无穷可分层叠的分形结构与谱分布理论及其应用研究
结题报告
批准号:
61571294
项目类别:
面上项目
资助金额:
57.0 万元
负责人:
熊刚
依托单位:
学科分类:
F0111.信号理论与信号处理
结题年份:
2019
批准年份:
2015
项目状态:
已结题
项目参与者:
李东瀛、阎若梅、郭炜炜、殷科军、黄乔、丁拥科、胡昊、刘尚文、浮瑶瑶
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中文摘要
广义无穷可分层叠(IDC)是一类自然界广泛存在的随机分形乘性过程,精确高效的IDC建模和谱分析是当前研究的热点和难点。因此,本项目研究IDC的分形结构、奇异谱分布理论及应用,包括:①研究IDC尺度变换下的不变量表征方法,突破传统研究忽略不同奇异类型、仅对可微性和分维分析的局限,提出基于分形结构的时间-奇异性功率谱分布理论,构建广义IDC的完备谱分析框架,并推广到多维IDC建模及其谱分布;②研究稳健的IDC谱估计理论和算法,提出基于小波Leaders和Bootstrap重采样的奇异域谱估计和时间-奇异域二维谱估计方法,研究谱估计的置信区间、多模型假设检验和时间-尺度相关性问题,并推广到多维IDC。③提出基于IDC理论的高分辨距离像检测和识别新算法;提出基于二维IDC建模的SAR电磁散射模型和成像新理论、新算法。本项目的研究不但能推动分形和非线性理论发展,而且会丰富和发展现代信号处理理论体系。
英文摘要
The generalized Infinitely Divisible Cascades (IDC) is a kind of very typical and wide random multifractal multiplicative process in nature, and the molding and spectrum analysis of IDC has been the focus and difficulty of current research in the field of fractal and signal processing. Therefore, this project mainly studies the fractal structure, singularity spectrum distribution and spectrum estimation and application of IDC processes. The researches include three parts. Firstly, we study the invariant characterization of IDC in the multi-scale transformation, propose the time-singularity spectrum distribution theory based on the fractal structure and build the complete framework of singularity spectrum analysis of generalized IDC, break the traditional studies, which ignored the different types of singularity and only were confined to differentiability and fractal dimension, and then extend the one-dimension to the multidimensional IDC modeling and spectrum distribution. Secondly, we will study the robust estimation theory and algorithm of IDC spectrum distribution, and propose the wavelet leaders based estimation theory, the Bootstrap resampling technique based algorithm of singularity spectrum analysis and time-singularity spectrum distribution, and furthermore exploit confidence intervals, multi-models hypothesis testing and the time-scale correlation features, and then extend them to the multidimensional IDC. Thirdly, we propose the new target detection and identification algorithms of high-resolution range profile based on the IDC theory, and propose SAR electromagnetic scattering model and new theories and algorithms of SAR imaging based on the two-dimensional IDC surface modeling. The research of this project not only can promote the development of fractal theory and nonlinear theory, but also enriches and develops the theory system of modern signal processing.
广义无穷可分层叠(IDC)是一类自然界广泛存在的随机分形乘性过程,精确高效的IDC建模和谱分析是随机分形信号处理中的热点和难点问题。本项目研究IDC的分形结构特征、奇异谱分布理论及应用技术,包括①IDC尺度变换下的不变量表征方法,包括基于分形结构的一维和二维信号的时间-奇异性多重分形分布(TSMFSD)理论、多重分形互相关谱(MFCCA)分析理论、奇异性功率谱分布(SPSD)和互奇异性功率谱分布(CSPSD)理论;②研究稳健的IDC谱估计理论和算法,提出基于小波Leaders和去趋势项分析(DFA)的奇异域谱估计和时间-奇异域二维谱估计方法,以及奇异性功率谱和互奇异性功率谱估计算法。③提出基于随机多重分形谱分析的高分辨距离像检测新方法,以及提出基于二维随机分形建模的SAR电磁散射模型和SAR目标检测方法。通过上述研究,取得了重要的理论成果,包括:(1)提出了奇异性功率谱分布(SPSD)分析方法和分数域性SPS分析方法;(2)提出基于SPS和TSPSD的随机多重分形信号重构方法;(3)优化了二维多重分形交叉谱分布理论(二维MFCCA)和算法;(4)提出了奇异域互相关功率谱分析理论(CSPS)和算法;在应用方法,在对雷达海杂波的时间-奇异性功率谱分布和SPS分析的基础上,提出了基于随机乘法层叠模型的雷达海面二维建模的方法,以及多重分形电磁散射建模及多重分形谱分析。进一步,提出了基于CSPS的雷达HRRP/SAR目标检测方法,显著提升了低信噪比、慢速、HRRP及SAR小目标检测能力。上述研究成果不但能推动分形和非线性理论发展,而且会丰富和发展现代信号处理理论体系。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Radar target detection method based on cross-correlation singularity power spectrum
基于互相关奇点功率谱的雷达目标检测方法
DOI:10.1049/iet-rsn.2018.5331
发表时间:2019
期刊:IET Radar Sonar and Navigation
影响因子:1.7
作者:Xiong Gang;Xi Caiping;He Jin;Yu Wenxian
通讯作者:Yu Wenxian
SAR Target Detection in Complex Scene Based on 2-D Singularity Power Spectrum Analysis
基于二维奇异功率谱分析的复杂场景SAR目标检测
DOI:10.1109/tgrs.2019.2930797
发表时间:2019-08
期刊:IEEE Trans. on Geoscience remote sensing
影响因子:--
作者:Gang Xiong;Fang Wang;Liyang Zhu;Junye Li;Wenxian Yu
通讯作者:Wenxian Yu
DOI:10.1016/j.physa.2016.02.027
发表时间:2016
期刊:Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
影响因子:--
作者:Xi Caiping;Zhang Shuning;Xiong Gang;Zhao Huichang
通讯作者:Zhao Huichang
DOI:10.1007/s11071-016-2793-2
发表时间:2016-05
期刊:Nonlinear Dynamics
影响因子:5.6
作者:Xiong Gang;Yu Wenxian;Zhang Shuning;Xi Caiping
通讯作者:Xi Caiping
DOI:10.1016/j.physa.2016.11.043
发表时间:2017
期刊:Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications
影响因子:--
作者:Xi Caiping;Zhang Shuning;Xiong Gang;Zhao Huichang;Yang Yonghong
通讯作者:Yang Yonghong
多元重分形谱分布理论与分形深度学习技术及应用
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    省市级项目
  • 资助金额:
    0.0万元
  • 批准年份:
    2025
  • 负责人:
    熊刚
  • 依托单位:
广义随机分形SAR建模与二次成像理论及目标探测技术
  • 批准号:
    --
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    54万元
  • 批准年份:
    2020
  • 负责人:
    熊刚
  • 依托单位:
国内基金
海外基金