[發明專利]基于壓縮感知及Renyi熵的水下信息抗干擾方法

有效

• 申請號: 201910986627.1
• 申請日: 2019-10-17
• 公開（公告）號: CN110706186B
• 公開（公告）日: 2022-04-15
• 發明（設計）人: 盧繼華;馮立輝;王歡;沈英
• 申請（專利權）人: 北京理工大學
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T9/00
• 代理公司: 北京正陽理工知識產權代理事務所(普通合伙) 11639
• 代理人: 毛燕

1.基于壓縮感知及Renyi熵的水下信息抗干擾方法，其特征在于：包括粗去擾和細去擾；其中，粗去擾包括如下步驟：

步驟1、讀取水下采集的信息，并以矩陣形式存儲，記為I；以行為單位計算矩陣I中每行的Renyi熵值；

其中，矩陣I的維度為m×n，即m行n列；

步驟2、求步驟1輸出的Renyi熵值求最大值及對應的行，計算該行像素的最大值作為Renyi熵閾值T₁；

步驟3、對矩陣I進行以W*W窗口為單位進行粗去擾，得到進行粗去擾后的矩陣，具體為：

以W*W窗口遍歷矩陣I的行和列，判斷該W*W窗口當前像素與鄰域像素的均值之差，若該差是否小于等于閾值T₁，若是則等于鄰域像素的均值，否則若大于閾值T₁，則矩陣I中當前行和列對應的值取該W*W窗口的中值；

其中，粗去擾后的矩陣，記為I’；

步驟4、對粗去擾后的矩陣I’進行D級離散二維小波變換，得到3D+1組小波系數；

其中，1組低頻系數，記為LL_D；3D組高頻系數，記為HL_i、LH_i、HH_i，i的取值范圍為1到D的整數；其中，HL_i代表水平系數、LH_i代表垂直系數、HH_i代表對角線系數；

其中，低頻系數LL_D是原始信息的近似，直接影響著整個矩陣的重建質量，且LL_D是非稀疏的；因此，直接保留LL_D，不進行壓縮觀測；

再對經離散小波變換后的小波系數進行細去擾，具體步驟如下：

步驟5、設定i＝1；

步驟6、分別對第i級的3組高頻系數HL_i、LH_i、HH_i按行計算Renyi熵值，分別求出HL_i、LH_i、HH_i中Renyi熵值最大的行，分別依據求出的3行高頻系數中值確定對應HL_i、LH_i、HH_i的去噪閾值，再對高頻系數HL_i、LH_i、HH_i去噪，具體為：

步驟6.1基于3組高頻系數HL_i、LH_i、HH_i分別按行計算Renyi熵值，并選出熵值最大的行，記為第K_HLi、K_LHi以及K_HHi行；

步驟6.2基于第K_HLi、K_LHi以及K_HHi行分別對HL_i、LH_i、HH_i絕對值的中值，分別通過公式(1)、(2)以及(3)計算估計方差和

其中，表示基于第K_HLi行HL_i絕對值的中值；

表示第K_LHi行LH_i絕對值的中值；

表示第K_HHi行HH_i絕對值的中值；

步驟6.3基于公式(1)(2)以及(3)輸出的方差計算去噪閾值以及

其中，m是第k行系數的長度；i代表第i層高頻系數；

步驟6.4分別對HL_i、LH_i、HH_i中絕對值大于閾值的系數保留，小于等于閾值的系數直接置零，得到閾值過濾后的高頻系數，記為具體為：

根據軟閾值函數

對小于或等于調整閾值λ的系數置為零，其中，a和β分別是比例調節系數，e是自然底數，W表示原始小波變換系數即HL_i、LH_i、HH_i；T為閾值即對大于調整閾值λ的系數,通過sign[|W|](|W|-λ)去計算出噪恢復系數

其中，W表示原始小波變換系數即HL_i、LH_i、HH_i，W_λ表示進行閾值處理后的小波變換系數即λ表示設置的閾值，即

至此，經過步驟6.1到步驟6.4采用Renyi熵結合閾值去噪，濾除部分高頻噪聲；

步驟7、根據壓縮率選擇n_i,構造高斯隨機觀測矩陣Φ_i，并分別對進行壓縮觀測；

高斯隨機觀測矩陣Φ_i的大小為

步驟8、判斷i是否大于等于D，若是，跳至步驟9，否則將i加1，跳至步驟6；

步驟9、第1層到第D層所有的高頻子系數進行AMP重構，輸出重構的小波系數向量

步驟10、使用第D層的低頻子系數LL_D、第1層到第D層所有的高頻子系數一起進行小波反變換得到恢復的水下采集信息。