检索结果-内蒙古大学图书馆

雷达科学与技术 2025年

作者：杨箫谢军王国丽邓志安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中国电子科技集团公司第五十四研究所

为了提升当前对抗攻击方法的攻击成功率和生成对抗样本的隐蔽性，本文提出了基于改进加权显著图的雷达信号对抗攻击方法。首先基于链式法则计算模型输出关于输入的雅可比矩阵；之后基于矩阵构建反映输入数据对输出影响程度的显著图，通... 详细信息

为了提升当前对抗攻击方法的攻击成功率和生成对抗样本的隐蔽性，本文提出了基于改进加权显著图的雷达信号对抗攻击方法。首先基于链式法则计算模型输出关于输入的雅可比矩阵；之后基于矩阵构建反映输入数据对输出影响程度的显著图，通过在显著图表达式中引入与真实标签导数相关的约束项，减少了攻击成功所需的总扰动点数；最后选取显著性最高的数据点添加双向扰动，迭代生成对抗样本。实验结果表明：在对ResNet和VGG两改进模型进行目标攻击时，相较于已有方法，本文方法具有更高的攻击成功率，生成的对抗样本也具有更好的隐蔽性。将生成的对抗样本直接迁移到CNN和CLDNN模型中进行黑盒攻击，模型识别率下降30个百分点以上。

关键词：对抗攻击加权雅可比显著图双向扰动雷达信号识别

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基于EFPI光纤传感器的仿生耦合相位差放大

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实验室研究与探索 2022年第8期41卷 27-30,76页

作者：刘彬董喜来褚兴华钟志单明广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信部重点实验室哈尔滨150001

针对传统声测向阵传感器在恶劣环境和小尺寸条件下工作不稳定和失效的问题,提出了一种基于EFPI(Extrinsic Fabry-Perot Interferometer)光纤传感器的仿生耦合相位差放大技术。首先通过制作的双F-P腔光纤传感器实现对声音信号的动态解调,... 详细信息

针对传统声测向阵传感器在恶劣环境和小尺寸条件下工作不稳定和失效的问题,提出了一种基于EFPI(Extrinsic Fabry-Perot Interferometer)光纤传感器的仿生耦合相位差放大技术。首先通过制作的双F-P腔光纤传感器实现对声音信号的动态解调,F-P腔设计时,不需要考虑初始腔长差对解调结果的影响;实验过程中测量的声音信号为5 kHz,解调后的功率谱与声音信号频率一致;然后在传统阵列测向的基础上,引入奥米亚棕蝇听觉耦合机制。实验过程中改变声波入射角度(由0°变为30°),两路信号的相位差被显著放大;耦合后的信号时延相较于原始信号可以放大到15倍,进而提高时延对波达方向角的灵敏度。

关键词：声测向仿生耦合相位差放大非本征法布里-珀罗干涉仪

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基于决策边界敏感性和小波变换的电磁信号调制智能识别对抗样本检测方法

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信号处理 2024年第4期40卷 625-638页

作者：徐东伟蒋斌朱慧燕宣琦王巍林云沈伟国杨小牛浙江工业大学网络安全研究院浙江杭州310023 浙江工业大学信息工程学院浙江杭州310023 电磁空间安全全国重点实验室浙江嘉兴314033 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001

深度学习在图像分类和分割、物体检测和追踪、医疗、翻译和语音识别等与人类相关的任务中取得了巨大的成功。它能够处理大量复杂的数据,并自动提取特征进行预测,因此可以更准确地预测结果。随着深度学习模型的不断发展,以及可获得的数... 详细信息

深度学习在图像分类和分割、物体检测和追踪、医疗、翻译和语音识别等与人类相关的任务中取得了巨大的成功。它能够处理大量复杂的数据,并自动提取特征进行预测,因此可以更准确地预测结果。随着深度学习模型的不断发展,以及可获得的数据和计算能力的提高,这些应用的准确性不断提升。最近,深度学习也在电磁信号领域得到了广泛应用,例如利用神经网络根据信号的频域和时域特征对其进行分类。但神经网络容易受到对抗样本的干扰,这些对抗样本可以轻易欺骗神经网络,导致分类错误。因此,对抗样本的生成、检测和防护的研究变得尤为重要,这将促进深度学习在电磁信号领域和其他领域的发展。针对现阶段单一的检测方法的有效性不高的问题,提出了基于决策边界敏感性和小波变换重构的对抗样本检测方法。利用了对抗样本与正常样本对模型决策边界的敏感性差异来进行检测,接着针对第一检测阶段中未检测出的对抗样本,本文利用小波变换对样本进行重构,利用样本去噪前后在模型中的预测值差异来进行检测。本文在两种调制信号数据集上进行了实验分析,并与基线检测方法进行对比,此方法更优。这一研究的创新点在于综合考虑了模型决策边界的敏感性和小波变换的重构能力,通过巧妙的组合,提出了一种更为全面、精准的对抗样本检测方法。这为深度学习在电磁信号领域的稳健应用提供了新的思路和方法。

关键词：对抗样本检测小波重构决策边界电磁信号对抗攻击

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基于矩阵重构的DOA阵元位置误差校正方法

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航空兵器 2022年第1期29卷 79-83页

作者：李兴花郭沐然刘鲁涛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

针对阵元位置误差引起阵列流型出现一定的偏差和扰动,从而导致多重信号分类(MUSIC)算法估计波达方向(DOA)性能下降的问题,本文在Toeplitz预处理算法的基础上,提出了一种基于矩阵重构的阵元误差校正算法。所提算法首先对有阵列位置误差... 详细信息

针对阵元位置误差引起阵列流型出现一定的偏差和扰动,从而导致多重信号分类(MUSIC)算法估计波达方向(DOA)性能下降的问题,本文在Toeplitz预处理算法的基础上,提出了一种基于矩阵重构的阵元误差校正算法。所提算法首先对有阵列位置误差的协方差矩阵进行预处理,恢复理想情况下协方差矩阵的Toeplitz结构,然后利用核范数优化算法构造凸优化函数,对处理后的协方差矩阵进行降噪,同时保证信号和噪声子空间的正确划分,最后利用MUSIC算法进行DOA估计。计算机仿真和实验分析表明,所提算法有效改善了存在阵元位置误差时MUSIC算法的角度分辨能力,而且减少了由快拍数不足带来的影响,提高了估计精度。

关键词：波达方向估计阵列校准 MUSIC算法 Toeplitz处理矩阵重构

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基于几何的V2V三维MIMO信道建模及统计特性分析

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系统工程与电子技术 2022年第11期44卷 3537-3547页

作者：张薇桑溪鸿韩慧杨博文哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室河南洛阳471003

为准确刻画复杂无线通信场景下车对车多输入多输出信道特征,结合双圆柱模型和椭球模型,提出一种改进的三维基于几何随机信道模型,并推导了仿真模型。该模型综合考虑环境中移动和静止有效散射体的分布,能够体现各种实际场景中散射体分布... 详细信息

为准确刻画复杂无线通信场景下车对车多输入多输出信道特征,结合双圆柱模型和椭球模型,提出一种改进的三维基于几何随机信道模型,并推导了仿真模型。该模型综合考虑环境中移动和静止有效散射体的分布,能够体现各种实际场景中散射体分布形式、天线阵列排列方式及车流量密度对空时相关函数、多普勒功率谱密度等信道统计特性的影响。仿真结果表明,该参考模型扩展了基于几何的车对车信道建模方法,可服务于车联网环境下车载无线通信系统的设计和性能分析;同时验证了仿真模型的准确性。

关键词：车对车多输入多输出信道建模车流量密度

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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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基于快速迭代有限差分强度传输方程的相位恢复

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光学学报 2021年第22期41卷 105-114页

作者：张雅彬陈贤瑞刘磊刘彬钟志单明广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

强度传输方程(TIE)是用于非干涉相位恢复的重要手段之一。传统方法受限于输入图像的形状或收敛速度,进而限制了TIE的普遍性和相位恢复效率。因此,提出了一种基于快速迭代有限差分法(FIFDM)的TIE相位恢复方法。该方法在基于有限差分法(F... 详细信息

强度传输方程(TIE)是用于非干涉相位恢复的重要手段之一。传统方法受限于输入图像的形状或收敛速度,进而限制了TIE的普遍性和相位恢复效率。因此,提出了一种基于快速迭代有限差分法(FIFDM)的TIE相位恢复方法。该方法在基于有限差分法(FDM)的TIE求解方法的基础上,考虑迭代过程中各点的相关性并引入松弛因子来实现相位恢复。仿真和实验结果表明,与离散余弦变换(DCT)法、FDM相比,所提方法具有更快的恢复速度、更高的准确性和更强的抗噪性能。

关键词：测量相位恢复强度传输方程有限差分法快速迭代

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多目标小尺度车辆目标检测方法

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控制与决策 2021年第11期36卷 2707-2712页

作者：柳长源王琪毕晓君哈尔滨理工大学电气与电子工程学院哈尔滨150080 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001

车辆目标检测是智能交通系统中的重要环节,针对传统车辆目标检测方法效率低、小目标检测效果不好、漏检率高等问题,提出一种基于改进的YOLOv3网络车辆目标检测算法.为了提高车辆检测的效率,利用轻量化模型MobileNet v2代替原YOLOv3中的... 详细信息

车辆目标检测是智能交通系统中的重要环节,针对传统车辆目标检测方法效率低、小目标检测效果不好、漏检率高等问题,提出一种基于改进的YOLOv3网络车辆目标检测算法.为了提高车辆检测的效率,利用轻量化模型MobileNet v2代替原YOLOv3中的特征提取网络,使得网络计算量相比原算法有所降低.为了有效提高网络对小尺度车辆目标的检测能力,网络将由高到低不同尺度的特征层融合之后进行目标检测.为了得到更丰富的语义特征信息和提高网络预测能力,增加了特征增强模块.同时针对车辆目标检测的特定应用,利用K-means方法对锚框重新聚类以满足车辆目标检测的特定需求.结合以上改进获得车辆目标检测网络YOLOv3-M2,实验结果表明,与YOLOv3相比,改进方法平均检测准确率增加约9%,时间减少约一半,能够同时提高检测效率和小目标检测能力.

关键词：智能交通深度学习目标检测 YOLOv3 多尺度检测轻量化网络

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混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法

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哈尔滨工程大学学报 2022年第10期43卷 1522-1531页

作者：高敬鹏毛新蕊吴若无卢毅哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室河南洛阳471003

针对传统雷达信号调制识别方法中存在样本数少,卷积神经网络难训练,导致调制识别率低的问题,本文提出一种基于混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法。本文算法依据矩阵映射理论,设计混合滤波器,构建特征值映射网络模型,提取雷达信号特... 详细信息

针对传统雷达信号调制识别方法中存在样本数少,卷积神经网络难训练,导致调制识别率低的问题,本文提出一种基于混合滤波器优化的雷达信号调制识别算法。本文算法依据矩阵映射理论,设计混合滤波器,构建特征值映射网络模型,提取雷达信号特征,融合差分进化思想与柯西变异机制,提出混合蝴蝶优化算法,寻优支持向量机组合控制参数,实现雷达信号调制识别。仿真结果表明:类样本数仅为60的训练条件下,在0 dB下比传统算法识别率高5%左右,说明本文所提算法在低信噪比下能有效区分9种雷达信号的调制方式,具备良好分类和抗噪声性能,为电子对抗提供新思路。

关键词：调制识别雷达信号处理混合滤波器混合蝴蝶优化算法特征值映射网络差分进化柯西变异支持向量机小样本

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一种基于角度信息的约束高维多目标进化算法

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电子学报 2021年第11期49卷 2208-2216页

作者：刘冰洁毕晓君哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 中央民族大学信息工程学院北京100081

目前约束高维多目标进化算法大多注重提高收敛精度,而收敛速度相对较慢.为提高算法的收敛速度,提出一种基于角度信息的约束高维多目标进化算法.该算法提出基于角度违反度函数的选择操作,依据动态的收敛性和分布性直接选择较优个体,提高... 详细信息

目前约束高维多目标进化算法大多注重提高收敛精度,而收敛速度相对较慢.为提高算法的收敛速度,提出一种基于角度信息的约束高维多目标进化算法.该算法提出基于角度违反度函数的选择操作,依据动态的收敛性和分布性直接选择较优个体,提高收敛速度;此外,提出了基于差分进化算法的交叉操作,在不同的进化阶段选用不可行解参与交叉操作,补偿收敛精度.在标准测试函数集C-DTLZ上进行仿真实验,并与当前国内外性能优异的4种约束高维多目标进化算法进行对比,证明了本文算法收敛精度保持良好,而收敛速度得到了提升,且目标维数越高提升效果越明显.

关键词：约束高维多目标优化角度违反度选择操作差分算法交叉操作

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