检索结果-内蒙古大学图书馆

天津大学学报（自然科学与工程技术版） 2020年第9期53卷 967-975页

作者：陈涛李由之黄湘松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

针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机... 详细信息

针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机群运动过程中保持良好编队,确保无源定位精度.文中针对多优化目标复杂环境中航迹规划算法寻优能力不高的问题,提出了一种基于改进多目标蝗虫算法(IMOGOA)的无人机群3维航迹规划方法,通过对MOGOA的选择方式、收敛参数进行改进从而提高算法的收敛性能以及全局搜索性能.首先,建立无人机群航迹规划的运动学模型,并引入距离约束,除定位精度以外还引入了路程、威胁代价等作为航迹规划的优化目标函数,然后,对改进多目标蝗虫算法进行详细说明,最后设计基于IMOGOA的无人机群航迹规划方案的算法流程,并在设定场景中对该算法的性能进行了仿真分析.结果表明,所提出的IMOGOA能够成功地规划出无人机群从初始位置到辐射源位置处的3维航迹,同时使无人机群在运动过程中保持良好的定位精度,经IMOGOA规划的机群编队定位精度最高可达1.2%,性能明显优于正方形编队和随机编队,并通过将IMOGOA与原始蝗虫算法(GOA)、原始多目标蝗虫算法进行对比,结果表明IMOGOA的收敛速度比MOGOA快11.1%,搜索性能相较GOA提升13.8%.

关键词：反辐射无人机航迹规划多目标蝗虫算法定位精度

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基于调制宽带转换器技术的侦察干扰一体化设计

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吉林大学学报（工学版） 2022年第4期52卷 942-949页

作者：陈涛高佳旭张颖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

针对侦察干扰一体化技术的需求、应用和发展,为解决大带宽同时侦收、干扰的问题,本文提出基于调制宽带转换器(Modulation wideband converter,MWC)技术的侦察干扰一体化设计。该设计包括多路压缩复用接收模块、压缩信号干扰生成模块、... 详细信息

针对侦察干扰一体化技术的需求、应用和发展,为解决大带宽同时侦收、干扰的问题,本文提出基于调制宽带转换器(Modulation wideband converter,MWC)技术的侦察干扰一体化设计。该设计包括多路压缩复用接收模块、压缩信号干扰生成模块、多路随机解混模块以及干扰发射模块。首先,将多路接收的信号采用MWC技术实现随机混频,经多路复合后实现单路模数转换器(ADC)采集,得到复合压缩信号;再对压缩信号加入指定样式的干扰生成压缩干扰信号;接下来完成单路数模转换器(DAC)的复合压缩信号随机解混;最后进行多路发射。仿真结果表明,该设计可以在较少的ADC与DAC通道下实现大带宽同时侦察与同时干扰,并验证了信噪比以及混频序列的相关性对干扰信号的影响。

关键词：雷达信号干扰调制宽带转换器多路压缩复用随机解混

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基于深度神经网络的收发同时系统中自干扰数字对消算法

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电子与信息学报 2022年第12期44卷 4229-4237页

作者：蒋伊琳王林森李金鑫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

为了解决转发式干扰机收发同时系统中的自干扰难以对消问题,该文设计一种基于深度神经网络(DNN)的自干扰对消算法。在自干扰信号与目标信号强相关且混叠的情况下该算法可以有效地消除自干扰信号。在此基础上,该文利用分段侦收的信号快... 详细信息

为了解决转发式干扰机收发同时系统中的自干扰难以对消问题,该文设计一种基于深度神经网络(DNN)的自干扰对消算法。在自干扰信号与目标信号强相关且混叠的情况下该算法可以有效地消除自干扰信号。在此基础上,该文利用分段侦收的信号快速生成干扰的方法,验证了该算法在收发同时系统中自干扰信号对消的可行性,实现了基于本脉冲的雷达干扰信号构建,对敌方雷达快速做出反应,在电子对抗中占据有利地位。该文利用典型的线性调频(LFM)和二进制相移键控(BPSK)雷达信号生成数据集训练深度神经网络,用测试集去测试网络输出的模型。实验结果表明:在收发同时系统中目标信号与自干扰信号混叠的情况下,基于DNN的自干扰对消算法可以有效消除自干扰信号,在信干比–8 dB的情况下,对消比可达到26 dB以上。

关键词：收发同时系统深度神经网络数字对消自干扰

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基于有限新息率的正交偶极子阵列信号参数估计算法

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电子与信息学报 2022年第7期44卷 2469-2477页

作者：陈涛赵立鹏史林申梦雨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

为解决极化敏感阵列波达方向(DOA)估计中压缩感知类算法的网格失配问题,该文提出一种基于有限新息率(FRI)的正交偶极子阵列无网格信号参数估计算法。首先,利用均匀正交偶极子线阵中不同极化指向天线的两个子阵,求取其自相关矩阵之和,并... 详细信息

为解决极化敏感阵列波达方向(DOA)估计中压缩感知类算法的网格失配问题,该文提出一种基于有限新息率(FRI)的正交偶极子阵列无网格信号参数估计算法。首先,利用均匀正交偶极子线阵中不同极化指向天线的两个子阵,求取其自相关矩阵之和,并通过协方差拟合准则恢复出满足Toeplitz结构的协方差矩阵。然后,利用该协方差矩阵构建FRI信号重构模型,求解以重构结果为系数的多项式的零点,就可以得到入射信号DOA参数的估计结果。最后,根据已估计出的DOA参数以及两个子阵的自相关矩阵和互相关矩阵,利用最小二乘法计算得到入射信号的极化参数估计结果。仿真实验表明,该算法与子空间类和压缩感知类算法相比,具有更高的估计精度及更好的角度分辨力。

关键词：正交偶极子阵列无网格波达方向估计有限新息率协方差拟合准则

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基于知识蒸馏与注意力图的雷达信号识别方法

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电子与信息学报 2022年第9期44卷 3170-3177页

作者：曲志昱李根邓志安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

针对传统雷达信号识别方法无法有效进行识别类型扩展问题,该文提出一种基于知识蒸馏与注意力图的雷达信号识别方法。首先将雷达信号的平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)作为输入;然后设计了基于残差网络的增量学习网络结构,利用基于知识蒸... 详细信息

针对传统雷达信号识别方法无法有效进行识别类型扩展问题,该文提出一种基于知识蒸馏与注意力图的雷达信号识别方法。首先将雷达信号的平滑伪Wigner-Ville分布(SPWVD)作为输入;然后设计了基于残差网络的增量学习网络结构,利用基于知识蒸馏与注意力图的损失函数,缓解类别增量过程中的灾难性遗忘;最后采用基于样本特征均值距离的方法对数据集进行管理,有效降低存储资源占用空间。实验表明,该方法能在存储资源有限的情况下,对扩展分类的信号快速完成训练,且对原有分类和扩展分类信号均有良好的识别准确率。

关键词：雷达信号识别增量学习知识蒸馏注意力图灾难性遗忘

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基于改进离散蝙蝠算法的无线Mesh网络部分重叠信道分配

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电子与信息学报 2022年第12期44卷 4265-4273页

作者：叶方孙雪李一兵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

针对应急通信背景下无线Mesh网络(WMN)中存在的信道干扰和频谱资源利用不充分的问题,该文提出一种改进的离散蝙蝠算法(IDBA)用于求解最优部分重叠信道(POCs)分配方案。该方法采用K-means聚类算法优化网络拓扑,引入樽海鞘群的链式行为提... 详细信息

针对应急通信背景下无线Mesh网络(WMN)中存在的信道干扰和频谱资源利用不充分的问题,该文提出一种改进的离散蝙蝠算法(IDBA)用于求解最优部分重叠信道(POCs)分配方案。该方法采用K-means聚类算法优化网络拓扑,引入樽海鞘群的链式行为提高局部搜索能力,建立以最小化链路加权干扰为目标的线性规划模型来解决流量汇聚情况可能造成的网络瓶颈链路问题。仿真结果表明,在不同网络规模下,相比于其他基于群智能优化算法的信道分配方法,该方法具有较快的收敛速度和较优的搜索能力。此外,该方法能够在节点密集时显著降低网络干扰并保持网络的稳定性。

关键词：无线Mesh网络部分重叠信道信道分配离散蝙蝠算法

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非线性量测下的机动多目标跟踪

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哈尔滨工业大学学报 2024年第5期56卷 64-73页

作者：国强任海宁周凯戚连刚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(哈尔滨工程大学) 哈尔滨150001

为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过... 详细信息

为了解决非线性量测下机动多目标跟踪实时性差、跟踪误差大以及对杂波变化鲁棒性较差的问题,基于随机有限集理论,提出了一种采用量测转换和模糊算法改进的多模型δ-广义标签多伯努利滤波器。首先,推导了交互多模型的δ-GLMB滤波器,通过去相关无偏量测转换实现位置量测从极坐标系到笛卡尔坐标系的无偏转换,并通过预测值去除量测误差和其协方差的相关性造成的滤波估计偏差,实现了非线性场景下的机动多目标跟踪;然后,通过航迹和量测的关联新息以及目标的机动约束构建联合波门,降低了杂波量测的数量;最后引入改进的模糊算法,以目标的模型后验概率为输入,根据模型的分离程度自适应调节运动模型的过程噪声,增加滤波精度。研究结果表明:在杂波环境下,通过与CKF-JMS-δ-GLMB、CKF-IMM-δ-GLMB等非线性多模型滤波器对比,所提算法计算时间较小,且跟踪精度更高,鲁棒性强。所提算法避免了传统的非线性处理方式计算量较大的问题,并且具有较好的杂波抑制特性,提升了非线性量测下机动多目标跟踪的性能。

关键词：非线性量测机动多目标 δ-广义标签多伯努利滤波器量测转换交互多模型模糊算法

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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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用于雷达信号分选的连通k近邻聚类算法

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系统工程与电子技术 2023年第8期45卷 2463-2470页

作者：司伟建张悦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

为了能够在密集且复杂多变的信号环境中进行实时有效的信号分选,需要一种具有较低复杂度且能够根据信号环境自动调整参数的聚类方法。在模糊聚类算法的基础上结合k近邻搜索,将λ邻域范围搜索变为λ邻域内k近邻搜索,提出了连通k近邻聚类(... 详细信息

为了能够在密集且复杂多变的信号环境中进行实时有效的信号分选,需要一种具有较低复杂度且能够根据信号环境自动调整参数的聚类方法。在模糊聚类算法的基础上结合k近邻搜索,将λ邻域范围搜索变为λ邻域内k近邻搜索,提出了连通k近邻聚类(connected k-nearest neighbor clustering,CkNNC)算法。相比模糊聚类算法,所提算法时间复杂度降低而空间复杂度稍有增加。为使得该算法能够根据信号环境自动进行参数调整,提出了基于k距离图的阈值参数确定方法。所提算法具有时间复杂度低与阈值参数自动确定的特点,仿真结果表明所提算法与使用Calinski-Harabasz指标确定最佳阈值的低复杂度模糊聚类算法相比,分选效果差距不大、性能相近,而时间复杂度大幅下降。

关键词：电子对抗信号分选聚类 k近邻 k距离图

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基于多级箱与深度森林的雷达信号分选算法

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电子学报 2022年第6期50卷 1351-1358页

作者：张春杰刘俞辰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 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大范围抖动、滑变等特殊类型雷达信号难以分选,脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,PRI)估计精度低,脉冲序列搜索效果不佳等问题,提出一种基于PRI多级箱与深度森林的雷达信号单参数分选算法.该算法利用PRI多级... 详细信息

针对复杂电磁环境下大范围抖动、滑变等特殊类型雷达信号难以分选,脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,PRI)估计精度低,脉冲序列搜索效果不佳等问题,提出一种基于PRI多级箱与深度森林的雷达信号单参数分选算法.该算法利用PRI多级箱结构进行PRI变换,提升针对特殊类型雷达的分选正确率.在多级箱中的脉冲对个数与PRI变换结果中,提取雷达信号PRI边界特征,将不同电磁环境下特殊类型雷达信号PRI边界特征混合,通过平滑滤波器增强特征,训练深度森林预测完整雷达信号PRI范围,从而校正中心PRI估计值.最后依据PRI中心值与变化范围,搜索提取脉冲序列,完成分选.仿真实验表明,所提算法可在复杂电磁环境下,对大范围抖动、单线性滑变、双线性滑变、锯齿波滑变以及正弦滑变等特殊类型雷达信号进行有效分选,PRI范围预测效果在原始深度森林基础上提升14%,PRI估计误差降低75%.

关键词：电子侦察特殊类型雷达信号多级箱深度森林 PRI估计 PRI范围

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