随着第五代(Fifth Generation, 5G)通信技术的发展,利用雷达通信一体化5G信号实现低空目标探测具有广泛的应用前景。本文提出一种雷达通信一体化5G信号设计方法,首先建立了雷达通信一体化正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Mu...
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随着第五代(Fifth Generation, 5G)通信技术的发展,利用雷达通信一体化5G信号实现低空目标探测具有广泛的应用前景。本文提出一种雷达通信一体化5G信号设计方法,首先建立了雷达通信一体化正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号发射接收模型,并提出一种区间线性相位压缩(Interval Linear Phase Compression,ILPC)通信信息调制方法来降低通信加入对信号探测性能的影响;接着以峰均功率比(Peak to Average Power Ratio, PAPR)、雷达脉压后的信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)恢复因子以及通信误码率(Bit Error Rate,BER)为优化目标,以发射信号循环前缀置零和时/频域序列恒模为约束,建立多目标优化问题模型;为了兼顾雷达性能和通信性能,本文提出一种时/频域迭代Clipping加滤波算法求解该优化问题。最后,在典型5G通信工作场景下验证了所提方法的有效性。
精细的田块数据是现代农业的重要基础资料,该研究针对从高分辨率遥感影像中提取田块精细数据的需求,建立了一种先验知识融合语义特征的冬小麦田块精细提取方法(prior knowledge and semantic features integration-based farmland parce...
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精细的田块数据是现代农业的重要基础资料,该研究针对从高分辨率遥感影像中提取田块精细数据的需求,建立了一种先验知识融合语义特征的冬小麦田块精细提取方法(prior knowledge and semantic features integration-based farmland parcel extraction methodology,PKFFPE),PKFFPE以遥感图像和相应的边缘图像作为输入,采用编码器-解码器结构进行特征提取,利用多尺度注意力模块捕获不同尺度的关键特征,使用SoftMax对图像进行初步分割;通过深入分析同一田块内颜色、纹理等特征的分布规律获取先验知识,利用先验知识建立后处理方法,对初分割结果进行优化,生成田块精细数据。选择河北省邯郸市馆陶县和山东省泰安市宁阳县作为试验区,用于验证PKFFPE方法在平原地区和丘陵地区的适用性;选择UNet、ErfNet、SegNet、EIGNet,以及面向对象分类的方法作为初分割的对比方法,选择条件随机场和形态学处理作为的后处理的对比方法开展对比试验。试验结果表明,PKFFPE方法在馆陶县、宁阳县结果的准确率(96.1%、93.2%)、精确率(90.6%、87.6%)、召回率(93.2%、90.6%)、和F1分数(91.9%,89.0%)均优于对比方法,证明了PKFFPE方法在从高分辨遥感影像中提取田块精细数据方面具有突出的优势,能够应用于科研和生产实践。
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