检索结果-内蒙古大学图书馆

应用科技 2024年第6期51卷 75-81页

作者：刘波叶方李一兵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

针对现实频谱数据由于维度较高、非线性关系难以提取、时空特性复杂而影响预测准确性的问题,本文提出一种结合图注意力网络(graph attention network,GAT)与长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的联合预测方法。首先利用卷积... 详细信息

针对现实频谱数据由于维度较高、非线性关系难以提取、时空特性复杂而影响预测准确性的问题,本文提出一种结合图注意力网络(graph attention network,GAT)与长短时记忆(long short-term memory,LSTM)网络的联合预测方法。首先利用卷积自编码器进行数据降维,去除冗余信息,引入K近邻(K-nearest neighbors,KNN)算法进行相关性度量;随后搭建金字塔型GAT(pyramid GAT)模块,从频谱异质图中提取多尺度特征,联合LSTM提高模型对频谱数据复杂时空特性的分析能力。本文在真实频谱数据集上进行了仿真验证,与其他方法相比,本文所提算法在单步预测和多步预测上均有更好的预测性能。

关键词：认知无线电频谱预测图注意力网络卷积自编码器长短时记忆网络 K近邻算法多尺度特征融合频谱相关性

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基于DQN的雷达智能干扰决策方法

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制导与引信 2024年第2期45卷 11-19页

作者：曹舒雅张文旭赵桐马丹哈尔滨工程大学信息与通信工程学院黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工程大学工业和信息化部先进船舶通信与信息技术重点实验室黑龙江哈尔滨150001

对不同类型的雷达有源干扰进行了讨论,分析了不同干扰的作用机理,并对其干扰效果进行了仿真。讨论了深度Q-学习网络(deep Q-learning network,DQN)算法在传统算法基础上的改进,以及基于DQN的智能干扰决策流程,并通过仿真实验验证了基于... 详细信息

对不同类型的雷达有源干扰进行了讨论,分析了不同干扰的作用机理,并对其干扰效果进行了仿真。讨论了深度Q-学习网络(deep Q-learning network,DQN)算法在传统算法基础上的改进,以及基于DQN的智能干扰决策流程,并通过仿真实验验证了基于DQN的干扰决策算法的认知特性,同时测试了其在不稳定环境下的性能。仿真结果表明,采用基于DQN的干扰决策算法,能够使干扰机在缺乏先验知识的未知环境中,通过与环境的交互学习,不断提升干扰策略性能。

关键词：雷达有源干扰智能干扰决策深度Q-学习网络

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一种朴素贝叶斯学习辅助的接触图路由算法

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应用科技 2023年第1期50卷 1-6,20页

作者：陈立伟邓家蓝王桐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

接触图路由(CGR)是星际网络路由协议中的一个重要组成部分,星际网络中节点易受电磁干扰或自身资源不足影响而失效,高度依赖先验知识的接触图路由在节点意外失效时通信性能会急剧恶化。针对上述问题,提出了在接触图路由中引入朴素贝叶斯... 详细信息

接触图路由(CGR)是星际网络路由协议中的一个重要组成部分,星际网络中节点易受电磁干扰或自身资源不足影响而失效,高度依赖先验知识的接触图路由在节点意外失效时通信性能会急剧恶化。针对上述问题,提出了在接触图路由中引入朴素贝叶斯学习模型来预测节点可靠性的方法。首先根据接触图路由的特点建立节点快照;然后基于节点快照进行朴素贝叶斯建模,预测节点间的不可靠性概率;最后在路由决策时考虑不可靠性概率,选择不可靠性小的节点转发数据。实验结果表明,引入朴素贝叶斯学习可以有效提高接触图路由在恶劣的太空环境中应对节点意外失效的能力,实现对数据的高效传输。

关键词：接触图路由星际网络电磁干扰节点失效朴素贝叶斯学习节点快照不可靠性概率路由决策

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基于频谱不对称性的雷达辐射源个体识别

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航天电子对抗 2021年第5期37卷 7-12页

作者：刘鲁涛安赛龙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

针对低信噪比下雷达辐射源个体识别率低的问题,提出基于频谱不对称性的雷达辐射源个体识别方法。辐射源产生的信号会受到相位噪声的影响,造成频谱的不对称,通过对频谱的不对称性进行评估来进行个体识别。首先通过分数阶傅里叶变换算法... 详细信息

针对低信噪比下雷达辐射源个体识别率低的问题,提出基于频谱不对称性的雷达辐射源个体识别方法。辐射源产生的信号会受到相位噪声的影响,造成频谱的不对称,通过对频谱的不对称性进行评估来进行个体识别。首先通过分数阶傅里叶变换算法来估计中心频率,然后以中心频率为中心,把频谱分为左右2个频谱,把左右频谱的能量差、欧式距离和相关系数作为特征送入到支持向量机中进行识别。并通过实测数据进行仿真验证,结果表明,该算法在不同信噪比下都有较高的识别率,尤其是在低信噪比下,在信噪比为-5 dB时正确识别率仍可达到90%。

关键词：辐射源个体识别频谱不对称性无意调制分数阶傅里叶变换

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基于威胁机制-双重深度Q网络的多功能雷达认知干扰决策

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应用科技 2024年第4期51卷 145-153页

作者：黄湘松查力根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

针对传统深度Q网络(deep Q network,DQN)在雷达认知干扰决策中容易产生经验遗忘,从而重复执行错误决策的问题,本文提出了一种基于威胁机制双重深度Q网络(threat warning mechanism-double DQN,TW-DDQN)的认知干扰决策方法,该机制包含威... 详细信息

针对传统深度Q网络(deep Q network,DQN)在雷达认知干扰决策中容易产生经验遗忘,从而重复执行错误决策的问题,本文提出了一种基于威胁机制双重深度Q网络(threat warning mechanism-double DQN,TW-DDQN)的认知干扰决策方法,该机制包含威胁网络和经验回放2种机制。为了验证算法的有效性,在考虑多功能雷达(multifunctional radar,MFR)工作状态与干扰样式之间的关联性的前提下,搭建了基于认知电子战的仿真环境,分析了雷达与干扰机之间的对抗博弈过程,并且在使用TW-DDQN进行训练的过程中,讨论了威胁半径与威胁步长参数的不同对训练过程的影响。仿真实验结果表明,干扰机通过自主学习成功与雷达进行了长时间的博弈,有80%的概率成功突防,训练效果明显优于传统DQN和优先经验回放DDQN(prioritized experience replay-DDQN,PER-DDQN)。

关键词：干扰决策认知电子战深度Q网络强化学习干扰机多功能雷达经验回放恒虚警率探测

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基于改进人工势场法的多无人艇避障策略

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应用科技 2024年第1期51卷 166-176页

作者：邹子理孙骞黄雨杰李一兵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

针对多无人艇编队避障问题,对静态避障的路径消耗问题进行建模分析,在动态避障时提出一种偏置人工势场法使策略符合艇群国际海上避碰规则(swarm International Regulations for Preventing Collisions at Sea,sCOLREGS)。本方法首先对... 详细信息

针对多无人艇编队避障问题,对静态避障的路径消耗问题进行建模分析,在动态避障时提出一种偏置人工势场法使策略符合艇群国际海上避碰规则(swarm International Regulations for Preventing Collisions at Sea,sCOLREGS)。本方法首先对传统人工势场法进行改进,定义符合艇群会遇态势判断需求的sCOLREGS,通过速度障碍法实时判断碰撞风险,然后利用偏置斥力区域的改进人工势场法实现对规则的遵守。仿真实验表明,本文方法在障碍物与编队大小相当时可显著减少避障路程,在确保避障实时性的同时,较好地遵守了国际海上避碰规则相关条例。研究结论可为海面无人艇集群安全航行提供参考。

关键词：人工势场法路径规划多无人艇艇群国际海上避碰规则速度障碍法栅格地图虚拟领航者动态避碰

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基于器件级仿真的用户设备射频指纹识别技术研究

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移动通信 2023年第2期47卷 46-51,64页

作者：查浩然王翰红姜航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

UE认证对6G无线通信安全至关重要,RFFI是指通过信号处理手段,对采集的UE信号进行特征提取,从而实现UE个体识别的一项技术。首先通过搭建器件级仿真平台,探讨NR系统中的发射机损伤对射频指纹的影响,包括振荡器偏移、IQ调制器偏移和功率... 详细信息

UE认证对6G无线通信安全至关重要,RFFI是指通过信号处理手段,对采集的UE信号进行特征提取,从而实现UE个体识别的一项技术。首先通过搭建器件级仿真平台,探讨NR系统中的发射机损伤对射频指纹的影响,包括振荡器偏移、IQ调制器偏移和功率放大器非线性。然后,采用不同的深度神经网络模型对仿真平台生成的数据进行仿真实验,结果表明,在发射机参数满足3GPP协议要求的前提下,对10个随机分布的射频参数的设备进行识别,当信噪比15 dB时识别准确率可以达到98%。

关键词：射频指纹器件级仿真信号处理

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一种分布式竞争转发的VANET路由算法

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计算机仿真 2024年第6期41卷 186-191页

作者：黄子秋高山罗天放王桐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

在节点密度变化频繁且高速移动的车联网环境中,传统AODV算法采用洪范广播RREQ机制寻找路由,网络拓扑变化较快且链路易断裂,节点密度较大时容易造成广播风暴,降低网络性能。针对上述问题,提出一种改进的分布式竞争转发PLPB-AODV算法。该... 详细信息

在节点密度变化频繁且高速移动的车联网环境中,传统AODV算法采用洪范广播RREQ机制寻找路由,网络拓扑变化较快且链路易断裂,节点密度较大时容易造成广播风暴,降低网络性能。针对上述问题,提出一种改进的分布式竞争转发PLPB-AODV算法。该算法在广播报文中嵌入网络收集到的节点位置与局部拓扑信息,以帮助中继节点获得先验拓扑结构来计算转发概率;针对网络节点非均匀分布特性,提取局部拓扑中心与边缘特征信息,辅助中继节点对转发概率进行调整。NS-3仿真结果表明,上述算法能够很好的适应节点密度变化较大且节点分布不均匀的网络环境,降低了网络端到端时延,具有较高的数据包分组投递率,提高了网络性能。

关键词：车用移动通信网络路由算法动态感知盲目洪范

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IMU和轮式里程计联合的雷达畸变校正算法

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应用科技 2023年第5期50卷 149-156页

作者：刘佳豪罗天放王桐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

为了校正低帧率2D激光雷达在机器人快速移动时产生的运动畸变,提出一种惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)和轮式里程计联合的激光雷达运动畸变较正方法。在传统轮式里程计辅助法的基础上,针对轮式里程计高速时容易打滑造成... 详细信息

为了校正低帧率2D激光雷达在机器人快速移动时产生的运动畸变,提出一种惯性测量单元(inertial measurement unit,IMU)和轮式里程计联合的激光雷达运动畸变较正方法。在传统轮式里程计辅助法的基础上,针对轮式里程计高速时容易打滑造成角度测量误差较大的缺点,利用局部角速度精度较高的IMU数据来完成激光雷达角度误差的较正。算法采用麦克纳姆全向轮式机器人进行验证。实验结果表明:IMU和轮式里程计联合较正运动畸变的方法能够克服轮式里程计打滑的机械性缺陷,有效减小雷达的位移误差和角度误差,大大提高低帧率2D激光雷达地图构建的质量。

关键词：激光雷达运动畸变即时定位与地图构建 IMU 轮式里程计传感器融合线性插值机器人操作系统

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基于深度强化学习的多智能体对抗策略算法

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应用科技 2022年第5期49卷 1-7页

作者：龚慧雯王桐陈立伟薛书钰金鼎筌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

针对在复杂军事化背景下多智能体决策算法探索效率低下、收敛缓慢的问题,提出了基于多头注意力机制和优先经验回放的多智能体深度确定性策略梯度算法(AP-MADDPG)。算法采用基于优先级的经验回放减少算法的训练时间;采用多头注意力机制... 详细信息

针对在复杂军事化背景下多智能体决策算法探索效率低下、收敛缓慢的问题,提出了基于多头注意力机制和优先经验回放的多智能体深度确定性策略梯度算法(AP-MADDPG)。算法采用基于优先级的经验回放减少算法的训练时间;采用多头注意力机制在复杂的对抗环境中实现智能体之间的稳定、高效的合作竞争。实验结果表明,该算法可以使多智能体更加有效地学习联合策略,拥有更快的收敛速度和更好的稳定性,同时可以获得更高的回合奖励。

关键词：多智能体强化学习深度确定性策略优先经验回放多头注意力机制智能决策联合策略合作与竞争

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