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《小波包多級樹模型管道泄漏信號壓縮感知方法.pdf》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在應用文檔-天天文庫。
1、第35卷第3期儀器儀表學報V01．35No．32014年3月ChineseJoumalofScientificInstrumentMar．2014小波包多級樹模型管道泄漏信號壓縮感知方法王學偉，蘇丹，袁洪芳，王琳(北京化T大學信息科學與技術(shù)學院北京100029)摘要：針對目前管道泄漏監(jiān)測信號壓縮感知處理過程中，所需測量數(shù)較高，存數(shù)據(jù)壓縮比較高的情況下泄漏信號重構(gòu)性能指標比較低，未對稀疏信號固有的結(jié)構(gòu)特征充分考慮的問題，提出了基于小波包多級樹模型的管道泄漏監(jiān)測信號稀疏化表示方法和結(jié)構(gòu)模型的快速貝葉斯匹配追蹤算法(M—FBMP)的壓縮感知方法，
2、該方法充分利用管道泄漏監(jiān)測信號的特點合理選擇稀疏基，構(gòu)建了一次分解小波包多級樹的管道泄漏監(jiān)測信號模型，優(yōu)化了標準高斯測量矩陣，推導了基于管道泄漏監(jiān)測信號稀疏信號結(jié)構(gòu)的M．FBMP算法，實現(xiàn)了信號的壓縮采樣和重構(gòu)。通過實驗對比該方法與傳統(tǒng)快速貝葉斯匹配追蹤(FBMP)壓縮感知方法，實驗給出了不同數(shù)據(jù)壓縮比條件下，2種壓縮感知方法所能達到的性能指標，結(jié)果表明所提方法與基于FBMP的壓縮感知方法在均方根誤差、信號的重構(gòu)信噪比相同量級的情況下，數(shù)據(jù)壓縮比提高了3．4倍，大大降低了T業(yè)監(jiān)控數(shù)據(jù)傳輸對網(wǎng)絡通信信道帶寬的要求。在數(shù)據(jù)壓縮比為30：1的條件
3、下，利用所提算法進行信號恢復，信號的重構(gòu)信噪比提高了近2倍；重構(gòu)能量恢復系數(shù)優(yōu)于1×10～，重構(gòu)信號精度可以滿足管道泄漏檢測與定位的要求。關鍵詞：泄漏信號；壓縮感知；快速貝葉斯匹配追蹤；數(shù)據(jù)壓縮中圖分類號：TP391文獻標識碼：A國家標準學科分類代碼：510．40PipelineleakagesignalcompressedsensingbasedonwaveletpackethierarchicaltreemodelWangXuewei，SuDan，YuanHongfang，WangLin(CollegeofInformationScie
4、nce&Technology，BeijingUniversityofChemicalTechnology，Beijing100029，China)Abstract：Aimingattheproblemsthatincurrentpipelineleakagesignalcompressedsensingprocessingtherequirednumberofmeasurementsishigh，theperformanceindexofleakagesignalreconstructionislowunderhighcompres—sio
5、nratio，andtheinherentstructuralcharacteristicsofpipelineleakagesparsesignalarenotfullyconsidered，inthispaper，anewmethodofpipelineleaksignalsparserepresentationisproposedbasedonthewaveletpackethierarchi-caltreemodel；basedonthecharacteristicsofthesparsestructuralmodelofthese
6、signalsanewcompresssensing，method，namedmodel-fastBayesianmatchingpursuit(M-FBMP)，isdeveloped．Theproposedmethodfullymakesuseofthecharacteristicsofthepipelineleakagesignaltoselectthesparsebasisreasonably，constructsthewaveletpackagehierarchicaltreemodelofthepipelineleakagesig
7、nal，optimizesthestandardGaussianmeasurementmatrix；thentheM—FBMPalgorithmforthepipelineleakagesignalisdeduced，thecompressedsamplingandreconstructionofthesignalisachieved．TheproposedmethodandthetraditionalfastBayesianmatchingpursuits(FBMP)methodwerecomparedinexperiments，thep
8、erformanceindicesofthetwocompressedsensingmethodsaregivenunderdiffer—entdatacompressionra
