算法的选取对于相控阵雷达系统的性能至关重要。
常见的目标检测算法包括常规CFAR（Constant False Alarm Rate）算法、脉冲-Doppler目标检测算法以及基于统计学方法的目标检测算法等。
常规CFAR算法是一种统计学方法，通过估计雷达回波信号的统计特性，提取出目标信号并抑制背景杂波。
脉冲-Doppler目标检测算法则是通过脉冲压缩和多普勒处理，将回波信号在距离和速度维度上进行匹配滤波，从而提取出目标信号并抑制杂波。
