壓縮感知框架下脈沖－連續(xù)核信號(hào)混合重構(gòu)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及壓縮感知框架下脈沖-連續(xù)核信號(hào)混合重構(gòu)方法。其脈沖核信號(hào)的重構(gòu)包括以下步驟：采集脈沖核信號(hào)；處理脈沖核信號(hào)；根據(jù)壓縮感知的三個(gè)重要步驟處理脈沖核信號(hào)；其連續(xù)核信號(hào)的重構(gòu)，包括以下步驟：采集連續(xù)核信號(hào)；稀疏表示連續(xù)核信號(hào)；分解連續(xù)核信號(hào)；重構(gòu)還原連續(xù)核信號(hào)；逆變換得到去噪效果良好的連續(xù)核信號(hào)。本發(fā)明能夠?qū)Σ煌綔y(cè)器所測(cè)得的脈沖核信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)復(fù)原，只需要通過(guò)觀測(cè)矩陣采集少量的有效信息，存儲(chǔ)到電腦中，當(dāng)需要分析核信號(hào)的時(shí)候，就通過(guò)OMP算法來(lái)還原原始數(shù)據(jù)，不僅能極大地降低電腦的存儲(chǔ)量，也能夠很大程度的節(jié)省硬件資源；同時(shí)還能夠?qū)Φ玫降碾S機(jī)連續(xù)核信號(hào)進(jìn)行處理，得到良好的無(wú)噪聲干凈信號(hào)。
【專利說(shuō)明】壓縮感知框架下脈沖一連續(xù)核信號(hào)混合重構(gòu)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及核信號(hào)處理方法，具體涉及一種基于壓縮感知框架下脈沖一連續(xù)核信號(hào)混合重構(gòu)方法。
【背景技術(shù)】
[0002]核信號(hào)的電子學(xué)表達(dá)形式可以分為兩大類:一類是脈沖核信號(hào)，其脈沖發(fā)生時(shí)刻蘊(yùn)含著核材料或核事件的信息；另一類是連續(xù)核信號(hào)，其積分效應(yīng)及電壓幅度蘊(yùn)含著核材料或核事件的信息。核信號(hào)測(cè)量系統(tǒng)是一種比較新穎的核測(cè)量?jī)x器，主要測(cè)量對(duì)象是反應(yīng)堆，也就是濃縮鈾，鈾在中子的作用下可以發(fā)生誘發(fā)裂變。當(dāng)核信號(hào)測(cè)量系統(tǒng)對(duì)反應(yīng)堆鈾的濃度進(jìn)行測(cè)量時(shí)，需要一個(gè)252Cf驅(qū)動(dòng)源去主動(dòng)誘發(fā)核反應(yīng)堆進(jìn)行裂變，得到直射中子和直穿Y射線、中子和散射Y射線以及252Cf源自發(fā)裂變的中子和Y射線等，核裂變材料在受激輻射的過(guò)程中能夠在極短的時(shí)間內(nèi)釋放巨大的能量。核信號(hào)測(cè)量系統(tǒng)有三個(gè)通道，第一通道為探測(cè)器1，靠近252Cf中子源；第二通道為探測(cè)器2，第三通道為探測(cè)器3，均靠近核反應(yīng)堆反演”裂變材料或者裂變堆的反應(yīng)性情況可以通過(guò)測(cè)量、研究和分析測(cè)量系統(tǒng)的第一通道、第二通道和第三通道的數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)行(見(jiàn)圖1)。
[0003]核信息系統(tǒng)中的核信號(hào)通常是一種多通道裂變中子源所激發(fā)的電信號(hào)，它具有形式多樣性、隨機(jī)性以及快速反應(yīng)性。對(duì)于中子脈沖核信號(hào)，它具有極大的稀疏性，在核信號(hào)高速測(cè)量系統(tǒng)中，在Ins的時(shí)間內(nèi)有脈沖記為1，沒(méi)有脈沖記為O ;由1024個(gè)Ins的時(shí)間倉(cāng)組成一個(gè)數(shù)據(jù)塊(block)，再由很多個(gè)數(shù)據(jù)塊組成一個(gè)樣本函數(shù)。一串1024的數(shù)據(jù)中只有0-3個(gè)中子脈沖，通過(guò)計(jì)算不同通道的相關(guān)功率譜等函數(shù)可以得到核燃料的濃度情況以及反應(yīng)性等特點(diǎn)。252Cf源每秒每微克將產(chǎn)生將近614000次裂變，每次裂變放射出4個(gè)中子，每發(fā)射出一個(gè)中子，在探測(cè)器上將產(chǎn)生一個(gè)脈沖，這樣每秒每微克產(chǎn)生的脈沖數(shù)就達(dá)到了將近2456000個(gè)脈沖；這個(gè)數(shù)據(jù)量是非常大的，采集的數(shù)據(jù)不方便直接存儲(chǔ)，這需要存儲(chǔ)量極大的電腦或硬件資源，而壓縮感知在信號(hào)具備稀疏性的前提下，利用觀測(cè)矩陣進(jìn)行有效信號(hào)的壓縮提取功能，把少量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到電腦中，當(dāng)需要處理信息的時(shí)候，用利用壓縮感知完好的重構(gòu)算法進(jìn)行信號(hào)還原，并同時(shí)可以進(jìn)行信號(hào)分析。壓縮感知在整個(gè)核信息處理過(guò)程中可以發(fā)揮比普通壓縮算法更強(qiáng)大的作用，有效節(jié)省資源，提高系統(tǒng)效率。
[0004]在核輻射測(cè)量中，有時(shí)不僅需要對(duì)脈沖核信號(hào)進(jìn)行分析處理，還需要對(duì)隨機(jī)連續(xù)核信號(hào)進(jìn)行分析。在多通道分析器隨機(jī)核信號(hào)的采集過(guò)程中，不可避免地會(huì)遇到噪聲問(wèn)題，使得原始核信號(hào)夾雜著大量的噪聲，這些疊加在核信號(hào)中的噪聲既會(huì)干擾測(cè)量，又會(huì)降低系統(tǒng)的性能，甚至?xí)蜎](méi)一些“有用”的微弱信息。為此抑制外界噪聲以提高信噪比，從核信號(hào)中提取有價(jià)值的物理信息，就必須選用適當(dāng)?shù)慕翟胩幚砑夹g(shù)；在核測(cè)量系統(tǒng)隨機(jī)信號(hào)特點(diǎn)和噪聲分析的基礎(chǔ)上，對(duì)噪聲進(jìn)行分析，提取原信號(hào)中有價(jià)值的物理信息，進(jìn)而探討隱藏在這些信號(hào)物理意義。
[0005]壓縮感知理論(Compressed Sensing,簡(jiǎn)稱CS)是近幾年發(fā)展起來(lái)的一種充分利用信號(hào)稀疏性或可壓縮性的全新信號(hào)采集技術(shù)。圖2為壓縮感知處理核信號(hào)的理論框架圖，它主張壓縮和采樣同時(shí)進(jìn)行，其理論框架主要由稀疏表示、觀測(cè)矩陣和重構(gòu)還原三部分組成。
[0006]壓縮感知理論的主要思想是:信號(hào)通過(guò)稀疏變換以后，變換后的高維信號(hào)能通過(guò)一個(gè)和變換基不相關(guān)的測(cè)量矩陣投影到低維空間上，并且采集信號(hào)的非自適應(yīng)線性投影，最后通過(guò)比較合適的重構(gòu)算法將原信號(hào)高概率地重構(gòu)出來(lái)。通過(guò)優(yōu)化算法在概率意義上從少量的投影中有效恢復(fù)和逼近原始信號(hào)，所需測(cè)量值的數(shù)目遠(yuǎn)小于傳統(tǒng)理論下的樣本數(shù)。
[0007]壓縮感知進(jìn)行的前提是信號(hào)必須具備稀疏性，而探測(cè)器采集得到的脈沖核信號(hào)是具備天然的稀疏性的，一個(gè)數(shù)據(jù)塊(block)分為1024個(gè)數(shù)據(jù)，1024個(gè)時(shí)間段內(nèi)只有0_3個(gè)中子脈沖。把壓縮感知理論運(yùn)用于中子脈沖序列的信號(hào)獲取及處理，特別是優(yōu)化的OMP算法(正交匹配追蹤算法，即Orthogonal matching pursuit,縮寫(xiě)為0MP)能夠以非常高的概率重構(gòu)原始信號(hào)，這將大大降低了數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)提高了數(shù)據(jù)傳輸效率并降低了數(shù)據(jù)處理復(fù)雜程度。同時(shí)，壓縮感知具有在重構(gòu)過(guò)程中去噪的作用，噪聲能夠在在壓縮傳感的過(guò)程中就被丟棄掉，就是壓縮感知在重構(gòu)的過(guò)程中就能達(dá)到去噪的精髓，使得壓縮感知處理核信號(hào)成為較佳的方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0008]本發(fā)明的目的是提供一種基于壓縮感知框架下脈沖一連續(xù)核信號(hào)混合重構(gòu)方法，該方法能夠?qū)Σ煌綔y(cè)器所測(cè)得的脈沖核信號(hào)進(jìn)行重構(gòu)復(fù)原，只需要通過(guò)觀測(cè)矩陣采集少量的有效信息，存儲(chǔ)到電腦中，當(dāng)需要分析核信號(hào)的時(shí)候，就通過(guò)OMP算法來(lái)還原原始數(shù)據(jù)，不僅能極大地降低電腦的存儲(chǔ)量，也能夠很大程度的節(jié)省硬件資源；同時(shí)還能夠?qū)τ谕ㄟ^(guò)核信息系統(tǒng)時(shí)域測(cè)量得到的隨機(jī)連續(xù)核信號(hào)進(jìn)行處理，將含有噪聲的隨機(jī)連續(xù)中子信號(hào)通過(guò)稀疏、觀測(cè)和重構(gòu)，去除外界噪聲，得到良好的無(wú)噪聲的干凈信號(hào)。
[0009]本發(fā)明從面向核軍控核查的基于252Cf中子源測(cè)量系統(tǒng)的第一(源)通道、第二通道和第三通道采集到的脈沖核信號(hào)數(shù)據(jù)著手，根據(jù)252Cf中子源脈沖特殊的“O、I”系數(shù)的稀疏結(jié)構(gòu)，從測(cè)得的三通道中子裂變鏈的中子脈沖核信號(hào)(數(shù)據(jù))出發(fā)，運(yùn)用壓縮感知理論，構(gòu)建觀測(cè)矩陣，編寫(xiě)正交匹配追蹤算法進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)；并對(duì)該算法進(jìn)行優(yōu)化，重構(gòu)效率達(dá)到90%以上，良好的重構(gòu)數(shù)據(jù)能夠便于下一步的三個(gè)測(cè)量通道的自相關(guān)、互相關(guān)、功率譜密度等分析研究以識(shí)別核材料，實(shí)現(xiàn)反應(yīng)堆的監(jiān)控。實(shí)驗(yàn)及模擬結(jié)果表明，采用壓縮感知方法，可極大地節(jié)省硬件資源，提高傳輸效率，而且能夠很好的平衡系統(tǒng)資源和采集速度，實(shí)現(xiàn)了基于壓縮感知理論的核測(cè)量系統(tǒng)的頻譜分析識(shí)別。
[0010]本發(fā)明采用的是貪婪迭代算法中的正交匹配追蹤算法(OMP)，由于該算法只會(huì)“很大概率上”重構(gòu)成功，針對(duì)重構(gòu)的事件極多，重構(gòu)不成功會(huì)隨時(shí)發(fā)生，對(duì)此對(duì)該算法進(jìn)行了優(yōu)化，即在OMP計(jì)算過(guò)程中，判斷在利用最小二乘法計(jì)算中是否產(chǎn)生奇異值，如果是，那么算法返回并重新選擇測(cè)量矩陣，直至不再產(chǎn)生奇異值，進(jìn)而解決不能成功重構(gòu)的問(wèn)題。優(yōu)化OMP算法通過(guò)遞歸的對(duì)已選原子集合正交化，求出正交投影Pt，利用rt=Y-PtY的殘差更新方式。
[0011]本發(fā)明還對(duì)采集到連續(xù)核信號(hào)進(jìn)行適當(dāng)?shù)臑V波處理。處理方法主要是把壓縮感知和小波域分析結(jié)合起來(lái)，把含噪核信號(hào)放到小波域進(jìn)行稀疏變換，分為干凈原始信號(hào)和噪聲這兩種信號(hào)的混合；干凈信號(hào)在小波域具有稀疏性，能夠在觀測(cè)矩陣和OMP算法下被重構(gòu)出來(lái)，而雜亂無(wú)章的噪聲在小波域是不具備稀疏性的，在小波域無(wú)法被重構(gòu)出來(lái)，在壓縮傳感的過(guò)程中就被丟棄掉，這就是壓縮感知在重構(gòu)的過(guò)程中就能達(dá)到去噪的精髓。通過(guò)壓縮感知對(duì)這些含有噪聲的脈沖中子序列進(jìn)行稀疏、觀測(cè)和優(yōu)化OMP算法重構(gòu)得到的就是不含噪聲的干凈信號(hào)。
[0012]本發(fā)明所述的壓縮感知框架下脈沖一連續(xù)核信號(hào)混合重構(gòu)方法，其脈沖核信號(hào)的重構(gòu)包括以下步驟:
[0013]第一步，采集脈沖核信號(hào)；利用核信號(hào)測(cè)量系統(tǒng)的探測(cè)器2、3從激發(fā)的252Cf中子源采集得到具有“O、I”系數(shù)稀疏結(jié)構(gòu)的脈沖核信號(hào)；
[0014]第二步，處理脈沖核信號(hào)；按照壓縮感知的三個(gè)重要步驟處理脈沖核信號(hào)；
[0015](2.1)稀疏表示；設(shè)脈沖核信號(hào)為X，其長(zhǎng)度為N，脈沖核信號(hào)X e Rn在某個(gè)正交基或在變換基Ψ上是可壓縮的，其變換系數(shù)為θ=ψτχ，O是Ψ的等價(jià)或逼近的稀疏表示，R表示集合理論中的實(shí)數(shù)集，T表示矩陣的轉(zhuǎn)置；或省略稀疏表示；鑒于脈沖核信號(hào)具有很大的稀疏性，所以，脈沖核信號(hào)的稀疏表示這一步在實(shí)際處理中可以省去。
[0016](2.2)觀測(cè)矩陣設(shè)計(jì)；設(shè)計(jì)一個(gè)MXN (Μ〈〈Ν)維的觀測(cè)矩陣Φ，要求觀測(cè)矩陣是平穩(wěn)的且與變換基Ψ不相關(guān)，對(duì)變換系數(shù)?進(jìn)行觀測(cè)得到觀測(cè)集合
【權(quán)利要求】
1.壓縮感知框架下脈沖一連續(xù)核信號(hào)混合重構(gòu)方法，其脈沖核信號(hào)的重構(gòu)包括以下步驟：第一步，采集脈沖核信號(hào)；利用核信號(hào)測(cè)量系統(tǒng)的探測(cè)器2、3從激發(fā)的252Cf中子源采 集得到具有“0、1”系數(shù)稀疏結(jié)構(gòu)的脈沖核信號(hào)；第二步，處理脈沖核信號(hào)；按照壓縮感知的三個(gè)重要步驟處理脈沖核信號(hào)；(2. 1)稀疏表示；設(shè)脈沖核信號(hào)為X，其長(zhǎng)度為N，脈沖核信號(hào)X e RN在某個(gè)正交基或在 變換基屯上是可壓縮的，其變換系數(shù)為?=WTX，?是W的等價(jià)或逼近的稀疏表示，R表 示集合理論中的實(shí)數(shù)集，T表示矩陣的轉(zhuǎn)置；或省略稀疏表示；(2. 2)觀測(cè)矩陣設(shè)計(jì)；設(shè)計(jì)一個(gè)MXN (M〈〈N)維的觀測(cè)矩陣O，要求觀測(cè)矩陣是平穩(wěn)的 且與變換基$不相關(guān)，對(duì)變換系數(shù)?進(jìn)行觀測(cè)得到觀測(cè)集合Y=0 0=0 ^TX ；對(duì)于長(zhǎng)度為N、稀疏度為K的脈沖核信號(hào)所需要的測(cè)量數(shù)據(jù)個(gè)數(shù)為：M≤cKlog(N/K)，式中：c是一個(gè)非常小的常量；(2.3)利用0MP算法處理脈沖核信號(hào)的重構(gòu)；0MP算法的具體程序如下：a.輸入：恢復(fù)矩陣?，觀測(cè)樣本y；b.輸出：脈沖核信號(hào)的稀疏逼近5;c.初始化：測(cè)量值:r^y為殘差初值，迭代次數(shù)t=l,指標(biāo)集為空集Afl；]；d.從?中找出與殘差匹配度最高的一列及其編號(hào)，'為>1;e.將指標(biāo)集更新，將選出的那一列加入已經(jīng)選出的原子組中， ?^[?^ 9 j]，其中空矩陣用?o表示；當(dāng)前脈沖核信號(hào)的最優(yōu)估計(jì)能夠用最小二乘法得到，at=argmina | f-0ta | |2 ；將殘差更新，將迭代次數(shù)增加1，如果達(dá)到了設(shè)定的迭代次數(shù)則 5 = 0; 'V 結(jié)束。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的壓縮感知框架下脈沖一連續(xù)核信號(hào)混合重構(gòu)方法，其連續(xù)核 信號(hào)的重構(gòu)包括以下步驟：第一步，采集連續(xù)核信號(hào)；利用核信號(hào)測(cè)量系統(tǒng)的探測(cè)器2、3從激發(fā)的252Cf中子源采 集得到含噪聲的連續(xù)核信號(hào)；第二步，稀疏表示連續(xù)核信號(hào)；利用核信號(hào)測(cè)量系統(tǒng)的探測(cè)器2、3采集得到含噪聲的 連續(xù)核信號(hào)是原始干凈信號(hào)x和噪聲z的疊加，xn=x+z，把含噪連續(xù)核信號(hào)xn變換到小波域 中，得到小波域的稀疏表示連續(xù)核信號(hào)w ；第三步，分解連續(xù)核信號(hào)；在小波域中對(duì)基于小波基的連續(xù)核信號(hào)w進(jìn)行不同層次的小波分解，得到高頻系數(shù)14^和低頻系數(shù) ',,對(duì)每一層的高頻系數(shù)％,進(jìn)行壓縮感知處理，用觀測(cè)矩陣O去觀測(cè)得到觀測(cè)值;第四步，重構(gòu)還原連續(xù)核信號(hào)；通過(guò)壓縮感知重構(gòu)算法0MP對(duì)每一層觀測(cè)值?進(jìn)行重 構(gòu)還原，組合得到基于小波域的連續(xù)核信號(hào)w’ ；第五步， 對(duì)W’進(jìn)行小波逆變換，得到去噪效果良好的連續(xù)核信號(hào)。
【文檔編號(hào)】H03M7/30GK103595417SQ201310403313
【公開(kāi)日】2014年2月19日 申請(qǐng)日期:2013年9月6日 優(yōu)先權(quán)日:2013年9月6日
【發(fā)明者】王靜, 馮鵬, 魏彪, 何鵬, 李鵬程 申請(qǐng)人:重慶大學(xué)