基于隨機(jī)采樣和壓縮感知的慣性傳感器信號(hào)處理研究.pdf

1、密級(jí)碩士學(xué)位論文題目基于隨機(jī)采樣和壓縮感知的慣性傳感器信號(hào)處理研究（英文）（英文）ResearchofIneritialSensSignalProcessingBasedonRomSamplingCompressiveSensing研究生學(xué)號(hào):1402201022研究生姓名:羅珍珍指導(dǎo)教師姓名、職稱指導(dǎo)教師姓名、職稱:蔣行國(guó)副教授申請(qǐng)學(xué)位門類:工學(xué)碩士學(xué)科、?？?、專業(yè):信息與通信工程論文答辯日期:2017年6月摘要I摘要慣性傳感器是慣性

2、導(dǎo)航系統(tǒng)的重要組成部分。隨著導(dǎo)航技術(shù)的發(fā)展，對(duì)慣性傳感器信號(hào)精度的需求越來(lái)越高，目前主要是采用信號(hào)處理的方式來(lái)提高其精度。但當(dāng)慣性導(dǎo)航系統(tǒng)的實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中出現(xiàn)嚴(yán)重干擾（如噪聲、遮擋）等惡劣情況時(shí)，很難進(jìn)行信號(hào)的有效采樣。因此，如何通過(guò)少數(shù)有效采樣數(shù)據(jù)完成對(duì)信號(hào)的處理，成為當(dāng)前慣性傳感器信號(hào)處理研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)。論文主要研究利用壓縮感知的優(yōu)勢(shì)，并結(jié)合隨機(jī)采樣技術(shù)，為慣性傳感器信號(hào)處理提供一種新方法。第一，在分析奈奎斯特定理的基礎(chǔ)上，對(duì)壓縮

3、感知基本理論展開(kāi)深入研究。重點(diǎn)從稀疏表示、測(cè)量矩陣以及重構(gòu)算法三方面進(jìn)行研究，并總結(jié)了壓縮感知理論在信號(hào)處理上的優(yōu)勢(shì)。第二，根據(jù)慣性傳感器信號(hào)處理的特點(diǎn)，提出一種基于隨機(jī)采樣和壓縮感知的處理方法。當(dāng)外界出現(xiàn)嚴(yán)重干擾（如噪聲、遮擋等）時(shí)，很難獲得信號(hào)的有效采樣，因此，論文充分利用壓縮感知理論的優(yōu)勢(shì)，并將其與隨機(jī)采樣結(jié)合，旨在利用較少的采樣數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)慣性傳感器信號(hào)的準(zhǔn)確重構(gòu)，有效改善輸出信號(hào)的精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在提高信噪比的同時(shí)，能將

4、信號(hào)的采樣數(shù)據(jù)降低到20%，甚至更低，從而有效避免了跟蹤目標(biāo)的丟失。第三，針對(duì)OMP重構(gòu)過(guò)程中存在耗時(shí)較長(zhǎng)的問(wèn)題，提出一種基于免疫量子進(jìn)化算法的OMP重構(gòu)方法。論文在對(duì)量子進(jìn)化理論展開(kāi)分析的基礎(chǔ)上，將免疫機(jī)制運(yùn)用于量子進(jìn)化算法，以改進(jìn)慣性傳感器信號(hào)的OMP重構(gòu)。該方法的突出特點(diǎn)是利用量子計(jì)算的并行性和免疫機(jī)制的高效性，實(shí)現(xiàn)最佳原子搜索進(jìn)程的加速，同時(shí)通過(guò)引入量子交叉和量子變異等策略，防止陷入局部最優(yōu)狀態(tài)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與傳統(tǒng)的OMP重構(gòu)

5、相比，該方法在有效重構(gòu)信號(hào)的同時(shí)，處理時(shí)間縮短了4s左右。最后，構(gòu)建MatlabSimulink仿真平臺(tái)，以驗(yàn)證上述所提出算法的實(shí)時(shí)性。通過(guò)統(tǒng)一脈沖的方式，實(shí)現(xiàn)仿真系統(tǒng)時(shí)間的同步，同時(shí)利用SFunction模塊進(jìn)一步模擬DSP的運(yùn)行方式，并建立模型驗(yàn)證算法的實(shí)時(shí)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)慣性傳感器信號(hào)的采樣頻率為5000Hz時(shí)，該系統(tǒng)可以在130s?內(nèi)完成信號(hào)處理過(guò)程，低于采樣間隔200s?，能夠滿足信號(hào)實(shí)時(shí)處理的要求。關(guān)鍵詞關(guān)鍵詞：慣性傳感