检索结果-内蒙古大学图书馆

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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基于信息几何去噪的改进SVM的通信信号识别

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航空兵器 2023年第5期30卷 121-126页

作者：程雨晴郭沐然王乐萍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150001 陆军工程大学通信工程学院南京210000

针对传统人工提取特征进行通信信号识别准确率低的问题,本文在支持向量机(SVM)的基础上,提出了一种基于信息几何去噪的改进SVM的识别方法。该方法通过Choi-Williams分布(CWD)时频变换获得不同通信信号的时频图像,然后利用能够更加准确... 详细信息

针对传统人工提取特征进行通信信号识别准确率低的问题,本文在支持向量机(SVM)的基础上,提出了一种基于信息几何去噪的改进SVM的识别方法。该方法通过Choi-Williams分布(CWD)时频变换获得不同通信信号的时频图像,然后利用能够更加准确衡量像素点之间差异性的测地线距离实现时频图像的去噪,进而利用AlexNet卷积神经网络对时频图进行特征提取,并基于信息几何改进的SVM对通信信号进行分类,实现了有效分类识别。仿真结果表明,该方法在0 dB信噪比(SNR)下,识别率仍然能够达到97%以上,除此之外,该方法在小样本的情况下仍然有效。

关键词：信息几何图像去噪通信信号调制识别支持向量机(SVM) 测地线距离 AlexNet

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阵元失效下稀疏阵列的二维DOA估计算法

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航空兵器 2024年第2期31卷 114-122页

作者：司伟建马万禹姚璐曲明超梁义鲁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 江苏省新闻出版学校南京210012

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,... 详细信息

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。

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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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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冲击噪声下基于演化长短时记忆神经网络的调制信号识别

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智能系统学报 2023年第4期18卷 676-687页

作者：高洪元王世豪程建华郭瑞晨张志伟哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学智能科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001

为了解决冲击噪声下长短时记忆(long short term memory,LSTM)神经网络调制信号识别方法抗冲击噪声能力弱和超参数难以确定的问题,本文提出了一种演化长短时记忆神经网络的调制识别方法。利用基于短时傅里叶变换的卷积神经网络(convolut... 详细信息

为了解决冲击噪声下长短时记忆(long short term memory,LSTM)神经网络调制信号识别方法抗冲击噪声能力弱和超参数难以确定的问题,本文提出了一种演化长短时记忆神经网络的调制识别方法。利用基于短时傅里叶变换的卷积神经网络(convolution neural network,CNN)去噪模型对数据集去噪;结合量子计算机制和旗鱼优化器(sailfish optimizer,SFO)设计了量子旗鱼算法(quantum sailfish algorithm,QSFA)去演化LSTM神经网络以获得最优的超参数;使用演化长短时记忆神经网络作为分类器进行自动调制信号识别。仿真结果表明,采用所设计的CNN去噪和演化长短时记忆神经网络模型,识别准确率有了大幅度的提高。量子旗鱼算法演化LSTM神经网络模型降低了传统LSTM神经网络容易陷于局部极小值或者过拟合的概率,当混合信噪比为0 dB,所提方法对11种调制信号的平均识别准确率达到90%以上。

关键词：调制信号识别冲击噪声卷积神经网络量子旗鱼优化算法长短时记忆神经网络稳定分布超参数短时傅里叶变换

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用于卫星遥感图像的多尺度目标检测算法

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激光与光电子学进展 2023年第2期60卷 342-351页

作者：项建弘陈振兴王霖郁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重点实验室黑龙江哈尔滨150001

为解决在卫星遥感图像的多尺度目标检测中出现的背景混乱、小目标检测精度低、漏检率高等问题,提出一种用于卫星遥感图像的多尺度目标检测算法。在主干网络中使用通道和空间注意力模块,并重新设计特征融合网络,实现上采样-下采样-上采... 详细信息

为解决在卫星遥感图像的多尺度目标检测中出现的背景混乱、小目标检测精度低、漏检率高等问题,提出一种用于卫星遥感图像的多尺度目标检测算法。在主干网络中使用通道和空间注意力模块,并重新设计特征融合网络,实现上采样-下采样-上采样的多重融合,并在其中加入通道权重参数,让网络更加关注重要的层次,实现不同层次特征信息的充分利用,使细节特征信息得到增强。在DIOR数据集中的实验结果表明,所提算法不仅显著提升对小目标的检测效果,而且提高对复杂场景中目标的检测精度,与YOLOv5m相比,对部分较小或者复杂的目标检测效果提升明显,精度提升4.5个百分点以上,整体精度提升3.1个百分点。

关键词：遥感神经网络多尺度目标检测注意力机制通道权重特征融合

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基于矩阵分布式重构的正交极化阵DOA估计

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信号处理 2024年第10期40卷 1822-1833页

作者：张涛孙昭乾郭沐然哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 北京遥测技术研究所北京100000

对于子空间类算法而言,协方差矩阵估计的准确性将很大程度的影响到算法的性能,理想的协方差矩阵估计为无限长的信号运算得到,实际中大多使用有限快拍数的采样数据进行协方差矩阵估计。有学者研究表明,阵列协方差矩阵位于由接收信号的所... 详细信息

对于子空间类算法而言,协方差矩阵估计的准确性将很大程度的影响到算法的性能,理想的协方差矩阵估计为无限长的信号运算得到,实际中大多使用有限快拍数的采样数据进行协方差矩阵估计。有学者研究表明,阵列协方差矩阵位于由接收信号的所有可能导向矢量构成的子空间中,可以利用子空间组成的完备重构矩阵对协方差矩阵进行重构,此类方法需要对阵列的所有可能接收信号进行积分,并获得由其主成分构成的重构矩阵。为了减小低快拍数和低信噪比下采样协方差矩阵误差,并降低其运算复杂度,提出了一种基于正交偶极子组成的均匀圆阵的采样协方差矩阵重构方法。将整体阵列划分为子阵1和子阵2,子阵内部仅存在空域相位差而没有极化敏感特性,子阵间空域相位差相同,极化敏感特性不同。并基于均匀圆阵的结构特点,给出了特殊的重构矩阵,特殊的重构矩阵不依赖信号特性,仅与圆阵结构相关,通过理论分析和仿真测试可以得到,特殊的重构矩阵在维度和复杂度方面均优于全角度域和极化域积分的重构矩阵。该方法将重构算法应用到了极化敏感阵列领域同时减少了运算的复杂度,通过后续对低信噪比和低快拍数的仿真测试表明,重构后的协方差矩阵可以有效提高信号子空间和理想噪声子空间的正交性,使用重构的协方差矩阵进行极化空间谱估计提高了在恶劣环境下的信源分辨力。

关键词：极化敏感阵列波达方向估计矩阵重构子空间算法

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基于深度分割的端到端雷达信号分选

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系统工程与电子技术 2023年第5期45卷 1351-1358页

作者：陈涛刘福悦李金鑫雷宇哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室黑龙江哈尔滨150001

针对传统的雷达信号分选方法严重依赖预置参数、先验信息和结构不灵活的问题,提出一种基于深度分割的端到端雷达信号分选方法。首先将采集到的脉冲描述字映射成脉冲序列图像,同时保留像素点对脉冲的索引;然后利用训练好的深度分割模型U-... 详细信息

针对传统的雷达信号分选方法严重依赖预置参数、先验信息和结构不灵活的问题,提出一种基于深度分割的端到端雷达信号分选方法。首先将采集到的脉冲描述字映射成脉冲序列图像,同时保留像素点对脉冲的索引;然后利用训练好的深度分割模型U-Net对脉冲序列图像分割获得像素点分类结果;最后根据像素点索引和像素点分类结果对所有脉冲进行搜索归类,整个过程采用端到端形式。实验表明,该方法能够加强对捷变参数的分选能力,如频率捷变雷达、脉组捷变频等雷达参数,以及对时频域混叠、脉冲丢失严重等未知电磁环境中信号的分选能力。

关键词：雷达信号分选端到端脉冲描述字 U-Net模型

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大视差下海空背景图像拼接算法

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舰船科学技术 2024年第19期46卷 127-131页

作者：王冠华张忠民郭培涛哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

针对大视差下海空背景图像为代表的一类不均匀弱纹理背景拼接任务存在的特征点稀少及配准后畸变鬼影问题,提出一种多层次复合特征提取及结合信息熵的最佳拼接缝搜索算法。首先将待拼接图像进行侧窗滤波等预处理后构建灰度图像金字塔,提... 详细信息

针对大视差下海空背景图像为代表的一类不均匀弱纹理背景拼接任务存在的特征点稀少及配准后畸变鬼影问题,提出一种多层次复合特征提取及结合信息熵的最佳拼接缝搜索算法。首先将待拼接图像进行侧窗滤波等预处理后构建灰度图像金字塔,提取含SIFT特征在内的复合特征点,利用RANSAC算法精选特征点计算全局单应阵进行图像配准。提出一种基于局部邻域窗的能量函数,引入动态规划思想使用信息熵最大点作为拼接缝搜索起点完成拼接。试验结果表明,在自制及公开数据集UDIS-D上本文特征提取算法较常见SIFT、SURF、ORB算法平均提高122.6%、61.8%和3.75%,在拼接结果的PSNR、SSIM指标及视觉效果上本文算法较对比算法均有提升。

关键词：图像拼接最佳缝合线海空图像信息熵图像金字塔

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基于权值构建数据导频的V2V信道估计算法

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哈尔滨工程大学学报 2023年第10期44卷 1758-1764页

作者：时颖陈家乐王桐陈义平冯驰哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 黑龙江科技大学电子与信息工程学院黑龙江哈尔滨150022

针对IEEE 802.11p协议中导频数量不足无法准确跟踪车联网信道快速变化的问题,本文提出了一种基于时频域相关性构建数据导频、加权平滑重构判决策略的信道估计算法。该算法在不改变IEEE 802.11p协议标准导频结构的前提下,有效利用频域相... 详细信息

针对IEEE 802.11p协议中导频数量不足无法准确跟踪车联网信道快速变化的问题,本文提出了一种基于时频域相关性构建数据导频、加权平滑重构判决策略的信道估计算法。该算法在不改变IEEE 802.11p协议标准导频结构的前提下,有效利用频域相邻子载波间以及时域相邻正交频分复用符号间的强相关性构建数据导频,引入权值因子对前后时刻信道估计值动态时域更新,结合频域平均重构数据导频构建算法的判决策略。仿真结果表明:在3种不同车-车(vehicle-to-vehicle,V2V)通信场景下,本文提出的算法在误码率和均方根误差方面优于时频平均、数据导频构建等算法。

关键词： IEEE 802.11p协议车车通信信道估计构建数据导频权值因子 V2V通信信道误码率均方根误差

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