检索结果-内蒙古大学图书馆

实验技术与管理 2024年第5期41卷 23-30页

作者：黄湘松王振潘大鹏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

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... 详细信息

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。

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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基于改进带宽自适应ACMD的信号分离方法

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雷达科学与技术 2024年第3期22卷 275-283页

作者：方国俊王国丽邓志安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出现多个辐射源信号混叠造成的多分量信号分离问题,提出了基于改进带宽自适应线性调频模态分解(ACMD)的信号分离方法。该方法利用频谱集中性指标对各信号分量的瞬时频率进行估计,将估计的瞬时频率值作为改进算法的预... 详细信息

针对复杂电磁环境下出现多个辐射源信号混叠造成的多分量信号分离问题,提出了基于改进带宽自适应线性调频模态分解(ACMD)的信号分离方法。该方法利用频谱集中性指标对各信号分量的瞬时频率进行估计,将估计的瞬时频率值作为改进算法的预设频率;利用递归框架和改进带宽自适应更新方法对各信号分量进行循环迭代;直到剩余信号能量小于阈值,完成所有信号分离。仿真实验表明,该方法能够在复杂电磁环境下分离出多分量信号,相比较已有算法对紧邻信号具有更好的分离性能和抗噪声性能。

关键词：信号分离复杂电磁环境带宽自适应ACMD 频谱集中性指标

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基于显著感知与一致性约束的目标跟踪算法

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北京航空航天大学学报 2023年第9期49卷 2244-2257页

作者：国强吴天昊徐伟 CHORNOGOR Leonid 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 哈尔科夫国立大学无线电物理学院哈尔科夫61166

针对空间正则相关滤波(SRDCF)算法正则权重固定和模型退化等问题,提出了一种基于显著感知与一致性约束的目标跟踪算法。提取方向梯度直方图特征、浅层特征及中层特征进行融合,提升物体外观模型的表达能力;通过显著性检测算法获得初始帧... 详细信息

针对空间正则相关滤波(SRDCF)算法正则权重固定和模型退化等问题,提出了一种基于显著感知与一致性约束的目标跟踪算法。提取方向梯度直方图特征、浅层特征及中层特征进行融合,提升物体外观模型的表达能力;通过显著性检测算法获得初始帧的显著感知参考权重,建立正则权重在相邻2帧之间的关联;最小化实际一致性响应与理想一致性响应之间的差异,约束一致性水平防止滤波器模板退化;提出一种动态约束策略,进一步提高跟踪器在复杂场景下的适应性。在OTB2015、TempleColor128和UAV20L公开数据集上对所提算法进行测试,实验结果表明:相比于SRDCF算法,所提算法在OTB2015数据集上距离精度提高了0.108,AUC提高了0.077,速度为22.41帧/s,实时性较好。

关键词：机器视觉目标跟踪相关滤波显著感知一致性约束

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基于Lawson范数的通用lncosh稀疏自适应算法

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电子与信息学报 2022年第2期44卷 654-660页

作者：李迎松梁涛张祥坤姜景山哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 中国科学院国家空间科学中心北京100190

该文提出一种通用稀疏系统识别Lawson-lncosh自适应滤波算法,该算法采用系数向量的Lawson范数和误差的lncosh函数构建代价函数。Lawson范数约束引入参数p,实现稀疏约束滤波动态调整,所提算法可以提高稀疏系统识别时的收敛速度,减小了稳... 详细信息

该文提出一种通用稀疏系统识别Lawson-lncosh自适应滤波算法,该算法采用系数向量的Lawson范数和误差的lncosh函数构建代价函数。Lawson范数约束引入参数p,实现稀疏约束滤波动态调整,所提算法可以提高稀疏系统识别时的收敛速度,减小了稳态误差。误差的lncosh函数具有良好的抗脉冲噪声性能。然后,算法分析了步长参数的取值范围和参数p对算法性能的影响。计算机仿真结果表明,在高斯信号输入和色信号输入情况下,所提算法的性能要明显优于其他现存算法,且具备稀疏约束可控特性。

关键词：稀疏系统识别自适应滤波 Lawson范数脉冲噪声

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基于5G信号的分布式被动雷达目标定位方法

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信号处理 2024年第9期40卷 1621-1632页

作者：何漆龙黄川邱星晔李中余武俊杰杨建宇电子科技大学信息与通信工程学院四川成都611731 清华大学电子工程系北京100084

随着第五代(5th Generation,5G)无线通信技术的快速发展,基于5G信号的被动雷达技术在目标监测方面具有很大的应用潜力。特别是在分布式体制下,被动雷达系统能够有效整合多个站点信息,完成复杂的目标探测任务,为目标定位技术带来新的思... 详细信息

随着第五代(5th Generation,5G)无线通信技术的快速发展,基于5G信号的被动雷达技术在目标监测方面具有很大的应用潜力。特别是在分布式体制下,被动雷达系统能够有效整合多个站点信息,完成复杂的目标探测任务,为目标定位技术带来新的思路和方法。然而,在5G基站分布式场景下,基站大多部署在复杂环境中,导致目标定位过程中测量误差增大,从而限制了目标定位的精度。本文针对这一问题,结合5G独特的定位参考信号(Positioning Reference Signal,PRS),提出了一种迭代三步加权最小二乘(Iterative Three-step Weighted Least Squares,I3WLS)算法,用于实现分布式被动雷达目标精准定位。首先建立了基于5G信号的目标回波模型,通过回波时延信息构建了到达距离差(Range Difference of Arrival,RDOA)方程,然后利用加权最小二乘算法对目标位置初始估计值进行参数更新和迭代优化,最后通过线性变换距离约束方程保留目标位置的一次项,从而得到了目标的精确估计值。仿真结果表明,与现有方法相比,所提算法具有更好的定位精度和更强的鲁棒性,在被动雷达目标定位领域具有广阔的应用前景。

关键词：被动雷达 5G信号目标定位分布式到达距离差

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面向昏暗动态场景下的VSLAM算法

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实验技术与管理 2024年第11期41卷 16-25页

作者：孙骞许自强刘瓦邹珺婧陈浩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 武汉船舶通信研究所湖北武汉430010

视觉同步定位与建图(VSLAM)在地下探索机器人和搜救机器人等领域中具有广泛的应用。然而,机器人在完成相关任务时,常常需要处在昏暗动态场景中,此时传统VSLAM算法精度较低,而现有的面向昏暗动态场景的VSLAM算法则往往难以满足实时性的... 详细信息

视觉同步定位与建图(VSLAM)在地下探索机器人和搜救机器人等领域中具有广泛的应用。然而,机器人在完成相关任务时,常常需要处在昏暗动态场景中,此时传统VSLAM算法精度较低,而现有的面向昏暗动态场景的VSLAM算法则往往难以满足实时性的要求。为解决这一问题,该文提出了一种面向昏暗动态场景的实时VSLAM算法。该算法基于ORB-SLAM3架构,首先利用基于Retinex理论的图像增强技术对输入图像进行预处理,从而提升算法在低光照条件下的稳定性;然后,结合YOLOv5物体检测技术,通过高斯分布分析和LK光流技术,对YOLO检测框内的动态特征点进行精准过滤,保留框内的静态特征点。在TUM、Bonn以及实测数据集上进行了验证。实验结果表明,相比ORB-SLAM3,该算法在高动态环境中的绝对轨迹误差(ATE)提升了至少86.93%,在低动态环境中也提升了27.61%。与同类型的VSLAM算法相比,该文所提算法在保持较高定位精度的同时,处理速度更快,实现了精确性和实时性的良好平衡。

关键词：视觉同步定位与建图动态剔除 LK光流高斯分布图像处理

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基于双平行互质极化敏感阵列的二维非网格DOA及极化参数估计

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航空兵器 2023年第3期30卷 129-135页

作者：曾富红彭占立司伟建王庭佳孙铭国南京科瑞达电子装备有限责任公司南京211100 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

针对空间电磁信号的二维空间角及极化参数估计问题,提出一种基于双平行互质极化敏感阵列的二维非网格DOA及极化参数估计算法。该算法应用双平行互质极化敏感阵列接收信号,并根据接收数据特点构造了新型互协方差矩阵,再通过对该互协方差... 详细信息

针对空间电磁信号的二维空间角及极化参数估计问题,提出一种基于双平行互质极化敏感阵列的二维非网格DOA及极化参数估计算法。该算法应用双平行互质极化敏感阵列接收信号,并根据接收数据特点构造了新型互协方差矩阵,再通过对该互协方差矩阵进行虚拟域扩展等方式实现了四维参数估计问题向四个一维参数估计问题的转化,在有效降低算法计算复杂度的同时,实现了参数的欠定估计。此外,为了进一步提高参数估计精度,本文算法引入了非网格模型,通过应用信号子空间与噪声子空间的正交性估计出网格偏差,降低了预设网格带来的固有偏差,实现了参数估计性能的提升。仿真实验表明了本文算法的有效性以及相对于网格算法具有更为优良的参数估计性能。

关键词：互质极化敏感阵列二维非网格DOA估计极化参数估计虚拟域扩展网格偏差估计

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多圆柱组合体目标回波特性

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哈尔滨工程大学学报 2025年第1期46卷 138-147页

作者：张弘瑞陈文剑王艺迪厉夫兵哈尔滨工程大学水声技术全国重点实验室黑龙江哈尔滨150001 海洋信息获取与安全工业和信息化部重点实验室(哈尔滨工程大学)工业和信息化部黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学水声工程学院黑龙江哈尔滨150001 中国电子科技集团公司第二十八研究所江苏南京210007 北京信息科技大学信息与通信工程学院北京100101

针对多圆柱组合体目标回波中的多次散射声场计算问题,本文提出在声束弹跳方法中利用KD树结构加速声束追踪的研究方法。建立基于多圆柱组合体目标的轴对称包围盒,通过最大方差法和中间剖分法在空间不同维度上对包围盒进行划分,同时通过... 详细信息

针对多圆柱组合体目标回波中的多次散射声场计算问题,本文提出在声束弹跳方法中利用KD树结构加速声束追踪的研究方法。建立基于多圆柱组合体目标的轴对称包围盒,通过最大方差法和中间剖分法在空间不同维度上对包围盒进行划分,同时通过分离轴算法进行面元数据的归属分配,经过多次划分后完成目标KD树结构的建立;进行声束构建和声束追踪,加快追踪时声束与面元的相交判断过程;根据追踪结果进行多圆柱组合体目标强度的计算。结果表明:声波在柱体之间存在多次声散射,多次散射与一次散射回波存在相位差,干涉叠加后导致多圆柱组合体目标强度在原本一次散射的基础上得到增强或减弱。通过实验测量结果与仿真计算结果对比,不同入射角度下实测结果与理论预报结果都有较好的一致性。

关键词：多圆柱组合体回波特性多次散射 KD树声束弹跳法空间划分声束追踪目标强度

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移动平台正交偶极子阵列下的解相干DOA估计算法

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信号处理 2025年

作者：刘瑞郭沐然孙昭乾先进船舶通信与信息技术工业和信息化部重点实验室信息与通信工程学院哈尔滨工程大学北京遥测技术研究所

针对多个相干信号源入射极化敏感阵列的问题，提出一种能够高效解多个相干信号源的波达方向（Destination of Arrival，DOA）估计方法，并通过移动平台和正交偶极子阵列的协同作用，减少对观测次数的需求，从而提高相干信号DOA估计的效... 详细信息

针对多个相干信号源入射极化敏感阵列的问题，提出一种能够高效解多个相干信号源的波达方向（Destination of Arrival，DOA）估计方法，并通过移动平台和正交偶极子阵列的协同作用，减少对观测次数的需求，从而提高相干信号DOA估计的效率和精度。该算法利用由多对正交双偶极子组成的阵列接收到的数据，在极化域内进行平滑处理，恢复信号源协方差矩阵的秩。由于极化阵列具有较强的极化敏感性，因此在极化域内的平滑能够有效减小信号间的相关性，帮助恢复协方差矩阵的秩；通过移动平台使阵列产生运动，针对移动后的不同阵列，进行极化平滑后的接收信号协方差矩阵的计算。通过类似空间平滑的原理，计算出这些阵列的平均阵列输出协方差矩阵，在此过程中，信号的协方差矩阵得以恢复为满秩；采用多重信号分类算法（Multiple Signal Classification Algorithm，MUSIC）对恢复后的协方差矩阵进行DOA估计，从而获取多个信号源的方向信息。通过联合在极化域和平滑时域中的解相干技术，该算法将运动平台解相干所需的观测次数缩减至原来的一半，从而显著提高了相干信号DOA估计的效率。仿真结果表明，所提算法在多个相干信号源的DOA估计中，能够有效降低由于信号相干性引起的估计误差，显著提升估计精度。仿真结果验证了该方法的有效性。

关键词：解相干极化平滑移动阵列

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同步提取变换去噪的雷达信号调制识别方法

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系统工程与电子技术 2024年第10期46卷 3334-3346页

作者：邓志安王治国王盛鳌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 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 四川九洲投资控股集团有限公司科技与信息化部四川绵阳621000

针对已有Cohen类时频分布等方法时频聚焦能力不足、在低信噪比(signal to noise ratio,SNR)情况下调制识别准确率低的问题,提出一种基于同步提取变换(synchro-extracting transform,SET)去噪的分组卷积神经网络调制识别方法。所提方法使... 详细信息

针对已有Cohen类时频分布等方法时频聚焦能力不足、在低信噪比(signal to noise ratio,SNR)情况下调制识别准确率低的问题,提出一种基于同步提取变换(synchro-extracting transform,SET)去噪的分组卷积神经网络调制识别方法。所提方法使用SET对雷达信号进行时频分析,以获得良好的时频聚焦性,提高时频分析的计算效率;通过Viterbi算法搜索估计时频系数矩阵中的瞬时频率轨迹,综合考虑信号能量强度分布与瞬时频率轨迹的平滑性,并对得到的瞬时频率轨迹进行中值滤波以去除脉冲噪声;保留瞬时频率轨迹邻域的时频系数,以达到时频图去噪的目的。最后,将去噪后的时频图送入具有残差连接的分组卷积神经网络进行特征提取与调制识别。实验结果表明,当SNR为-12 dB时,去噪后的SET时频图时频聚焦性好,调制识别准确率比未去噪的识别准确率提高了13.69%,证明所提出的雷达信号调制识别方法在低SNR条件下对多种复杂调制类型的信号具有良好的识别性能。

关键词：雷达信号调制识别同步提取变换瞬时频率估计去噪

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