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融合小波域信息的语义分割疫苗玻璃试管缺陷检测算法
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作者 吴江江 汲清波 张磊 《应用科技》 CAS 2024年第4期75-82,共8页
针对疫苗玻璃试管缺陷检测中遇到的缺陷形态不规则以及缺陷类间相似度高的问题,提出了一种融合小波域信息的语义分割网络。该网络通过引入离散小波变换分支,实现了小波域信息与卷积主干网络特征图的有效融合,从而提高了对不规则缺陷的... 针对疫苗玻璃试管缺陷检测中遇到的缺陷形态不规则以及缺陷类间相似度高的问题,提出了一种融合小波域信息的语义分割网络。该网络通过引入离散小波变换分支,实现了小波域信息与卷积主干网络特征图的有效融合,从而提高了对不规则缺陷的分割完整度。在主干网络设计中,加入了动态蛇形卷积,以提升对不规则缺陷分割的细腻度。同时,对主干网络结构进行优化,降低了对计算资源的依赖同时提升了分割精度。通过构建专用的疫苗玻璃试管缺陷分割数据集,与现有的几种卷积语义分割网络和视觉Transformer网络进行了一系列对比实验。实验结果显示,该方法在精度、完整度及细腻度方面均优于所对比的网络,证实了该方法在疫苗玻璃缺陷检测任务中的有效性。 展开更多
关键词 疫苗玻璃试管 语义分割 缺陷检测 离散小波变换 小波域 多尺度 膨胀卷积 动态蛇形卷积
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基于混合阵列的DOA与极化信息联合估计
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作者 梁义鲁 司伟建 +2 位作者 李锁兰 曲明超 马万禹 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第3期78-87,共10页
针对被动雷达导引头抗诱饵应用中极化敏感阵列因阵元形式多样化及阵列三维放置而造成模型不匹配的问题,针对线极化、左右旋圆极化、椭圆极化阵元组成的混合三维阵列,提出了混合立体三维极化敏感阵列测向模型。考虑到每一个阵元都可能具... 针对被动雷达导引头抗诱饵应用中极化敏感阵列因阵元形式多样化及阵列三维放置而造成模型不匹配的问题,针对线极化、左右旋圆极化、椭圆极化阵元组成的混合三维阵列,提出了混合立体三维极化敏感阵列测向模型。考虑到每一个阵元都可能具有不同的指向和极化敏感性,首先在各阵元局部坐标系中利用极化敏感矩阵表达任意极化阵元的极化敏感程度,再使用坐标旋转矩阵将其变换到全局坐标系中,从而建立阵列极化敏感性统一表达模型,并提出一种基于该模型的秩亏极化多重信号分类(MUSIC)算法。在抗诱饵条件下,对均匀、非均匀混合极化阵列与其他阵列的秩亏极化MUSIC算法测角分辨力和单目标测角精度进行了仿真探究,并给出标量阵列与矢量阵列测向的选择原则。仿真结果表明,混合极化阵列在能达到同等测角精度的前提下,有效提高了测角分辨力与测角稳定性,且非均匀混合极化阵列具有很大的抗诱饵应用潜力。 展开更多
关键词 极化敏感阵列 混合阵列统一模型 秩亏极化MUSIC算法 测角分辨力 抗诱饵
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基于样条插值的非线性自干扰对消技术
3
作者 赵忠凯 关泽越 李虎 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2916-2925,共10页
针对雷达干扰机收发天线之间存在的非线性自干扰耦合问题,研究一种基于样条插值的非线性自干扰对消方法。该方法将样条插值和自适应滤波相结合,分别建立样条哈默斯坦模型和样条维纳模型,通过引入鲁棒性较强的反正切(arctangent,ARC)函... 针对雷达干扰机收发天线之间存在的非线性自干扰耦合问题,研究一种基于样条插值的非线性自干扰对消方法。该方法将样条插值和自适应滤波相结合,分别建立样条哈默斯坦模型和样条维纳模型,通过引入鲁棒性较强的反正切(arctangent,ARC)函数作为代价函数,得到两种模型下样条控制点和滤波器系数的自适应学习规则,并分析样条控制点数量对自干扰对消性能的影响。仿真实验表明,对于带宽为60 MHz的信号,所提基于ARC参数学习方法与传统最小均方参数学习方法相比,对消比获得4 dB左右的提升,收敛速度提高1倍。另外,针对信道突变的场景,所提方法跟踪性能好且稳态误差低。当背景噪声中存在非高斯脉冲干扰时,所提方法能够有效应对脉冲噪声环境下的干扰。 展开更多
关键词 非线性自干扰对消 样条插值 反正切函数 脉冲噪声
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以工程问题为导向的“雷达原理”教学实践创新改革
4
作者 张文旭 张春杰 蒋伊琳 《工业和信息化教育》 2024年第4期39-44,共6页
“雷达原理”课程是一门电子信息类专业方向的选修课程,同时也是为国防事业所需专业技术人才培养提供理论技术基础的重要课程。针对“雷达原理”课程中存在的学生主动参与度不高、实践能力缺乏等问题,从教学目标、内容、方法和评价等方... “雷达原理”课程是一门电子信息类专业方向的选修课程,同时也是为国防事业所需专业技术人才培养提供理论技术基础的重要课程。针对“雷达原理”课程中存在的学生主动参与度不高、实践能力缺乏等问题,从教学目标、内容、方法和评价等方面进行改革,同时突出了专业课程思政教学的重要性。增加了船用导航雷达教学演示环节;突出了以“教师为主导,学生为主体”的雷达实验教学环节。在雷达实验教学环节中,通过“雷达目标角度测量”典型实验案例创新设计,以实际工程需求为导向,以学生发展为中心,培养学生具备独立自主进行天线阵列布局设计、仿真和实际测试验证的能力。对“雷达原理”课程改革效果进行了总结,该教学创新改革在以工程应用为背景的课程中具有一定的推广价值。 展开更多
关键词 雷达原理 实验创新改革 专业课程思政 翻转课堂 雷达目标角度测量
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基于器件级仿真的用户设备射频指纹识别技术研究
5
作者 查浩然 王翰红 姜航 《移动通信》 2023年第2期46-51,64,共7页
UE认证对6G无线通信安全至关重要,RFFI是指通过信号处理手段,对采集的UE信号进行特征提取,从而实现UE个体识别的一项技术。首先通过搭建器件级仿真平台,探讨NR系统中的发射机损伤对射频指纹的影响,包括振荡器偏移、IQ调制器偏移和功率... UE认证对6G无线通信安全至关重要,RFFI是指通过信号处理手段,对采集的UE信号进行特征提取,从而实现UE个体识别的一项技术。首先通过搭建器件级仿真平台,探讨NR系统中的发射机损伤对射频指纹的影响,包括振荡器偏移、IQ调制器偏移和功率放大器非线性。然后,采用不同的深度神经网络模型对仿真平台生成的数据进行仿真实验,结果表明,在发射机参数满足3GPP协议要求的前提下,对10个随机分布的射频参数的设备进行识别,当信噪比15 dB时识别准确率可以达到98%。 展开更多
关键词 射频指纹 器件级仿真 信号处理
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面向任务的无人飞行器自组网OLSR协议
6
作者 陈立伟 简依雯 +2 位作者 王桐 欧阳敏 高山 《应用科技》 CAS 2024年第1期112-119,共8页
无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)自组网的路由研究多以性能指标出发、忽略无人飞行器网络的任务驱动性,与实际需求动态耦合弱、适用性不强。针对该问题基于无人飞行器多任务网络提出了面向任务的无人飞行器联盟组网架构,提出... 无人飞行器(unmanned aerial vehicle,UAV)自组网的路由研究多以性能指标出发、忽略无人飞行器网络的任务驱动性,与实际需求动态耦合弱、适用性不强。针对该问题基于无人飞行器多任务网络提出了面向任务的无人飞行器联盟组网架构,提出了无人飞行器联盟的任务自适应优化链路状态路由协议(task adaptive optimized link state routing,TA-OLSR)。基于模糊逻辑设计拓扑稳定度计算方法,利用拓扑稳定度实现TA-OLSR控制消息的自适应广播,同时结合稳定度设计新的多点中继选择策略。仿真结果表明,TA-OLSR算法能从宏观面向任务的角度出发,实现不同任务下的良好自适应性,提升数据包投递率,减少冗余信息传播,降低网络开销,有效提高整体网络性能。 展开更多
关键词 无人飞行器集群 自组网 任务驱动 联盟 动态探测 拓扑变化 自适应 路由协议
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变工况下动态卷积域对抗图神经网络故障诊断
7
作者 王桐 王晨程 +2 位作者 邰宇 欧阳敏 陈立伟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1406-1414,共9页
针对基于无监督域自适应故障诊断方法忽略了域间数据结构信息、传统域对齐平均最大差异法全局泛化能力差等问题,本文提出一种基于无监督域自适应理论的动态卷积域对抗图神经网络故障诊断模型,分别通过对数据的类别标签、域标签和数据结... 针对基于无监督域自适应故障诊断方法忽略了域间数据结构信息、传统域对齐平均最大差异法全局泛化能力差等问题,本文提出一种基于无监督域自适应理论的动态卷积域对抗图神经网络故障诊断模型,分别通过对数据的类别标签、域标签和数据结构信息进行建模。通过分类器和域鉴别器分别建模类别标签和域标签,通过图神经网络将数据结构信息嵌入到实例图节点中,利用高斯Wasserstein距离来度量不同领域的实例图之间的差异。本文对比了不同工况下共14种迁移任务在各模型下故障识别的准确率。实验结果表明:基于动态卷积的域对抗图神经网络模型在变工况下的故障诊断效果均优于其他对比模型,且模型性能稳定。 展开更多
关键词 无监督域自适应 动态卷积 域对抗 图神经网络 图生成 高斯Wasserstein距离 故障诊断 变工况
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阵元失效下稀疏阵列的二维DOA估计算法
8
作者 司伟建 马万禹 +2 位作者 姚璐 曲明超 梁义鲁 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第2期114-122,共9页
本文针对二维稀疏阵列在阵元失效条件下,因数据缺失导致虚拟阵列连续性被破坏及自由度下降的问题,提出了一种二维DOA估计算法。首先基于二维差分共阵构建虚拟阵列,然后利用解耦原子范数最小化理论,以矩阵填充的形式恢复协方差矩阵数据,... 本文针对二维稀疏阵列在阵元失效条件下,因数据缺失导致虚拟阵列连续性被破坏及自由度下降的问题,提出了一种二维DOA估计算法。首先基于二维差分共阵构建虚拟阵列,然后利用解耦原子范数最小化理论,以矩阵填充的形式恢复协方差矩阵数据,实现对虚拟阵列中丢失虚拟阵元的内插,最后采用SS-MUSIC算法进行多信源的二维DOA估计。所提方法弥补了物理阵元失效所造成的影响,恢复了原始虚拟阵列的完整孔径特性,保持了虚拟阵列的自由度,从而确保了较高精度的二维DOA估计性能。仿真实验结果表明,在相同阵元数量及阵元失效情况下,本文提出的算法相比已有方法能有效地估计更多信源,并在小快拍数和低信噪比条件下表现出更高的稳健性,最大限度地保留并利用了稀疏阵列在二维DOA估计中的自由度优势。 展开更多
关键词 二维DOA估计 稀疏阵列 差分共阵 阵元失效 解耦原子范数最小化 矩阵填充
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基于数据流架构的雷达信号调制方式识别加速
9
作者 黄湘松 王振 潘大鹏 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第5期23-30,共8页
在雷达电子战中,快速并准确地识别敌方雷达信号调制技术对于获得战术优势至关重要,而传统依赖于图形处理单元(graphics processing unit,GPU)的识别方法难以满足此应用场景的低延迟要求。为此,该文设计了一种基于数据流架构(dataflow ar... 在雷达电子战中,快速并准确地识别敌方雷达信号调制技术对于获得战术优势至关重要,而传统依赖于图形处理单元(graphics processing unit,GPU)的识别方法难以满足此应用场景的低延迟要求。为此,该文设计了一种基于数据流架构(dataflow architecture,DF)的雷达信号调制方式识别加速系统。该系统通过对卷积神经网络权值进行二值化来减少模型参数,便于将算法部署到现场可编程门阵列(field-programmablegatearray,FPGA),同时采用数据流架构加快雷达信号调制方式的识别过程。实验结果表明,在确保整体识别准确率的前提下,该加速系统的推理速度相比i7-11800H CPU提升44.43倍,相比RTX 3050Ti GPU提升2.59倍,系统功耗仅为1.724 W。 展开更多
关键词 调制方式识别 深度学习 数据流架构 二值化神经网络 硬件部署
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形状匹配的铁路油罐车罐口视觉定位方法
10
作者 项学智 马竹山 +2 位作者 周宪坤 王路 乔玉龙 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第5期5-9,共5页
为了克服非均匀光照、车型以及摄像机安装位置等因素造成的罐口定位误差,提出了一种基于形状匹配的铁路油罐车罐口视觉定位方法。利用罐口为标准几何形状的特点,使用标准图像提取罐口边缘并进行形状拟合;将得到的轮廓形状作为图像识别模... 为了克服非均匀光照、车型以及摄像机安装位置等因素造成的罐口定位误差,提出了一种基于形状匹配的铁路油罐车罐口视觉定位方法。利用罐口为标准几何形状的特点,使用标准图像提取罐口边缘并进行形状拟合;将得到的轮廓形状作为图像识别模板,在待搜索图像中使用基于轮廓的归一化互相关查找目标;在搜索过程中对形状模板进行缩放,以兼容不同型号车型罐口;利用图像金字塔技术减小计算量,加快匹配速度。结果表明,所提出的方法满足误差要求,能够应用于工业现场。 展开更多
关键词 机器视觉 视觉定位 形状匹配 铁路油罐车
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基于改进哈里斯鹰算法的无人飞行器路径规划
11
作者 陈立伟 马泽华 +1 位作者 王桐 刘松铭 《应用科技》 CAS 2024年第2期17-23,30,共8页
针对无人飞行器三维路径规划问题,提出一种基于哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization,HHO)算法的无人飞行器三维路径规划算法。首先根据路径规划代价指标和无人飞行器自身性能,建立路径规划模型确立代价函数和约束条件。接着针对传统... 针对无人飞行器三维路径规划问题,提出一种基于哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization,HHO)算法的无人飞行器三维路径规划算法。首先根据路径规划代价指标和无人飞行器自身性能,建立路径规划模型确立代价函数和约束条件。接着针对传统HHO算法的不足,引入非线性能量因子来平衡全局搜索和局部搜索的关系,使算法避免陷入局部最小值;引入混沌映射对HHO算法进行初始化种群并对其进行局部混沌搜索,增强算法种群多样性和搜索能力。最后通过仿真实验证明,改进的哈里斯鹰优化(improvement Harris hawks optimization,IHHO)算法可以有效规划出安全的无人飞行器航线,并且能够跳出局部最小值和具备较优的收敛速度。 展开更多
关键词 无人飞行器 哈里斯鹰优化算法 路径规划 混沌映射 非线性能量 环境模型 代价函数 约束条件
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基于威胁机制-双重深度Q网络的多功能雷达认知干扰决策
12
作者 黄湘松 查力根 潘大鹏 《应用科技》 CAS 2024年第4期145-153,共9页
针对传统深度Q网络(deep Q network,DQN)在雷达认知干扰决策中容易产生经验遗忘,从而重复执行错误决策的问题,本文提出了一种基于威胁机制双重深度Q网络(threat warning mechanism-double DQN,TW-DDQN)的认知干扰决策方法,该机制包含威... 针对传统深度Q网络(deep Q network,DQN)在雷达认知干扰决策中容易产生经验遗忘,从而重复执行错误决策的问题,本文提出了一种基于威胁机制双重深度Q网络(threat warning mechanism-double DQN,TW-DDQN)的认知干扰决策方法,该机制包含威胁网络和经验回放2种机制。为了验证算法的有效性,在考虑多功能雷达(multifunctional radar,MFR)工作状态与干扰样式之间的关联性的前提下,搭建了基于认知电子战的仿真环境,分析了雷达与干扰机之间的对抗博弈过程,并且在使用TW-DDQN进行训练的过程中,讨论了威胁半径与威胁步长参数的不同对训练过程的影响。仿真实验结果表明,干扰机通过自主学习成功与雷达进行了长时间的博弈,有80%的概率成功突防,训练效果明显优于传统DQN和优先经验回放DDQN(prioritized experience replay-DDQN,PER-DDQN)。 展开更多
关键词 干扰决策 认知电子战 深度Q网络 强化学习 干扰机 多功能雷达 经验回放 恒虚警率探测
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基于演化博弈的车联网分发消息激励机制
13
作者 王桐 林孟瑜 +1 位作者 欧阳敏 曹越 《应用科技》 CAS 2024年第3期114-120,共7页
由于车联网中节点资源有限,车联网中存在不愿意传递消息的自私车辆节点,严重影响网络性能。为了改善网络性能,提出了一种基于演化博弈的车联网消息合作分发的激励机制,利用节点始终追求最大收益的有限理性的特点,根据节点传递消息的数... 由于车联网中节点资源有限,车联网中存在不愿意传递消息的自私车辆节点,严重影响网络性能。为了改善网络性能,提出了一种基于演化博弈的车联网消息合作分发的激励机制,利用节点始终追求最大收益的有限理性的特点,根据节点传递消息的数量以及节点在固定时间内的空闲程度设计收益函数,引导自私节点努力参与到车联网中消息的传递过程,同时引入路边单元作为监管者加速车辆节点的策略更新过程。仿真结果表明自私节点比例越多,网络性能越差,而该激励机制可以有效地改善存在自私节点的车联网的网络性能。 展开更多
关键词 车联网 自私节点 演化博弈 激励 收益函数 路边单元 数据包投递率 平均传输时延
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一种基于斩波拓扑的高精度RC振荡器 被引量:1
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作者 周朝阳 刘云涛 +1 位作者 王立晶 方硕 《微电子学》 CAS 北大核心 2024年第1期73-78,共6页
设计了一种采用0.18μm CMOS工艺制作的基于斩波拓扑的高精度RC振荡器。该结构对比较器失调有较好的抑制效果,并补偿了比较器传输延时对输出时钟频率的影响,达到了较好的温度特性。同时使用LDO对振荡器的主体电路供电,有效抑制了电源电... 设计了一种采用0.18μm CMOS工艺制作的基于斩波拓扑的高精度RC振荡器。该结构对比较器失调有较好的抑制效果,并补偿了比较器传输延时对输出时钟频率的影响,达到了较好的温度特性。同时使用LDO对振荡器的主体电路供电,有效抑制了电源电压波动对输出频率的影响。另外该振荡器使用电容修调网络,减小了工艺漂移对中心频率的影响。仿真结果表明,所设计的振荡器在不同工艺角下均可以通过修调将频率校准至典型值2 MHz。在-40~125℃的温度范围内,输出频率的波动仅为0.87%。在3~6 V的电源电压范围,输出频率的波动仅为0.21%。与同类型的片上RC振荡器相比,该电路对温度、电源电压和工艺的漂移有更好的抑制作用。 展开更多
关键词 RC振荡器 斩波拓扑 数字修调技术 高精度
原文传递
面向水下移动汇聚节点的媒体接入控制协议研究
15
作者 陈奕霏 高山 +2 位作者 王桐 陈立伟 刘松铭 《应用科技》 CAS 2024年第4期114-121,共8页
针对水下移动传感网络(underwater mobile sensor network,UWMSN)中使用自主移动节点进行数据收集存在的拓扑结构不断变化、传输不可靠的问题,提出一种动态退避发送数据帧的自适应媒体接入控制(media access control,MAC)协议,通过将协... 针对水下移动传感网络(underwater mobile sensor network,UWMSN)中使用自主移动节点进行数据收集存在的拓扑结构不断变化、传输不可靠的问题,提出一种动态退避发送数据帧的自适应媒体接入控制(media access control,MAC)协议,通过将协议划分为控制阶段与数据阶段周期性地更新可建立通信的节点信息,根据当前周期获得的节点距离信息调度各节点数据传输顺序,利用水下环境的大传播时延计算各节点的回退发送数据帧的时间,使用数据重传机制提高传输的可靠性。采用OPNET网络仿真模拟器对提出的协议进行仿真和对比分析。仿真结果显示,协议在密度较低的小范围水下传感网络中可保证较高的投递成功率和较低的端到端时延,增大了网络吞吐量,提高了网络性能。 展开更多
关键词 水下移动传感网络 媒体接入控制 自主水下航行器 数据收集 OPNET 握手 动态回退 动态拓扑
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一种分布式竞争转发的VANET路由算法
16
作者 黄子秋 高山 +1 位作者 罗天放 王桐 《计算机仿真》 2024年第6期186-191,共6页
在节点密度变化频繁且高速移动的车联网环境中,传统AODV算法采用洪范广播RREQ机制寻找路由,网络拓扑变化较快且链路易断裂,节点密度较大时容易造成广播风暴,降低网络性能。针对上述问题,提出一种改进的分布式竞争转发PLPB-AODV算法。该... 在节点密度变化频繁且高速移动的车联网环境中,传统AODV算法采用洪范广播RREQ机制寻找路由,网络拓扑变化较快且链路易断裂,节点密度较大时容易造成广播风暴,降低网络性能。针对上述问题,提出一种改进的分布式竞争转发PLPB-AODV算法。该算法在广播报文中嵌入网络收集到的节点位置与局部拓扑信息,以帮助中继节点获得先验拓扑结构来计算转发概率;针对网络节点非均匀分布特性,提取局部拓扑中心与边缘特征信息,辅助中继节点对转发概率进行调整。NS-3仿真结果表明,上述算法能够很好的适应节点密度变化较大且节点分布不均匀的网络环境,降低了网络端到端时延,具有较高的数据包分组投递率,提高了网络性能。 展开更多
关键词 车用移动通信网络 路由算法 动态感知 盲目洪范
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基于改进人工势场法的多无人艇避障策略
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作者 邹子理 孙骞 +1 位作者 黄雨杰 李一兵 《应用科技》 CAS 2024年第1期166-176,共11页
针对多无人艇编队避障问题,对静态避障的路径消耗问题进行建模分析,在动态避障时提出一种偏置人工势场法使策略符合艇群国际海上避碰规则(swarm International Regulations for Preventing Collisions at Sea,sCOLREGS)。本方法首先对... 针对多无人艇编队避障问题,对静态避障的路径消耗问题进行建模分析,在动态避障时提出一种偏置人工势场法使策略符合艇群国际海上避碰规则(swarm International Regulations for Preventing Collisions at Sea,sCOLREGS)。本方法首先对传统人工势场法进行改进,定义符合艇群会遇态势判断需求的sCOLREGS,通过速度障碍法实时判断碰撞风险,然后利用偏置斥力区域的改进人工势场法实现对规则的遵守。仿真实验表明,本文方法在障碍物与编队大小相当时可显著减少避障路程,在确保避障实时性的同时,较好地遵守了国际海上避碰规则相关条例。研究结论可为海面无人艇集群安全航行提供参考。 展开更多
关键词 人工势场法 路径规划 多无人艇 艇群国际海上避碰规则 速度障碍法 栅格地图 虚拟领航者 动态避碰
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基于多流ConvNeXt网络和马氏距离度量的未知信号增量识别
18
作者 肖易寒 刘序斌 +1 位作者 于祥祯 赵忠凯 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期481-491,共11页
为解决现阶段基于深度学习网络的信号识别技术无法实现未知信号增量识别的问题,提出了基于多流ConvNeXt网络和马氏距离度量(MDM)相结合的未知信号增量识别方法.首先,利用改进的多流ConvNeXt网络提取信号的属性特征;其次,使用马氏距离度... 为解决现阶段基于深度学习网络的信号识别技术无法实现未知信号增量识别的问题,提出了基于多流ConvNeXt网络和马氏距离度量(MDM)相结合的未知信号增量识别方法.首先,利用改进的多流ConvNeXt网络提取信号的属性特征;其次,使用马氏距离度量判决方法进行未知信号检测进而实现已知信号和未知信号的二分类;最后,该方法根据不断增加的未知信号对模型的参数进行自动更新,使模型具备了自我进化的能力,进而可以识别出不断增加的新的未知信号类别,实现对未知信号的增量识别.仿真实验结果表明,该方法对未知信号的平均识别率达到97%以上. 展开更多
关键词 未知信号 多流ConvNeXt网络 马氏距离度量 增量识别
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基于自适应流聚类的多站时差协同信号分选方法
19
作者 李松炜 杨松岩 +1 位作者 邓志安 司伟建 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第4期682-694,共13页
多站时差协同信号分选是解决脉间波形捷变雷达信号分选的有效方法。已有批处理多站时差协同信号分选方法实时性不足,且存在无法有效挖掘雷达脉冲流动态变化特性的问题,该文提出一种基于自适应流聚类的多站时差协同信号分选方法。针对已... 多站时差协同信号分选是解决脉间波形捷变雷达信号分选的有效方法。已有批处理多站时差协同信号分选方法实时性不足,且存在无法有效挖掘雷达脉冲流动态变化特性的问题,该文提出一种基于自适应流聚类的多站时差协同信号分选方法。针对已有流聚类算法在雷达信号样本密度不平衡的情况下存在容易增批分选的问题,提出利用多站时差测量误差估计量对流聚类生成簇进行自适应检测与合并,有效抑制雷达簇增批现象的发生,以解决分选增批的问题。同时,通过利用多站时差测量误差估计量实现在线聚类阈值自适应设置,提高脉冲归属正确雷达簇的概率,减少在线聚类算法迭代次数。使用基于时间衰减窗口模型的未知簇检测,提高聚类概要的更新速度,避免了有效样本数过少而导致的聚类失败,提高了分选算法的环境适应性。仿真结果表明,与现有分选算法相比,面对不平衡复杂脉间波形捷变信号,该算法能够进行抑制增批,有效分选出正确雷达结果;面对多部雷达的出现/失活/复活演化过程,该算法可精准检测并展示动态演化特性;面对多部复杂脉间波形捷变信号,对比已有算法的算法复杂度大幅降低,特别在脉冲样本数密集情况下,能更好的保证分选处理的实时性;面对较大的多站时差测量误差和脉冲丢失率情况下,具有较高的分选正确率。 展开更多
关键词 电子侦察 时差分选 自适应流聚类
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基于双路射频指纹卷积神经网络与特征融合的雷达辐射源个体识别
20
作者 肖易寒 王博煜 +1 位作者 于祥祯 蒋伊琳 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3238-3245,共8页
为实现雷达辐射源个体识别不受信号参数、调制方式的影响,该文提出基于双路射频指纹卷积神经网络(Dual RFF-CNN2)和特征融合的雷达辐射源个体识别方法。首先从接收的射频信号中提取原始I/Q(Raw-I/Q)信号;其次分别对Raw-I/Q两路信号进行... 为实现雷达辐射源个体识别不受信号参数、调制方式的影响,该文提出基于双路射频指纹卷积神经网络(Dual RFF-CNN2)和特征融合的雷达辐射源个体识别方法。首先从接收的射频信号中提取原始I/Q(Raw-I/Q)信号;其次分别对Raw-I/Q两路信号进行轴向积分双谱(AIB)和围线积分双谱(SIB)降维以构建双谱积分矩阵;最后将Raw-I/Q信号及双谱积分矩阵共同送入Dual RFF-CNN2网络并进行特征融合以实现雷达辐射源个体识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率,提取的“指纹特征”具备稳定性、鲁棒性。 展开更多
关键词 雷达辐射源个体识别 双路射频指纹卷积神经网络 特征融合 指纹特征 原始I/Q信号
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