检索结果-内蒙古大学图书馆

光学学报 2022年第7期42卷 244-250页

作者：龙斌陈熠张鲁楠孙茂生李家宝常海宽国防科技大学安徽合肥230037 光电信息控制和安全技术重点实验室天津300450

为提高压缩感知鬼成像的实用性,解决场景中采样数据丢失且无法重复采样而引起关联成像失败的问题,提出了一种基于鬼成像丢包数据的分组扩充方法。首先,分析了不同形式丢包数据对成像性能的影响。然后,通过对待采样数据进行分组并对存在... 详细信息

为提高压缩感知鬼成像的实用性,解决场景中采样数据丢失且无法重复采样而引起关联成像失败的问题,提出了一种基于鬼成像丢包数据的分组扩充方法。首先,分析了不同形式丢包数据对成像性能的影响。然后,通过对待采样数据进行分组并对存在丢失现象的采样结果进行扩充的方式提高了成像质量。仿真和实验结果均表明,与传统方法相比,分组扩充法可以降低丢包数据对成像质量的影响,有利于进一步推动鬼成像的实用化。

关键词：光计算分组扩充丢包数据鬼成像压缩感知

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

带精英集并行遗传算法的无人机干扰资源调度

引用

电子与信息学报 2022年第6期44卷 2158-2165页

作者：邓敏伍志高姚志强陈永其中国电子科技集团第36研究所通信信息控制和安全技术重点实验室嘉兴314000 湘潭大学自动化与电子信息学院湘潭411105

在中大规模无人机干扰资源调度中,针对现有模型约束条件简单、调度算法适用规模较小的问题,该文提出了带最少任务数约束的资源调度模型,以最大化干扰效益和最小化成本为目标,用层次分析法对效益与成本指标赋权,并设计了一种用精英集加... 详细信息

在中大规模无人机干扰资源调度中,针对现有模型约束条件简单、调度算法适用规模较小的问题,该文提出了带最少任务数约束的资源调度模型,以最大化干扰效益和最小化成本为目标,用层次分析法对效益与成本指标赋权,并设计了一种用精英集加快收敛的改进并行遗传算法。在中等规模和500:500(干扰资源数:目标数)的更大规模仿真实验中,所提算法与遗传算法、非支配排序遗传算法II、修复遗传算法、基于岛屿模型的并行遗传算法和自适应模拟退火遗传禁忌搜索算法的性能相比,能在更短的时长内达到较优的目标函数值。

关键词：干扰对抗资源调度遗传算法并行算法混合模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种针对无线电信号分类的对抗增强方法

引用

信息安全学报 2022年第3期7卷 149-158页

作者：宣琦崔慧徐鑫杰陈壮志郑仕链王巍杨小牛浙江工业大学网络空间安全研究院杭州310012 通信信息控制和安全技术重点实验室嘉兴314033

深度学习模型依赖大量带类标的数据作为训练数据,实际应用的各种无线电环境中收集并标记无线电信号需要消耗大量的人力物力,极大地限制了深度学习模型在无线电信号识别中的应用。目前针对数据量不足带来的问题,研究者们主要采用数据增... 详细信息

深度学习模型依赖大量带类标的数据作为训练数据,实际应用的各种无线电环境中收集并标记无线电信号需要消耗大量的人力物力,极大地限制了深度学习模型在无线电信号识别中的应用。目前针对数据量不足带来的问题,研究者们主要采用数据增强的方法,即根据一些先验知识,在保持已知信息的前提下,对原始数据进行适当变换达到扩充数据集的效果。具体到分类任务,在保持数据类别不变的前提下,可以对训练集中的每个样本进行变换,如在一定程度内的随机旋转、缩放、裁剪、左右翻转等,这些变换对应着同一个目标在不同角度的观察结果,并且增强效果有限。此外,深度学习作为一个非常复杂的方法,会面对各种安全问题。深度神经网络很容易受到对抗样本的攻击,攻击者可以通过向良性数据中添加特定的扰动,生成对抗样本,使DNN模型出错。虽然这些伪造的样本对人类的判断没有影响,但是对于深度学习模型来说是一个致命性的误导。聚焦到深度学习领域,本论文提出一种针对无线电信号分类的对抗增强方法,将对抗训练方法引入信号领域,通过控制eps、iteration参数,在数据集中添加算法精心设计的细微扰动生成靠近决策边界面的边界样本实现数据增强,将边界样本与训练样本混合,重新训练识别模型,在提升模型识别精度的同时,提升模型的防御能力。最终在多个分类模型、多个实际无线电信号数据集上的分类性能都有显著的提高,同时防御性能也显著增强,验证了本文提出的信号增强识别方法的有效性。

关键词：深度学习对抗训练调制识别数据增强

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于多核CPU的DVB-RCS2并行Turbo译码方法

引用

计算机科学 2023年第6期50卷 22-28页

作者：翟绪论张永光靳安钊强薇李梦冰通信信息控制和安全技术重点实验室浙江嘉兴314033 中国电子科技集团公司第三十六研究所浙江嘉兴314033

DVB-RCS2在卫星广播、海事卫星通信、军事卫星通信等领域有着广泛应用,而无论是通信还是军事侦察都需要大吞吐量高速译码。多核CPU算力不断提升以及软件无线电SDR平台的广泛应用,使得基于多核CPU的并行译码成为一种灵活高效的应用方式... 详细信息

DVB-RCS2在卫星广播、海事卫星通信、军事卫星通信等领域有着广泛应用,而无论是通信还是军事侦察都需要大吞吐量高速译码。多核CPU算力不断提升以及软件无线电SDR平台的广泛应用,使得基于多核CPU的并行译码成为一种灵活高效的应用方式。为了满足其中双二元Turbo码大吞吐量软件译码的需求,提出了一种基于多核CPU的高速并行软件译码方案。首先对比分析了双二元Turbo码与传统二进制Turbo码的计算复杂度;然后重点对并行计算过程中的内存占用和采用8比特位宽整型数据时的输入量化方法进行了分析和优化,设计了基于多核CPU并行译码的实现方案;最后在Intel 12核CPU上使用SSE并行指令集实现了大于169 Mbps的译码吞吐率,且纠错性能较浮点运算损失小于0.1 dB。通过与现有GPU译码方案对比,说明了所提方案在译码效率和能耗方面的优势,其在高速卫星接收机中具有极高的应用价值。

关键词： DVB-RCS2 双二元Turbo码多核CPU SIMD并行计算高速译码

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

小样本困境下的深度学习图像识别综述

引用

软件学报 2022年第1期33卷 193-210页

作者：葛轶洲刘恒王言徐百乐周青申富饶通信信息控制和安全技术重点实验室浙江嘉兴314033 中国电子科技集团公司第三十六研究所浙江嘉兴314033 计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学) 江苏南京210023

图像识别是图像研究领域的核心问题,解决图像识别问题对人脸识别、自动驾驶、机器人等各领域研究都有重要意义.目前广泛使用的基于深度神经网络的机器学习方法,已经在鸟类分类、人脸识别、日常物品分类等图像识别数据集上达到了超过人... 详细信息

图像识别是图像研究领域的核心问题,解决图像识别问题对人脸识别、自动驾驶、机器人等各领域研究都有重要意义.目前广泛使用的基于深度神经网络的机器学习方法,已经在鸟类分类、人脸识别、日常物品分类等图像识别数据集上达到了超过人类的水平,同时越来越多的工业界应用开始考虑基于深度神经网络的方法,以完成一系列图像识别业务.但是深度学习方法极度依赖大规模标注数据,这一缺陷极大地限制了深度学习方法在实际图像识别任务中的应用.针对这一问题,越来越多的研究者开始研究如何基于少量的图像识别标注样本来训练识别模型.为了更好地理解基于少量标注样本的图像识别问题,广泛地讨论了几种图像识别领域主流的少量标注学习方法,包括基于数据增强的方法、基于迁移学习的方法以及基于元学习的方法,通过讨论不同算法的流程以及核心思想,可以清晰地看到现有方法在解决少量标注的图像识别问题上的优点和不足.最后针对现有方法的局限性,指出了小样本图像识别未来的研究方向.

关键词：图像识别深度学习小样本学习数据增强迁移学习元学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于超短波超视距外辐射源的目标定位实现分析

引用

现代雷达 2023年第3期45卷 24-29页

作者：陆诗远蒋春山周园明通信信息控制和安全技术重点实验室浙江嘉兴314033 中国电子科技集团公司第三十六研究所汽浙江嘉兴314033

阐述了超短波超视距无源侦察系统的工作机理,分析了利用超视距辐射源信号形成视距或超视距目标定位的典型模式,探讨了定位系统工程实现的主要挑战和解决措施。文中推导了目标反射超视距辐射源能量的表达式,论述了辐射源特性和选用依据,... 详细信息

阐述了超短波超视距无源侦察系统的工作机理,分析了利用超视距辐射源信号形成视距或超视距目标定位的典型模式,探讨了定位系统工程实现的主要挑战和解决措施。文中推导了目标反射超视距辐射源能量的表达式,论述了辐射源特性和选用依据,并以无线电视和雷达为典型外辐射源分析了目标定位范围。仿真分析表明,利用超视距辐射源,可检测辐射源周边、辐射源与侦察系统视距交汇区域及周边的空中目标,从而有效扩展被动定位范围,形成超视距跟踪和预警能力。

关键词：超视距超短波外辐射源雷达目标定位

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于高阶传输条件的并行Schwartz型有限元区域分解方法

一种基于高阶传输条件的并行Schwartz型有限元区域分解方法

引用

第十七届全国电波传播年会

作者：赖建忠通信信息控制和安全技术重点实验室

有限元区域分解方法采用"分而治之"的思想,将电大尺度复杂目标分解为若干子区域来进行求解,同时通过传输边界条件来对不同子区域进行联结,保证了区域分解后的结果与原问题的一致性,是开发实用有限元方法的必要技术手段.然而... 详细信息

有限元区域分解方法采用"分而治之"的思想,将电大尺度复杂目标分解为若干子区域来进行求解,同时通过传输边界条件来对不同子区域进行联结,保证了区域分解后的结果与原问题的一致性,是开发实用有限元方法的必要技术手段.然而随着求解目标规模和复杂度的急剧增加,以及对于仿真实时性的要求,有限元区域分解方法的迭代收敛性能和求解效率都面临着巨大挑战,因此本文开展了基于高阶边界传输条件的并行Schwartz型有限元区域分解方法的研究.通过采用高阶传输条件的方式来提高迭代算法的收敛性能,在此基础上,基于并行分级区域分解技术,实现了该方法的大规模并行化.数值试验结果表明,本文所提出的方法具有极佳的迭代收敛性能和求解效率,同时具备很好的并行可扩展性.

关键词：有限元方法区域分解方法高阶传输条件并行分级区域分解散射问题

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

美军网络化协同电子战发展划代初探

引用

中国电子科学研究院学报 2022年第3期17卷 213-217,237页

作者：张春磊王一星吕立可陈鼎鼎王雪琴中国电子科技集团公司第三十六研究所浙江嘉兴314033 通信信息控制和安全技术重点实验室浙江嘉兴314033

网络中心战理念在美军电子战领域的落地催生出了网络化协同电子战的理念,而近年来随着人工智能领域的快速发展,美军网络化协同电子战又呈现出了一些新特点与趋势。文章在对美军网络化协同电子战发展现状进行综述的基础上,尝试从网络中... 详细信息

网络中心战理念在美军电子战领域的落地催生出了网络化协同电子战的理念,而近年来随着人工智能领域的快速发展,美军网络化协同电子战又呈现出了一些新特点与趋势。文章在对美军网络化协同电子战发展现状进行综述的基础上,尝试从网络中心战与人工智能这两大驱动要素的维度,对美军网络化协同电子战的代际划分进行研究与探索。

关键词：网络化协同电子战网络中心战代际划分体系智能

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

电子战破击舰船超视距防空体系策略分析

引用

火力与指挥控制 2022年第11期47卷 76-80,87页

作者：周园明蒋春山曾政智周天卫通信信息控制和安全技术重点实验室浙江嘉兴314033 中国电子科技集团公司第三十六研究所浙江嘉兴314033

从舰船防空面临的挑战着手,阐述了当前舰船防空的现状,并以美海军NIFC-CA体系为典型代表,阐述了舰船超视距发展趋势;分析了预警机在舰船超视距防空体系中的核心作用。以电子战对超视距防空体系的信息系统破坏性为突破口,基于对预警机的... 详细信息

从舰船防空面临的挑战着手,阐述了当前舰船防空的现状,并以美海军NIFC-CA体系为典型代表,阐述了舰船超视距发展趋势;分析了预警机在舰船超视距防空体系中的核心作用。以电子战对超视距防空体系的信息系统破坏性为突破口,基于对预警机的电子干扰,对舰船超视距防空体系的体系破击点和方式进行了分析,并在此基础上探讨了电子战的未来发展,以期削弱舰船防空体系的作战能力。

关键词：舰船防空远程交战预警机电子战防空体系

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于广义深度神经网络的多频点统一智能测向方法

引用

中国电子科学研究院学报 2022年第12期17卷 1158-1164,1172页

作者：黄凯尤明懿陆安南楼财义通信信息控制和安全技术重点实验室浙江嘉兴314033 中国电子科技集团公司第三十六研究所浙江嘉兴314033

文中提出了一种基于深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)用于多频点统一智能测向方法。提出了二维测向的模型输出,以及一种非均匀角度和频率分区的模型训练策略。根据模型输出和分区策略,DNN体系结构由一系列分类网络和角度预测的... 详细信息

文中提出了一种基于深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)用于多频点统一智能测向方法。提出了二维测向的模型输出,以及一种非均匀角度和频率分区的模型训练策略。根据模型输出和分区策略,DNN体系结构由一系列分类网络和角度预测的回归网络组成。随后对智能测向模型进行实测数值分析,给出存在各类误差的非理想接收场景下的二维测向性能,并且对于训练集未包含的频点样本,模型具备较好的测向泛化能力。

关键词：深度神经网络测向非理想场景

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：