检索结果-内蒙古大学图书馆

应用光学 2024年第4期45卷 723-731页

作者：陈海永刘登斌晏行伟河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073 天津先进技术研究院天津300459

低空小型无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)侵扰敏感区域事件频发,使国家和社会面临严重安全威胁。针对基于热成像的无人机目标检测存在漏检率高、检测精度不足的问题,提出了IDOU-YOLO(infrared detection of UAV-YOLO)算法模型,通... 详细信息

低空小型无人机(unmanned aerial vehicle,UAV)侵扰敏感区域事件频发,使国家和社会面临严重安全威胁。针对基于热成像的无人机目标检测存在漏检率高、检测精度不足的问题,提出了IDOU-YOLO(infrared detection of UAV-YOLO)算法模型,通过构建多尺度融合特征金字塔机制,充分挖掘特征空间信息,聚焦尺度的信息融合及丰富模型的信息表征能力,增强目标检测能力;同时引入了边界框损失函数SIoU(Scylla IoU),在训练过程中提高模型的检测精度,加快模型的收敛速度。实验结果显示IDOU-YOLO模型的精确率、召回率、F_(1)分数、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到99.2%、96.3%、97.7%、98.4%和70.2%,表明IDOU-YOLO算法模型在红外无人机目标检测任务中具有显著优势和应用潜力。

关键词：无人机探测目标检测红外图像特征金字塔网络

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基于YOLO-SCAT的可见光图像无人机小目标检测算法

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应用光学 2025年第3期46卷 505-514页

作者：陈海永刘博洋晏行伟河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073 天津先进技术研究院天津300459

非法使用民用低空小型无人机事件频发,严重威胁国家和社会和谐发展。针对基于可见光的无人机小目标检测存在漏检、误检和检测平均精度不高等问题,提出了YOLO-SCAT(YOLO-SCConv ATT)算法模型,通过重构ELAN(efficient layer aggregation n... 详细信息

非法使用民用低空小型无人机事件频发,严重威胁国家和社会和谐发展。针对基于可见光的无人机小目标检测存在漏检、误检和检测平均精度不高等问题,提出了YOLO-SCAT(YOLO-SCConv ATT)算法模型,通过重构ELAN(efficient layer aggregation networks)结构,减少空间和通道冗余特征;同时引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module),训练中在空间和通道维度加强特征提取,提高模型检测平均精度。实验表明YOLO-SCAT模型的精确率、召回率、F_(1)分数、mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别可达94.4%、94.4%、94.4%、94.7%和52.9%,证实了YOLO-SCAT模型提高了在复杂可见光场景下对无人机小目标的检测识别能力,能更好地满足反无人机系统的实际需求。

关键词：无人机检测小目标检测可见光图像 YOLOv7

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基于YOLOv8n-PEM的低信噪比无人机射频信号识别

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电光与控制 2025年第4期32卷 96-103页

作者：刘坤孔令轩晏行伟河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300000 国防科技大学电子科学学院长沙410000 天津先进技术研究院天津300000

针对当前无人机射频信号识别模型在低信噪比条件下识别准确率较低,且不支持检测信号持续时间、带宽等关键参数的问题,提出了基于YOLOv8n-PEM目标检测模型的无人机射频信号识别方法。该方法首先将原始无人机射频信号做基于离散小波变换... 详细信息

针对当前无人机射频信号识别模型在低信噪比条件下识别准确率较低,且不支持检测信号持续时间、带宽等关键参数的问题,提出了基于YOLOv8n-PEM目标检测模型的无人机射频信号识别方法。该方法首先将原始无人机射频信号做基于离散小波变换的降采样处理,之后进行短时傅里叶变换提取时频特征,最后利用YOLOv8n-PEM模型完成信号的识别和参数估计。在模型方面,基于部分卷积设计了CPF模块增强对高级时频特征的提取能力,提升模型的鲁棒性,同时引入EMA机制抑制背景噪声对模型推理的干扰。实验结果表明,YOLOv8n-PEM模型在-20~-10 dB低信噪比条件下mAP达到了96.08%,FPS为107帧/s,模型参数量较基础模型减少了38%,具有实际部署价值。

关键词：无人机射频信号识别 YOLOv8 时频图部分卷积 EMA机制

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一维到达角定位系统的最优布站研究

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电光与控制 2025年第5期32卷 14-19,40页

作者：郑晓园曹振乾晏行伟张敏河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300000 国防科技大学电子科学学院长沙410000 天津先进技术研究院天津300000

为提高基于一维到达角(1-D AOA)测量定位系统的定位精度,提出一种基于改进鸡群优化(ICSO)算法的一维到达角最优观测站布置方法。首先,采用克拉美罗下界(CRLB)的迹最小作为优化准则建立最优解模型;其次,针对观测站数量较多带来的高维变... 详细信息

为提高基于一维到达角(1-D AOA)测量定位系统的定位精度,提出一种基于改进鸡群优化(ICSO)算法的一维到达角最优观测站布置方法。首先,采用克拉美罗下界(CRLB)的迹最小作为优化准则建立最优解模型;其次,针对观测站数量较多带来的高维变量求解问题,对鸡群优化算法的更新策略进行改进;最后,采用ICSO算法对观测站的位置和线阵的方向进行最优配置。仿真结果表明,ICSO算法在最优布站求解中具有更快的收敛速度和更高的定位精度,提出的最优布站方法在不同观测站数量下均能显著提升定位精度,在工程中可以通过对观测站位置的优化,减少定位精度对观测站数量的依赖。

关键词：最优布站一维到达角定位改进鸡群优化算法克拉美罗下界

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基于改进残差神经网络的无人机射频信号识别

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电光与控制 2025年第6期32卷 86-93页

作者：边芮琪高振斌晏行伟孙丽婷河北工业大学电子信息工程学院天津300000 天津先进技术研究院天津300000 国防科技大学电子科学学院长沙410000

为了更准确地检测和识别黑飞无人机,需要在低信噪比(SNR)条件下对无人机射频信号进行检测和识别。针对无人机射频信号在低信噪比情况下的识别问题,提出了一种基于改进残差神经网络的无人机射频信号识别方法。首先,使用短时傅里叶变换将... 详细信息

为了更准确地检测和识别黑飞无人机,需要在低信噪比(SNR)条件下对无人机射频信号进行检测和识别。针对无人机射频信号在低信噪比情况下的识别问题,提出了一种基于改进残差神经网络的无人机射频信号识别方法。首先,使用短时傅里叶变换将无人机信号转化为二维时频图像,作为神经网络的输入;然后,搭建改进的ResNet18,引入通道注意力机制和空间注意力机制,并且采用正则化策略和自适应调整策略,提高在低信噪比条件下无人机射频信号的识别准确率。实验结果表明,在信噪比为-15 dB时,该模型对16类无人机射频信号的识别准确率达到0.9062,相比ResNet18网络提升了0.0740,且性能优于EfficientNet、MobileNetv2、GoogLeNet等网络模型方法,在实际噪声条件下性能也有所提升,具有较好的噪声鲁棒性与抗混淆能力。

关键词：信号识别短时傅里叶变换 ResNet18 注意力机制

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利用电磁频谱手段探测和干扰无人机的难点问题

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国防科技 2023年第3期44卷 52-58页

作者：郭福成晏行伟国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073

随着无人机技术的迅速发展和广泛应用,无人机逐渐成为战场和要地防御上越来越重要的威胁之一。利用电磁频谱探测无人机下行链路信号存在无人机通信信号特征建库难、采用4G/5G网络通信的无人机难以识别、微弱无人机信号淹没于城市/战场... 详细信息

随着无人机技术的迅速发展和广泛应用,无人机逐渐成为战场和要地防御上越来越重要的威胁之一。利用电磁频谱探测无人机下行链路信号存在无人机通信信号特征建库难、采用4G/5G网络通信的无人机难以识别、微弱无人机信号淹没于城市/战场复杂电磁环境中、采用自主控制不发射测控/图传信号的无人机无法探测等问题。利用电磁频谱手段对无人机进行定位时,分析和对比常用的多站测向交叉和时差定位体制,认为采用时差定位系统可以取得较好的定位精度。最后指出在无人机反制干扰中,可使用电磁压制干扰、卫星导航诱骗、协议破解操控多种技术手段,并分析其运用时面临的难题。

关键词：无人机探测电磁频谱干扰

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基于改进鸡群优化的一维到达角定位算法

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火力与指挥控制 2025年第4期50卷 14-19页

作者：郑晓园曹振乾晏行伟张敏李润泽河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300401 国防科技大学电子科学学院长沙410073 天津先进技术研究院天津300459 天津市无源感知重点实验室天津300459

针对一维到达角定位求解复杂度高,定位精度差等问题,提出一种基于改进鸡群算法的一维到达角定位算法。该算法通过一维到达角度定位的测量模型基于最大似然估计和加权最小二乘法分别推导出适应度函数。从加快收敛速度,减少陷入局部最优... 详细信息

针对一维到达角定位求解复杂度高,定位精度差等问题,提出一种基于改进鸡群算法的一维到达角定位算法。该算法通过一维到达角度定位的测量模型基于最大似然估计和加权最小二乘法分别推导出适应度函数。从加快收敛速度,减少陷入局部最优的角度对鸡群算法进行改进。通过改进鸡群算法对适应度函数求解完成定位。仿真结果表明,相比已有求解方法,该定位算法降低计算复杂度的同时提高了定位精度,且大幅减少了对观测站数量的需求,定位结果可以逼近克拉美罗下界。

关键词：无源定位改进鸡群算法一维到达角克拉美罗下界

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卫星双向链路辅助计算的光纤时频传递链路噪声计算方法

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宇航计测技术 2025年第1期45卷 73-78页

作者：李启增李骁逸张耀宗晏行伟崔星中国北方车辆研究所北京100071 天津先进技术研究院天津300459 国防科技大学长沙410073

包含链路噪声的原子钟钟差数据总和噪声序列加权平均的链路噪声计算方法对于具有往复波动特征的链路噪声,理论上具有百分之百的校正效果。但对于不具有这一特征,或波动周期极长的链路噪声,该方法不能有效校正。因此该方法无法直接用于... 详细信息

包含链路噪声的原子钟钟差数据总和噪声序列加权平均的链路噪声计算方法对于具有往复波动特征的链路噪声,理论上具有百分之百的校正效果。但对于不具有这一特征,或波动周期极长的链路噪声,该方法不能有效校正。因此该方法无法直接用于计算光纤时频传递链路的链路噪声。但若通过卫星双向时频传递链路,求得异地站之间的氢原子钟初始相位差、频差和频漂,即可解决这一问题,从而通过该方法求得光纤时频传递链路的链路噪声。仿真计算表明,将链路噪声计算偏差降低至0.1 ns以下,需要每个地面站中至少6台氢原子钟参与计算。该方法可以通过增加参与计算的原子钟数目,使计算偏差无限趋近于零。

关键词：光纤时间传递噪声

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基于图像灰度签名的光波偏振方向快速检测方法

基于图像灰度签名的光波偏振方向快速检测方法

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作者：王玮雷兵晏行伟施建华刘进 410073 湖南省长沙市开福区德雅路109号

本发明公开了一种基于图像局部灰度签名的光波偏振方向快速检测方法，包括：S1、离线操作，用于生成圆周像素坐标表、径向像素坐标表、灰度权重表及模板灰度签名;S2、在线操作，用于根据圆周像素坐标表进行最暗方向粗略估计，根据最暗...

标准号: CN114705295B

本发明公开了一种基于图像局部灰度签名的光波偏振方向快速检测方法，包括：S1、离线操作，用于生成圆周像素坐标表、径向像素坐标表、灰度权重表及模板灰度签名;S2、在线操作，用于根据圆周像素坐标表进行最暗方向粗略估计，根据最暗方向粗略估计值、径向像素坐标表与灰度权重表获得偏振图像灰度签名，以及将偏振图像灰度签名与模板灰度签名进行相关得出偏振方向精确估计。本发明兼具高精度与高速度的优势，能充分满足基于矢量偏振光场的偏振方向实时检测任务需求。

关键词：

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基于MobileNet-DOA的无人机射频信号识别方法

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雷达科学与技术 2025年第1期23卷 57-66页

作者：晏行伟孔令轩刘坤刘安娜国防科技大学电子科学学院湖南长沙410073 天津先进技术研究院天津300459 河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300400 北京跟踪与通信技术研究所北京100094

针对当前低信噪比环境下,基于射频信号的无人机型号和飞行模式识别率低的问题,本文提出了一种基于MobileNet-DOA模型的无人机射频信号识别方法。该方法首先对原始无人机射频信号进行基于变分模态分解的信号预处理,降低背景噪声和同频干... 详细信息

针对当前低信噪比环境下,基于射频信号的无人机型号和飞行模式识别率低的问题,本文提出了一种基于MobileNet-DOA模型的无人机射频信号识别方法。该方法首先对原始无人机射频信号进行基于变分模态分解的信号预处理,降低背景噪声和同频干扰,然后利用短时傅里叶变换将预处理信号转换为时频图,最后利用MobileNet-DOA模型完成无人机射频信号识别。在模型方面,本文首先将DOConv卷积融合到MobileNetv4模型中,在增强模型特征提取能力的同时,提高了训练和运算速度。其次,使用FA注意力机制进一步提升了模型在低信噪比环境下的识别准确率。实验结果表明,该方法在-15~15 dB信噪比范围内的平均检测准确率达到了94.83%,可应用于无人机实时检测识别系统中。

关键词：无人机射频信号识别变分模态分解 MobileNet模型 DOConv卷积 FA注意力机制

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