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面向航天器结构健康状态监测的数据压缩感知算法研究
文献摘要：
航天器产品结构健康状态监测是保证其发射与在轨运行过程中安全平稳运行的重要环节,由于多个传感器在长时间监测过程中会产生大量数据并需要对其进行高效传输和存储,本文针对数据传输问题提出并证明了基于稀疏恢复技术的一种分式最小化模型算法和改进的分式筛选算法,并结合卫星振动试验数据与经典匹配追踪等算法进行了对比分析验证,对比结果表明,在航天器所处环境条件下,所提算法处理得到的数据恢复相对误差均低于两种现有算法,可以在较高压缩比的条件下保证数据恢复的精度,实现了低维数据到高维数据传输.
文献关键词：
压缩感知;结构健康监测;振动试验;稀疏恢复
中图分类号：
作者姓名：
李钰;李晨;王常龙;梅占东;张世一
作者机构：
上海卫星装备研究所,上海 200240;上海空间环境模拟与验证工程技术研究中心,上海 200240;西安电子科技大学电子信息攻防对抗与仿真技术教育部重点实验室,西安 710071;西安交通大学数学与统计学院,西安 710049
文献出处：
引用格式：
[1]李钰;李晨;王常龙;梅占东;张世一-.面向航天器结构健康状态监测的数据压缩感知算法研究)[J].工程数学学报,2022(01):37-49
A类：
B类：
航天器结构,结构健康状态,健康状态监测,数据压缩,压缩感知算法,算法研究,产品结构,在轨,安全平稳,时间监测,监测过程,高效传输,数据传输,稀疏恢复,恢复技术,分式,模型算法,筛选算法,振动试验,匹配追踪,分析验证,理得,数据恢复,复相,高压缩比,保证数据,低维,高维数据,结构健康监测
AB值：
0.413249
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