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题名基于形态学运算的子带频谱检测算法
被引量：5
- 1
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作者
李敏乐
毕大平
韩佳辉
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机构
解放军电子工程学院
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出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2017年第4期49-53,60,共6页
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基金
国家自然科学基金项目资助(61171170)
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文摘
针对现有频谱检测算法无法解决不同信道之间的噪声基底差异的问题,提出了基于形态学运算的双门限自适应子带频谱检测算法。该算法首先利用形态学运算对信道噪声基底进行估计,将其减去后,消除了复杂噪声背景的影响;然后采用自适应双门限频谱检测算法实现子带信号的检测,当检测统计量处于两个门限之间时,采用模糊理论进行判定。仿真结果表明,该算法能够在噪声起伏较大的背景下完成子带信号检测,检测概率优于传统双门限算法和基于差分运算的双门限算法。
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关键词
噪声背景
动态信道化
频谱感知
形态学运算
模糊理论
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Keywords
noise environment
dynamic channelized receiver
spectrum sensing
morphological operation
fuzzy theory
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分类号
TN911
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于MDL-ADT的雷达对抗空域优化搜索方法
被引量：2
- 2
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作者
李敏乐
毕大平
杜浩
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机构
电子工程学院
安徽省电子制约技术重点实验室
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出处
《电光与控制》
北大核心
2017年第1期51-53,57,共4页
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文摘
针对雷达对抗侦察中传统空域搜索方法效率不高的问题,提出一种基于最小描述长度准则的调整驻留时间(MDL-ADT)搜索方法。该方法将数字波束形成(DBF)技术引入空域搜索中,重点分析了截获概率与波束驻留时间的关系,通过两个步骤对空域完成搜索:首先进行预搜索,利用MDL准则对各波束内信源数目进行估计;然后根据信源在空域的分布情况对驻留时间进行分配,并完成空域搜索。该方法通过合理分配驻留时间,使侦察系统的时间资源得到了高效利用。仿真实验表明,该方法可以使空域搜索效率提高约20%。
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关键词
雷达对抗侦察
空域搜索
最小描述长度准则
截获概率
驻留时间
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Keywords
radar EW reconnaissance
airspace search
minimum description length criterion
interceptprobability
dwell time
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分类号
TN971.5
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于频率恒定变换的宽带信号分离算法
被引量：2
- 3
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作者
李敏乐
毕大平
陈璐
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机构
解放军电子工程学院
安徽省电子制约技术重点实验室
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出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2017年第3期75-80,共6页
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基金
国家自然科学基金项目资助(61171170)
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文摘
针对已有信号分离算法对电子侦察中的宽带信号阵列接收混合模型不适用的问题,提出了基于频率恒定变换(FIT)的宽带信号分离算法。该算法通过构造频率恒定波束网络对信号进行预处理,将卷积混合问题转换为瞬时混合问题,避免了卷积混合盲源分离和频域盲源分离算法中的计算复杂度;然后针对电子侦察面临的宽带信号相关性强的特点,采用分数阶傅里叶变换,按照信号分量强度依次对混合信号进行参数估计和信号恢复,保证了弱信号分离的可靠性。仿真实验表明,对于时域、频域存在重合的信号,该算法能够实现盲分离,具有良好的鲁棒性。
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关键词
宽带
盲源分离
卷积混合
瞬时混合
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Keywords
wideband
blind source separation
convolutive mixing
instantaneous mixing
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分类号
TN974
[电子电信—信号与信息处理]
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题名适于动态信道化接收机的信道检测算法
被引量：1
- 4
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作者
李敏乐
毕大平
韩佳辉
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机构
电子工程学院雷达对抗系
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2017年第5期50-53,65,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61271353)
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文摘
针对现有频谱检测算法无法解决不同信道之间的噪声基底差异问题,提出了基于形态学运算的信道检测算法。该算法首先利用形态学运算对信道噪声基底进行估计,并将其减去,消除了复杂噪声背景的影响;然后,采用能量检测算法确定检测门限,实现子带信号的检测。仿真结果表明:该算法能够在噪声起伏较大的背景下完成信道检测和判决,检测概率优于传统能量检测算法。
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关键词
噪声背景
动态信道化
频谱感知
形态学运算
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Keywords
noise environment
dynamic channelized receiver
spectrum sensing
morphological operation
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分类号
TN851
[电子电信—信息与通信工程]
TN911.23
[电子电信—通信与信息系统]
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题名宽带波束域频率聚焦自适应波束形成算法
被引量：1
- 5
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作者
李敏乐
毕大平
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机构
电子工程学院
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出处
《雷达科学与技术》
北大核心
2016年第6期594-598,共5页
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文摘
针对传统时延控制波束形成器无法适应宽带信号接收的问题,提出一种宽带波束域频率聚焦自适应波束形成算法。首先,通过时延控制方法在空间预设方位形成多个独立波束,利用傅里叶变换将多波束数据变换到频域,针对每个频点构造聚焦矩阵,通过聚焦变换将宽带信号对齐到同一参考频率;然后,估计子带聚焦后的协方差矩阵,并进行特征分解得到信号子空间;最后,利用基于特征子空间(ESB)的波束形成方法得到权矢量,实现自适应波束形成。仿真结果表明,该算法能够实现对宽带信号的自适应接收,具有良好的抗干扰能力和稳健性。
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关键词
宽带
波束域
频率聚焦
信号子空间
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Keywords
wideband
beamspace
frequency focusing
signal subspaee
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分类号
TN911.7
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于贝叶斯理论的电子支援侦察搜索调度方法
被引量：3
- 6
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作者
杜浩
毕大平
李敏乐
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机构
电子工程学院
安徽省电子制约技术重点实验室
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出处
《电光与控制》
北大核心
2017年第1期14-18,62,共6页
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基金
国家自然科学基金(61171170)
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文摘
针对电子支援侦察中信号的搜索截获问题,在目标引导侦察接收系统工作的逆向思维指导下,首先通过Beta分布对已有情报信息进行融合处理,再根据贝叶斯方法更新得到下一时刻的概率分布值,最后结合最优搜索理论和熵的有关内容,给出了搜索调度的具体方法,并结合仿真从截获目标次数、侦察区域内不确定性减少量和侦察所用时长三项指标进行分析,证明了所提搜索调度方法的优越性。
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关键词
雷达对抗侦察
资源调度
搜索策略
贝叶斯理论
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Keywords
radar reconnaissance
resource scheduling
search strategy
Bayesian theory
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分类号
TN971.5
[电子电信—信号与信息处理]
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题名基于自适应遗传算法的电子支援侦察搜索方式设计
- 7
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作者
杜浩
毕大平
李敏乐
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机构
电子工程学院
安徽省电子制约技术重点实验室
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出处
《现代雷达》
CSCD
北大核心
2016年第11期18-23,共6页
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文摘
电子支援侦察是雷达对抗侦察的重要组成部分,主要借助已有情报信息对高威胁目标进行核实精测,对时效性和精确性具有较高的要求。传统的搜索方式多为周期步进或区间搜索,与电子支援侦察的任务特性和搜索要求并未完全契合,面对不同环境和任务的灵活性较差。文中基于自适应遗传算法对电子支援侦察的搜索方式进行设计:每一条染色体对应一种侦察搜索方式,染色体的基因值和基因位分别对应该时刻侦察系统的侦察区间和侦察系统在不同区间的停留顺序,以截获概率为适应度函数进行染色体的诱导变异,得到的最优染色体即为当前环境和任务下的最佳搜索方式。理论推导和实验仿真验证了该搜索方式的可行性和有效性。
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关键词
电子支援侦察
遗传算法
自适应搜索
截获概率
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Keywords
electronic support measure
genetic algorithm
adaptive search
intercept probability
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分类号
TN974
[电子电信—信号与信息处理]
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题名结合改进DBSCAN和统计滤波的单光子去噪算法
被引量：25
- 8
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作者
魏硕
赵楠翔
李敏乐
胡以华
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机构
国防科技大学电子对抗学院脉冲功率激光技术国家重点实验室
国防科技大学电子对抗学院先进激光技术安徽省实验室
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出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期601-606,共6页
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基金
脉冲功率激光技术国家重点实验室主任基金资助项目(SKL2018ZR09)
国防科技大学科研计划资助项目(ZK-18-01-02)。
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文摘
为了解决光子计数激光雷达探测数据中噪声点云过多的问题,采用结合基于密度的噪声空间聚类应用算法(DBSCAN)和统计滤波算法的单光子点云去噪方法,以美国国家航空航天局提供的多波束试验激光雷达实际飞行数据为实验数据,通过k维树求取点云密度进行粗去噪,然后运用改进DBSCAN算法和统计滤波算法进行精去噪,进行了理论分析和实验验证。结果表明,实验区目标点云识别率在85%以上,性能优于经典的半径滤波算法。这一结果对于光子数据去噪是有帮助的。
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关键词
激光技术
点云滤波
基于密度的噪声空间聚类应用
统计滤波
光子雷达
k维树
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Keywords
laser technique
point cloud filtering
density-based spatial clustering of applications with noise
statistical filtering
photon radar
k-dimension tree
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分类号
TN958.98
[电子电信—信号与信息处理]
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