發(fā)布時(shí)間：2020-03-28 04:40

【摘要】：火炮等武器發(fā)射產(chǎn)生的沖擊波會對操作人員和周圍設(shè)備產(chǎn)生不利影響,因此準(zhǔn)確采集沖擊波信號可為評估物體毀傷,評價(jià)武器性能提供定量的可靠數(shù)據(jù)。沖擊波信號高頻信息持續(xù)時(shí)間短且具有突發(fā)特性,為保證火炮沖擊波瞬態(tài)信息的完整,需要傳感網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)維持高采樣率對其進(jìn)行捕獲。持續(xù)的高采樣率將造成冗余數(shù)據(jù)過多,給傳感器節(jié)點(diǎn)存儲空間和傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸性能帶來壓力。沖擊波信號具有能量集中特點(diǎn),符合壓縮感知技術(shù)對被測信號的稀疏性要求。為了解決沖擊波測試中冗余數(shù)據(jù)和有限網(wǎng)絡(luò)資源之間的矛盾,本文將壓縮感知應(yīng)用于沖擊波傳感網(wǎng)絡(luò)中。主要研究內(nèi)容如下:為減輕冗余數(shù)據(jù)對傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)存儲空間帶來的壓力,在沖擊波信號稀疏方式上做出改進(jìn),提出針對沖擊波信號特點(diǎn)的字典構(gòu)造方法。將沖擊波信號分為瞬態(tài)和非瞬態(tài)部分,提取每一部分的主要信息,調(diào)整相應(yīng)樣本集元素,通過K-SVD方式針對不同特征字典進(jìn)行迭代學(xué)習(xí),使稀疏向量收斂于局部特性,避免了傳統(tǒng)冗余字典為照顧信號全局信息造成的字典稀疏性能下降、能量分散等現(xiàn)象。仿真結(jié)果表明,對5psi和50psi傳感器采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮,改進(jìn)算法的壓縮率較基于K-SVD傳統(tǒng)字典構(gòu)造算法分別提高了25%和16.7%。當(dāng)以信號稀疏誤差為限定條件進(jìn)行字典構(gòu)造時(shí),改進(jìn)算法稀疏誤差收斂速度優(yōu)于傳統(tǒng)方式。為提高傳感網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸性能,降低網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的能量損耗,通過壓縮感知與路由算法結(jié)合的方式,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)能耗。在稀疏隨機(jī)投影理論的基礎(chǔ)上,提出基于壓縮感知的改進(jìn)式隨機(jī)行走路由算法。通過加入距離權(quán)重因子限定隨機(jī)行走路由的節(jié)點(diǎn)選擇策略和行走趨勢,減少數(shù)據(jù)傳輸相對距離,以此提高網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪芰啃�率。�?shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法在優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)能耗上較基于壓縮感知的傳統(tǒng)隨機(jī)行走路由算法提升了23.75%。通過上述方法,解決了沖擊波信號無線傳輸系統(tǒng)現(xiàn)有的部分問題,降低了節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)存儲壓力,優(yōu)化了沖擊波無線傳感網(wǎng)絡(luò)的能量效率。
【圖文】：

的上升時(shí)間小于 2ns，但是由于傳感器的性能限制，通常上升時(shí)間在 1μ作用階段的信號持續(xù)時(shí)間也為毫秒級。因此，為了確保沖擊波信號的完集到?jīng)_擊波信號的上升過程，最大值以及正壓過程，要求測量系統(tǒng)采a/s�？梢妭鹘y(tǒng)采樣理論中將采集大量非瞬態(tài)部分的冗余數(shù)據(jù)，對測試系處理造成不必要的壓力。綜上所述，沖擊波信號具有上升時(shí)間短，不易被采集的特點(diǎn)，故在傳統(tǒng)求結(jié)合較高的采樣率以保證信號完整。較高的采樣速率將導(dǎo)致單次沖擊有效數(shù)據(jù)少，冗余數(shù)據(jù)多。通過分析可知，沖擊波瞬態(tài)信息集中，具有勢，符合信號稀疏理論。因此可以將 CS 理論應(yīng)用于沖擊波信號采集系沖擊波信號時(shí)域特性的分析，信號的不同階段都有其獨(dú)特的稀疏特性。在沖擊波信號的稀疏特性和信號階段性特點(diǎn)，提出更適用于沖擊波信號的典構(gòu)造方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。并在第 4 章，將 CS 理論應(yīng)用于沖擊波 W進(jìn)式 RW 算法結(jié)合，在保證信號重構(gòu)精度的基礎(chǔ)上提升 WSN 中數(shù)據(jù)傳率。 壓縮感知理論分析

圖 3.4 5psi 數(shù)據(jù)稀疏性能(a) 改進(jìn)式 K-SVD 方法信號稀疏效果 (b)稀疏系數(shù)降冪排列圖 3.5，3.6 顯示了 5psi 傳感器數(shù)據(jù)通過兩種稀疏算法稀疏后，信號重構(gòu)時(shí)的重構(gòu)現(xiàn)象和信號經(jīng)過兩種算法稀疏后的重構(gòu)誤差。圖 3.7，3.8 顯示了 50psi 傳感器數(shù)據(jù)信號通過兩種稀疏算法稀疏后，，信號重構(gòu)時(shí)的重構(gòu)現(xiàn)象和信號經(jīng)過兩種方法稀疏后的重構(gòu)誤差。在對冗余字典進(jìn)行迭代學(xué)習(xí)時(shí)，由于本文將信號稀疏誤差作為字典構(gòu)造參考標(biāo)準(zhǔn)，因此在一定迭代次數(shù)下，兩種算法的對于信號的重構(gòu)性能趨近于一致。
【學(xué)位授予單位】：長春理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TJ06;TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 張春棋;賈云飛;康金;;基于HHT的爆炸沖擊波信號分布特性測試分析[J];測試技術(shù)學(xué)報(bào);2015年06期

2 陳昌鑫;靳鴻;馬鐵華;;沖擊加速度存儲測試的變頻采樣策略分析[J];爆炸與沖擊;2015年04期

3 翟雪含;朱衛(wèi)平;康彬;;結(jié)合KSVD和分類稀疏表示的圖像壓縮感知[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2015年06期

4 荊楠;畢衛(wèi)紅;胡正平;王林;;動(dòng)態(tài)壓縮感知綜述[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2015年01期

5 張威峰;靳鴻;陳昌鑫;;負(fù)延遲和變頻采樣的瞬態(tài)信號低冗余存儲方法[J];探測與控制學(xué)報(bào);2014年06期

6 王俠;王開;王青云;梁瑞宇;左加闊;趙力;鄒采榮;;壓縮感知中的確定性隨機(jī)觀測矩陣構(gòu)造[J];信號處理;2014年04期

7 鄒建成;車冬娟;;信號稀疏表示方法研究進(jìn)展綜述[J];北方工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2013年01期

8 邵文澤;韋志輝;;壓縮感知基本理論:回顧與展望[J];中國圖象圖形學(xué)報(bào);2012年01期

9 程擂;王鑒;;基于HHT的水中爆炸沖擊波信號特征分析[J];傳感器世界;2010年12期

10 張衍芳;杜紅棉;祖靜;;沖擊波信號后期處理方法研究[J];工程與試驗(yàn);2010年04期

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

1 崔嵩;基于稀疏信號的學(xué)習(xí)字典算法及其應(yīng)用[D];北京工業(yè)大學(xué);2014年

2 管蓉;基于壓縮感知的圖像稀疏表示方法[D];中北大學(xué);2012年

3 張衍芳;沖擊波信號處理方法的研究[D];中北大學(xué);2011年

4 王曉;壓縮感知在無線通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2011年

5 李小波;基于壓縮感知的測量矩陣研究[D];北京交通大學(xué);2010年

本文編號：2603938