本文主要研究内容
作者田引黎,杨林华,张鹏嵩,曹海林（2019）在《基于半张量积压缩感知的形变数据重构在航天器结构健康监测中的应用》一文中研究指出：针对航天器结构健康监测(structural health monitoring, SHM)面临的数据传输和存储量过大问题,提出一种基于半张量积压缩感知(semi-tensor product compressed sensing, STP-CS)的形变数据重构方法。该方法基于形变数据的稀疏性,利用降维的随机高斯矩阵对形变数据进行压缩采样。为了验证该方案的可行性,实验研究了不同的观测矩阵维数与重构性能的关系。结果表明:采用该方法对形变信号进行随机采样,当观测矩阵存储空间减少到传统压缩感知(compressed sensing, CS)的1/64,仍能实现较高精度的重构,有效节省了观测矩阵的储存空间;此外,重构时间也随着观测矩阵维数的降低逐渐缩短。因此,该方法为解决航天器SHM面临的数据传输和存储挑战提供了新的解决思路。
Abstract
zhen dui hang tian qi jie gou jian kang jian ce (structural health monitoring, SHM)mian lin de shu ju chuan shu he cun chu liang guo da wen ti ,di chu yi chong ji yu ban zhang liang ji ya su gan zhi (semi-tensor product compressed sensing, STP-CS)de xing bian shu ju chong gou fang fa 。gai fang fa ji yu xing bian shu ju de xi shu xing ,li yong jiang wei de sui ji gao si ju zhen dui xing bian shu ju jin hang ya su cai yang 。wei le yan zheng gai fang an de ke hang xing ,shi yan yan jiu le bu tong de guan ce ju zhen wei shu yu chong gou xing neng de guan ji 。jie guo biao ming :cai yong gai fang fa dui xing bian xin hao jin hang sui ji cai yang ,dang guan ce ju zhen cun chu kong jian jian shao dao chuan tong ya su gan zhi (compressed sensing, CS)de 1/64,reng neng shi xian jiao gao jing du de chong gou ,you xiao jie sheng le guan ce ju zhen de chu cun kong jian ;ci wai ,chong gou shi jian ye sui zhao guan ce ju zhen wei shu de jiang di zhu jian su duan 。yin ci ,gai fang fa wei jie jue hang tian qi SHMmian lin de shu ju chuan shu he cun chu tiao zhan di gong le xin de jie jue sai lu 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自航天器环境工程的田引黎,杨林华,张鹏嵩,曹海林，发表于刊物航天器环境工程2019年02期论文，是一篇关于结构健康监测论文,半张量积压缩感知论文,形变数据论文,重构论文,航天器环境工程2019年02期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自航天器环境工程2019年02期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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