检索结果-内蒙古大学图书馆

电子学报 2022年第6期50卷 1351-1358页

作者：张春杰刘俞辰司伟建哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001

针对复杂电磁环境下大范围抖动、滑变等特殊类型雷达信号难以分选,脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,PRI)估计精度低,脉冲序列搜索效果不佳等问题,提出一种基于PRI多级箱与深度森林的雷达信号单参数分选算法.该算法利用PRI多级... 详细信息

针对复杂电磁环境下大范围抖动、滑变等特殊类型雷达信号难以分选,脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,PRI)估计精度低,脉冲序列搜索效果不佳等问题,提出一种基于PRI多级箱与深度森林的雷达信号单参数分选算法.该算法利用PRI多级箱结构进行PRI变换,提升针对特殊类型雷达的分选正确率.在多级箱中的脉冲对个数与PRI变换结果中,提取雷达信号PRI边界特征,将不同电磁环境下特殊类型雷达信号PRI边界特征混合,通过平滑滤波器增强特征,训练深度森林预测完整雷达信号PRI范围,从而校正中心PRI估计值.最后依据PRI中心值与变化范围,搜索提取脉冲序列,完成分选.仿真实验表明,所提算法可在复杂电磁环境下,对大范围抖动、单线性滑变、双线性滑变、锯齿波滑变以及正弦滑变等特殊类型雷达信号进行有效分选,PRI范围预测效果在原始深度森林基础上提升14%,PRI估计误差降低75%.

关键词：电子侦察特殊类型雷达信号多级箱深度森林 PRI估计 PRI范围

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基于不完全重合信号的单快拍DOA估计算法研究

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通信学报 2021年第12期42卷 88-95页

作者：曲明超司伟建袁雅芝哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001

针对传统波达方向(DOA)估计算法没有充分利用有源诱饵和雷达的信号特征,导致反辐射导弹的角度分辨能力差的问题,提出了一种基于不完全重合信号的极化敏感阵列单快拍测向算法。首先,对阵列接收到的单快拍数据进行极化平滑处理;然后,利用... 详细信息

针对传统波达方向(DOA)估计算法没有充分利用有源诱饵和雷达的信号特征,导致反辐射导弹的角度分辨能力差的问题,提出了一种基于不完全重合信号的极化敏感阵列单快拍测向算法。首先,对阵列接收到的单快拍数据进行极化平滑处理;然后,利用雷达信号和诱饵信号是不完全重合信号的特点,对构造的共轭复制增广矩阵进行差分,得到各信号的共轭复制增广矩阵;最后,通过求解凸优化问题分别求解每个信号的DOA参数。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法具有更高的估计精度和更低的算法复杂度。

关键词：极化敏感阵列单快拍不完全重合信号 DOA估计极化平滑

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蜂窝车联网中基于服务异构性的V2V通信资源分配算法研究

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电子与信息学报 2023年第1期45卷 235-242页

作者：李一兵王宁馨吕威哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150001 联通(黑龙江)产业互联网有限公司哈尔滨150001

在支持车与车直接通信(V2V)的蜂窝网络场景下,针对密集环境下复用车与设备(V2I)上行链路的资源分配问题,在V2V的干扰下,利用移动链路的信道状态信息(CSI)的慢衰落统计,联合通信可靠性、功率控制,建立最大化V2I信道容量的优化模型以满足... 详细信息

在支持车与车直接通信(V2V)的蜂窝网络场景下,针对密集环境下复用车与设备(V2I)上行链路的资源分配问题,在V2V的干扰下,利用移动链路的信道状态信息(CSI)的慢衰落统计,联合通信可靠性、功率控制,建立最大化V2I信道容量的优化模型以满足车辆网络服务的异构性的需求。基于此,该文提出一种基于超图理论和遗传算法的资源分配算法。仿真结果表明,该算法在保证V2V通信可靠性的前提下,提高了V2I的信道容量。

关键词： V2V通信资源分配超图理论遗传算法

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基于去噪卷积神经网络的雷达信号调制类型识别

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电子与信息学报 2021年第8期43卷 2300-2307页

作者：肖易寒王亮郭玉霞哈尔滨工程大学信息与通信工程学院先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150000 中国空空导弹研究院洛阳471009 航空制导武器航空科技重点实验室洛阳471009

针对低截获概率雷达(LPI)信号处理复杂,低信噪比条件下识别率低的问题,该文提出一种基于去噪卷积神经网络和Inception网络的信号分类识别系统。首先对8种LPI雷达信号进行Choi-Williams分布(CWD)时频变换,得到2维时频图像,然后使用去噪... 详细信息

针对低截获概率雷达(LPI)信号处理复杂,低信噪比条件下识别率低的问题,该文提出一种基于去噪卷积神经网络和Inception网络的信号分类识别系统。首先对8种LPI雷达信号进行Choi-Williams分布(CWD)时频变换,得到2维时频图像,然后使用去噪卷积神经网络进行时频图像去噪处理,最后将图像发送到Inception-V4网络进行特征提取,并使用softmax分类器进行分类,实现LPI雷达信号的有效分类识别。仿真结果表明,该方法在–10 dB信噪比(SNR)下,识别率仍然可以达到90%以上。

关键词：低截获概率雷达信号 Choi-Williams分布时频变换去噪卷积神经网络 Inception-V4网络

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基于圆柱共形阵的极化MUSIC算法

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航空兵器 2022年第1期29卷 113-118页

作者：曲志昱李铭時哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150001

基于圆柱共形阵列的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)估计方法受载体曲率影响,对于不同极化入射的信号存在极化接收不匹配的问题,同时由于载体的遮挡,会使测向精度下降,甚至产生测向错误。针对极化接收和载体遮挡效应,本文提出了一... 详细信息

基于圆柱共形阵列的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)估计方法受载体曲率影响,对于不同极化入射的信号存在极化接收不匹配的问题,同时由于载体的遮挡,会使测向精度下降,甚至产生测向错误。针对极化接收和载体遮挡效应,本文提出了一种基于圆柱共形阵列的极化MUSIC算法,建立了基于圆柱共形阵的极化敏感阵列信号接收模型,考虑载体遮挡效应对信号的导向矢量进行重构,保证了信号子空间和噪声子空间的正交性,并运用极化秩亏MUSIC算法进行DOA估计和极化参数估计。仿真结果表明,与子阵分割极化MUSIC算法相比,本文算法在低信噪比10 dB时测向误差减少了0.9°,具有更高的信号测向精度,信号估计准确率提高了27.4%。

关键词：信号处理 DOA估计共形阵列导向矢量重构极化MUSIC算法

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混合阵列误差校正与快速极化MUSIC算法

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电波科学学报 2023年第3期38卷 510-519页

作者：梁义鲁司伟建曲明超哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150001

为解决通道不一致性对传统极化敏感阵列长矢量模型的测向精度影响及传统长矢量多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实时性不高的问题,本文在传统极化敏感测向系统基础上,在阵列中心增加一个标量平面螺旋天线,利用... 详细信息

为解决通道不一致性对传统极化敏感阵列长矢量模型的测向精度影响及传统长矢量多重信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法实时性不高的问题,本文在传统极化敏感测向系统基础上,在阵列中心增加一个标量平面螺旋天线,利用其天线方向图的增益稳定性,作为内部源对其他矢量通道不一致性进行实时校正;然后将结合标量圆阵和快速傅里叶变换(fastFouriertransform,FFT)的快速MUSIC算法推广到矢量阵列,提出降维快速极化MUSIC算法.仿真结果验证了此误差校正方法的有效性,且快速算法在保证测角精度前提下有效提高了算法实时性.本文为极化敏感阵列测向提供了一种误差校正方法及一种快速实用的测向算法.

关键词：极化敏感阵列混合阵列误差校正快速极化MUSIC算法快速傅里叶变换(FFT)

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注意力增强和目标模型更新的红外目标跟踪算法

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中国图象图形学报 2023年第9期28卷 2856-2871页

作者：汲清波陈奎丞侯长波李子琦戚宇飞哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150001

目的多数以深度学习为基础的红外目标跟踪方法在对比度弱、噪声多的红外场景下,缺少对目标细节信息的利用,而且当跟踪场景中有相似目标且背景杂乱时,大部分跟踪器无法对跟踪的目标进行有效的更新,导致长期跟踪时鲁棒性较差。为解决这些... 详细信息

目的多数以深度学习为基础的红外目标跟踪方法在对比度弱、噪声多的红外场景下,缺少对目标细节信息的利用,而且当跟踪场景中有相似目标且背景杂乱时,大部分跟踪器无法对跟踪的目标进行有效的更新,导致长期跟踪时鲁棒性较差。为解决这些问题,提出一种基于注意力和目标模型自适应更新的红外目标跟踪算法。方法首先以无锚框算法为基础,加入针对红外跟踪场景设计的快速注意力增强模块以并行处理红外图像,在不损失原信息的前提下提高红外目标与背景的差异性并增强目标的细节信息,然后将提取的特征融合到主干网络的中间层,最后利用目标模型自适应更新网络,学习红外目标的特征变化趋势,同时对目标的中高层特征进行动态更新。结果本文方法在4个红外目标跟踪评估基准上与其他先进算法进行了比较,在LSOTB-TIR(large-scale thermal infrared object tracking benchmark)数据集上的精度为79.0%,归一化精度为71.5%,成功率为66.2%,较第2名在精度和成功率上分别高出4.0%和4.6%;在PTB-TIR(thermal infrared pedestrian tracking benchmark)数据集上的精度为85.1%,成功率为66.9%,较第2名分别高出1.3%和3.6%;在VOT-TIR2015(thermal infrared visual object tracking)和VOT-TIR2017数据集上的期望平均重叠与精确度分别为0.344、0.73和0.276、0.71,本文算法在前3个数据集的测评结果均达到最优。同时,在LSOTB-TIR数据集上的消融实验结果显示,本文方法对基线跟踪器有着明显的增益作用。结论本文算法提高了对红外目标特征的捕捉能力,解决了红外目标跟踪易受干扰的问题,能够提升红外目标长期跟踪的精度和成功率。

关键词：红外图像目标跟踪孪生网络无锚框高效注意力自适应更新

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双极化面阵的快速波达方向估计算法

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航空兵器 2023年第1期30卷 120-126页

作者：韩乐天司伟建曲明超哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150001

针对目前极化敏感面阵空域-极化域联合谱估计运算量大、耗时长的问题,提出一种降维求根MUSIC(Multiple Signal Classification)优化算法。通过对接收信号进行降维处理,提出新的求解模型将传统四维MUSIC转化为两个一维求根MUSIC求解空域... 详细信息

针对目前极化敏感面阵空域-极化域联合谱估计运算量大、耗时长的问题,提出一种降维求根MUSIC(Multiple Signal Classification)优化算法。通过对接收信号进行降维处理,提出新的求解模型将传统四维MUSIC转化为两个一维求根MUSIC求解空域波达方向和引用已求解出的空域信息结合拉格朗日乘子法解决来波信号极化信息估计问题。相比传统的4D-MUSIC和秩亏MUSIC,所提算法在不损失估计精度的前提下提高了运算速度,降低了运算复杂度,无需谱峰搜索过程,消除了因搜索步长而导致的量化误差。对日后大规模阵列计算及MIMO(Multiple Input Multiple Output)雷达引入提供快速求解方法。仿真实验表明,所提算法在低信噪比0 dB下空域误差约为0.85°,速度相比秩亏MUSIC提升了约64.7%,验证了该算法的有效性和高精度性。

关键词：极化敏感面阵空域-极化域联合谱估计 MUSIC MIMO 拉格朗日乘子法信号处理

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基于互质阵列的信号波达方向估计算法

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航空兵器 2023年第2期30卷 131-136页

作者：刘佳宁司伟建哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 哈尔滨工程大学先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150001

互质阵列具有灵活的天线摆放形式,相比于均匀阵列,有更大的阵列孔径,可以获得更高的自由度从而减少硬件资源成本,因此受到广泛的关注。本文针对基于互质阵列的空间平滑MUSIC算法(互质SS-MUSIC算法)估计精度低、计算量较大的问题,提出两... 详细信息

互质阵列具有灵活的天线摆放形式,相比于均匀阵列,有更大的阵列孔径,可以获得更高的自由度从而减少硬件资源成本,因此受到广泛的关注。本文针对基于互质阵列的空间平滑MUSIC算法(互质SS-MUSIC算法)估计精度低、计算量较大的问题,提出两种基于Toeplitz矩阵重构的互质阵列DOA估计算法。两种算法均利用扩展互质阵列构造虚拟阵列,然后进行协方差矩阵重构,重构后的矩阵是Toeplitz矩阵,对其进行划分,对划分后的矩阵进行特征值分解,求出信号子空间和噪声子空间,从而得到信号的入射角度。仿真实验结果表明,两种算法均能够实现信号的欠定DOA估计,与互质SS-MUSIC算法相比,两种算法在低信噪比-5 dB时的测向误差分别减少1.1°和0.5°,具有更高的估计精度;在相同条件下,运行时间分别减少45.9%和69.1%,具有更低的计算复杂度。

关键词：阵列信号处理 DOA估计互质阵列 Toeplitz矩阵矩阵重构

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基于单通道多尺度图神经网络的自动调制识别

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电子与信息学报 2023年第5期45卷 1575-1584页

作者：国强聂孟允戚连刚 Kaliuzhnyi Mykola 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室哈尔滨150001 哈尔科夫国立无线电电子大学哈尔科夫61166

针对自适应可见性图(AVG)算法复杂度过高且精度提升不明显的缺点,该文提出一种基于单通道多尺度图神经网络(SMGNN)的自动调制识别(AMR)框架,并对框架各个部分进行了可解释性研究。首先利用多层感知机和1维卷积自适应地实现了单通道信号... 详细信息

针对自适应可见性图(AVG)算法复杂度过高且精度提升不明显的缺点,该文提出一种基于单通道多尺度图神经网络(SMGNN)的自动调制识别(AMR)框架,并对框架各个部分进行了可解释性研究。首先利用多层感知机和1维卷积自适应地实现了单通道信号序列和图之间的映射,有效降低了AVG算法的复杂度;其次,设计了一种多尺度图神经网络,将不同分辨率的特征进行融合,提升了模型识别准确率。实验表明,该文提出的SMGNN算法相比于AVG算法节省了近1/2的参数量,且识别精度得到了较大的提升。

关键词：自动调制识别图神经网络自适应可见性图特征融合

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