基于高维张量结构特征的电磁辐射数据修复与预估方法技术

本发明专利技术提供一种基于高维张量结构特征的电磁辐射数据修复与预估方法，具体涉及电磁辐射监测技术领域，针对目前现有技术中对未知电磁辐射信源数据收集时，由于电磁环境存在多种脉冲噪声干扰，容易出现漏检、漏测，导致电磁信息可视化的图像中出现脉冲噪点、电磁信息表征异常的问题，本发明专利技术模拟网格法收集未知电磁辐射信源的空间位置信息、时间、功率密度等数据并进行可视化显示，对漏测及异常点网格数据开展基于高维张量结构特征的电磁辐射信源修复与预估方法研究，提出基于张量列分解的电磁数据修复与预估模型，多次迭代求解优化算法。本方法可实现区域内电磁辐射信源数据增强，对于民用电磁环境数据监测，确保民生电磁安全，具有可实践性。有可实践性。有可实践性。

【技术实现步骤摘要】
基于高维张量结构特征的电磁辐射数据修复与预估方法


[0001]本专利技术属于电磁辐射监测
，特别涉及一种基于高维张量结构特征的电磁辐射数据修复与预估方法。

技术介绍

[0002]电磁辐射信源数据在电磁环境质量监测、确保民生电磁安全中，具有重要的价值和深远的意义，开展电磁辐射信源数据收集工作是研究电磁辐射信源信息表示、可视化表征的前提。目前，国内外对电磁辐射环境监测管理和表征有不同的规则和实践方法，我国现行的《辐射环境保护管理导则电磁辐射监测仪器和方法》规定用网格法手工监测，并用电磁环境污染图表征电磁环境质量，欧盟国家使用射频车载巡测技术监测，用电磁地图进行表征。
[0003]民居电磁环境质量监测中，一般使用网格法测量电磁辐射信源数据值，并使用可视化技术进行区域内的电磁辐射信源数据显示，在设定的空间区域内，将收集的电磁信源辐射信息“具象化”，使其更便于人们直观读取，并使用户能清晰的观察电磁数据数值分布。经过大量检索，目前对电磁辐射各个频段的监测大部分还是以网格法为主，如公开号为CN113721082A、名称为一种用于区域环境电磁辐射本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于高维张量结构特征的电磁辐射数据修复与预估方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：在设定的空间区域内，收集未知电磁辐射信源的信息；步骤S2：利用空间坐标系表征电磁辐射信源周围的电磁辐射信息，构建高维张量，对收集的电磁辐射信源的信息及其中的漏测点进行可视化显示；步骤S3：针对其中的漏测点建立基于张量列分解的电磁辐射信源数据的修复与预估模型；步骤S4：针对该模型利用ADMM算法，通过多次迭代求解，输出最优值。2.根据权利要求1所述的基于高维张量结构特征的电磁辐射数据修复与预估方法，其特征在于，步骤S1中采用网格法收集未知电磁辐射信源的信息。3.根据权利要求1所述的基于高维张量结构特征的电磁辐射数据修复与预估方法，其特征在于，步骤S2中空间坐标系选用经度、纬度、高度、时域、功率密度五个维度表征电磁辐射信源周围的电磁辐射信息，构建五维张量。4.根据权利要求1所述的基于高维张量结构特征的电磁辐射数据修复与预估方法，其特征在于，步骤S3中模型的建立包括对电磁信源数据进行张量增维、约束张量列低秩性使用核范数及引入变换域稀疏性约束项。5.根据权利要求4所述的基于高维张量结构特征的电磁辐射数据修复与预估方法，其特征在于，步骤S301：构建基于张量列低秩性的约束模型；其中，假设五维电磁信源数据为张量X∈R
n1
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，对X进行张量增维操作算子为K(X)，增维后的张量阶数为N，对X进行张量增维后的第n个TT矩阵操作算子为T
n
K(X)，约束张量列低秩性使用核范数，多个TT矩阵的低秩性约束使用系数a
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来平衡，其中n＝1,2,3,...,N，电磁数据异常或漏洞模板为R，由0和1组成的张量，大小为n1
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n5，待修复与预估的电磁数据为Y；步骤S302：引入变换域稀疏性约束项，建立联合稀疏性和低秩性的数据修复与预估模型；其中F
t
为稀疏域变换操作算子，如小波变换、差分变换、沿时间维作傅里叶变换等。6.根据权利要求1所述的基于高维张量结构特征的电磁辐射数据修复与预估方法，其特征在于，步骤S4中使用基于ADMM方法的算法包括：步骤S401：引入辅助变量；引入辅助变量A
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【专利技术属性】
技术研发人员：马淑丽，杜慧茜，贾录良，方胜良，储飞黄，王宏艳，李志飞，牛誉霏，
申请(专利权)人：中国人民解放军战略支援部队航天工程大学，
类型：发明
国别省市：