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一种基于非均匀范数约束的稀疏信号恢复方法
科技成果综合评价报告详情
科技成果综合评价报告
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成果名称
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分类
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所属单位
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联系人
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联系电话
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成果简介
本发明涉及一种基于非均匀范数约束的稀疏信号恢复方法,利用NNC范数约束策略对L1范数最小化策略加以改进,从而实现改进算法更好地适应稀疏度变化情况。与MP算法不同,本发明无需预先设置稀疏信号的稀疏度等先验知识,只需设置迭代步长,结合拉格朗日乘子法,经过阈值调整对稀疏信号进行估计。从而获得稀疏信号的位置和幅度等参数。有益效果体现在:本发明基于NNC范数约束,在拉格朗日乘子法寻优策略下,对经典最小化L1范数约束的方法基础上进行改进,进而获取稀疏解。由于NNC范数的使用,使得本发明对优化迭代计算以及稀疏信号恢复具有很大的优势。
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创新水平
关键共性技术
前沿引领技术
现在工程技术
颠覆性技术
其他
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技术进度
新设备或新装置
样机原理
工程样机
中试原型机
产业化
新材料或新技术
实验室阶段
工程化阶段
产业化阶段
技术成果
专利
奖项
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产品方向
有多个应用方向
有一个应用方向
没有应用方向
无法判断
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市场空间
需求前景巨大
需求前景较大
需求前景一般
无法判断
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成本竞争
优势明显
优势一般
没有优势
无法判断
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政策影响
政策鼓励
政策限制
政策淘汰
无法判断
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市场周期
进入期
成长期
饱和期
衰退期
无法判断
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转化周期
近期可控(1年内)
周期较长(2年内)
很难转化(3年起)
无法判断
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科技成果的创新基因评价
该科技成果技术研发团队是西北工业大学,该院校师资力量雄厚,团队成员经验丰富,分工合作。学校有39个硕士学位一级授权学科(含1个交叉学科),27个博士学位一级授权学科(含1个交叉学科)。材料科学、工程学、化学、计算机科学、物理学、地球科学、数学等7个学科进入ESI国际学科排名前1%,其中,材料科学、工程学进入前1‰,形成了以三航(航空、航天、航海)学科群为引领,3M(材料、机电、力学)学科群、3C(计算机、通信、控制)学科群、理科学科群和人文社科学科群协调发展的学科体系,为建设世界一流学科奠定了良好的基础。学校有2个一级学科国家重点学科,7个二级学科国家重点学科,2个国家重点(培育)学科。 学校2014年获国家教学成果一等奖2项、二等奖4项;2018年作为第一完成单位获国家教学成果一等奖2项、二等奖4项,作为参与完成单位获一等奖1项、二等奖1项。建有4个国家级实验教学示范中心,2个国家级虚拟仿真实验教学中心,3个国家级人才培养模式创新实验区,入选首批国家卓越工程师学院试点牵头建设单位。学校推进创新创业教育,获得首批“全国深化创新创业教育改革示范高校”“国家级创新创业教育实践基地”等荣誉称号,入选“智能制造国家专业化众创空间”;国家大学科技园获批“国家大众创业万众创新示范基地”,并在2021年获评“全国优秀国家大学科技园”。近年来,我校学生在国内外竞赛中屡创佳绩。在“互联网+”大赛全国赛中累计获得9金14银,“翱翔系列微小卫星”斩获第二届中国“互联网+”创新创业大赛全国总冠军。三年来,在“挑战杯”全国大学生课外学术科技作品竞赛、“挑战杯”中国大学生创业计划竞赛等系列赛事取得重要突破,学校连续捧得“优胜杯”。与此同时,在中国机器人大赛、全国大学生智能汽车竞赛、中国高校计算机大赛、全国海洋航行器设计与制作大赛、中国国际飞行器设计挑战赛、中国研究生创新实践系列大赛等多项赛事中,学校均位居前列。学校建有10个国家级重点实验室,8个国家级工程研究中心,4个国家级国际科技合作基地,1个国防科技创新中心,5个国家地方联合创新平台,140个省部级科研平台。
不少于150字
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科技成果的技术亮点评价
1.一种基于非均匀范数约束的稀疏信号恢复方法,其特征在于步骤如下:步骤1:设A为传感矩阵,y为量测信号,x为待估计的稀疏信号,其中A的维度为M×N,且M<N,量测过程为:y=Ax; 步骤2:构造目标函数为: 其中, 0≤pi≤1.i,pi,N分别表示元素位置,第i处元素对应指数变量和向量维度; 步骤3:设置迭代次数为L,阈值t=σ||x||,阈值控制参数的设置与信号噪声水平有关,取值范围在0<σ<1; 步骤4:初始估计值为 初始迭代次数i=0步骤5:按照如下迭代式进行迭代 i=i+1 G=diag(|x1|,…,|xN|)+δIx=F-1GATλ=F-1GAT(AF-1GAT)-1y其中diag为对向量进行对角化以得到对角矩阵,I为单位矩阵,δ为防止算法进入病态运算时设置的微小正数;T为对矩阵进行转置运算,λ=(AGAT)-1y为拉格朗日乘子; 步骤6:当i>L时停止迭代,得到稀疏信号估计值x;否则重复步骤5~步骤6。
不少于150字
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科技成果的应用市场评价
水声数据压缩和水声信道估计等问题都可归结为对稀疏信号进行恢复,对随机分布的稀疏信号位置及幅度进行估计。目前采用的主要有匹配追踪法(Matching pursuit,MP)和基于L1范数最小化的基追踪方法(Basis pursuit,BP)。其中,匹配追踪法参见《Sparse channel estimation via matching pursuit with application to equalization》,该文2002年发表于《IEEE Transactions on Communications》第50期,起始页码为374。基于L1范数最小化的基追踪方法参见《Proportionate adaptive filters from a basis pursuit perspective》该文2010年发表于《IEEE Signal Processing Letters》第17期,起始页码为985。 由于求最稀疏解的实质是求零范数最小解,而实际中零范数最小化无法工程实现,因此转为L1范数最小化进行近似,因此,其求解过程虽然可得到稀疏解,且算法简单,但精度不够,而基于贪婪策略的匹配追踪法则基于匹配计算,其核心也是施加L1范数约束项,然而,匹配追踪法固有的冗余计算和对字典的冗余选择特性,导致该算法估计结果提高程度有限。 有益效果: 本发明提出的一种基于非均匀范数约束的稀疏信号恢复方法,是一种基于非均匀范数约束的(Non-uniform norm constraint,NNC)估计方法,该发明利用NNC范数约束策略对L1范数最小化策略加以改进,从而实现改进算法更好地适应稀疏度变化情况。与MP算法不同,本发明无需预先设置稀疏信号的稀疏度等先验知识,只需设置迭代步长,结合拉格朗日乘子法,经过阈值调整对稀疏信号进行估计。从而获得稀疏信号的位置和幅度等参数。 有益效果体现在:本发明基于NNC范数约束,在拉格朗日乘子法寻优策略下,对经典最小化L1范数约束的方法基础上进行改进,进而获取稀疏解。由于NNC范数的使用,使得本发明对优化迭代计算以及稀疏信号恢复具有很大的优势。
不少于150字
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评价专家组综合意见
本技术具有较强的财务盈利能力,其财务净现值良好,投资回收期合理。综上所述,该技术属于国家鼓励支持的项目,技术的经济和社会效益客观,技术的投产将改善优化当地产业结构,实现高质量发展的目标。
评价专家署名
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