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MFR认知干扰决策体系构建及关键技术被引量：10: 1; 作者张柏开朱卫纲《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1969-1975,共7页; 随着多功能雷达(multifunctional radar,MFR)和认知电子战的不断发展,现有干扰决策体系越来越难以满足现代化战争的需求。对此,构建了一种对MFR的认知干扰决策体系。首先,构建了MFR信号层级结构,在此基础上结合认知特点,提出了认知干扰... 展开更多; 关键词干扰决策体系多功能雷达信号层级结构认知电子战干扰有效性分析强化学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机无穷自动机的多功能雷达辐射源识别方法被引量：3: 2; 作者曹帅王布宏 +1 位作者李龙军刘帅琦《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期608-612,共5页; 针对基于随机上下文无关文法(SCFG)建模的多功能雷达(MFR)辐射源识别问题,提出了一种基于随机无穷自动机(SISA)的MFR辐射源识别方法。在文法建模的基础上,对"水星"MFR控制模块文法产生式和系统特征文法产生式进行重新构造生成... 展开更多; 关键词随机上下文无关文法多功能雷达辐射源识别随机无穷自动机文法产生式; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法: 3; 作者曹帅王布宏 +1 位作者刘新波沈海鸥《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2636-2641,共6页; 针对基于随机上下文无关文法(SCFG)建模的多功能雷达(MFR)概率学习问题,在传统Inside-Outside(IO)算法和Viterbi-Score(VS)算法的基础上,提出一种基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法。该算法通过对截获的雷达数据进行预处... 展开更多; 关键词随机上下文无关文法多功能雷达 Earley算法参数估计状态估计; 在线阅读下载PDF 职称材料

对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法被引量：19: 4; 作者张柏开朱卫纲《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期819-825,共7页; 基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar,MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network,DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以... 展开更多; 关键词多功能雷达干扰决策深度Q神经网络认知电子战先验知识; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于HMM的雷达状态转移估计方法被引量：10: 5; 作者陈维高贾鑫 +1 位作者朱卫纲唐晓婧《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2171-2180,共10页; 针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统... 展开更多; 关键词多功能雷达(mfr) 状态转移隐马尔可夫层级模型 D-S证据理论; 在线阅读下载PDF 职称材料

栈式降噪自编码器在波形单元识别中的应用被引量：6: 6; 作者陈维高朱卫纲 +1 位作者唐晓婧贾鑫《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期94-100,共7页; 为提高多功能雷达(Multi-Function Radar,MFR)波形单元的识别准确率和鲁棒性,提出一种栈式降噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoders,SDAE)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的波形单元识别方法.首先摒弃传统依赖脉... 展开更多; 关键词多功能雷达波形单元深度学习降噪自编码器支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名MFR认知干扰决策体系构建及关键技术被引量：10: 1; 作者张柏开朱卫纲; 机构航天工程大学电子与光学工程系航天工程大学研究生院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期1969-1975,共7页; 基金电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室项目(2018Z0202B)资助课题。; 文摘随着多功能雷达(multifunctional radar,MFR)和认知电子战的不断发展,现有干扰决策体系越来越难以满足现代化战争的需求。对此,构建了一种对MFR的认知干扰决策体系。首先,构建了MFR信号层级结构,在此基础上结合认知特点,提出了认知干扰决策体系,使得对MFR的干扰决策体系具备了一定的认知能力。其次,对体系中的关键技术——干扰库和案例库的构建和更新、干扰有效性分析和基于强化学习的干扰策略分别进行了研究分析。对认知电子战的发展具有重要的理论和实际意义。; 关键词干扰决策体系多功能雷达信号层级结构认知电子战干扰有效性分析强化学习; Keywords jamming decision-making system multifunctional radar(mfr) signal hierarchy structure cognitive electronic warfare jamming effectiveness analysis reinforcement learning; 分类号 TN974 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机无穷自动机的多功能雷达辐射源识别方法被引量：3: 2; 作者曹帅王布宏李龙军刘帅琦; 机构空军工程大学信息与导航学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第2期608-612,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61172148)~~; 文摘针对基于随机上下文无关文法(SCFG)建模的多功能雷达(MFR)辐射源识别问题,提出了一种基于随机无穷自动机(SISA)的MFR辐射源识别方法。在文法建模的基础上,对"水星"MFR控制模块文法产生式和系统特征文法产生式进行重新构造生成SCFG,利用SCFG构造随机无穷自动机作为识别器,从而实现对测量辐射源的识别。通过理论分析和实验仿真得出:该方法能实现对MFR辐射源的识别;在一定范围内,通过增加文法产生式个数,可以提高平均识别率,且识别性能优于通过SCFG构造的随机下推自动机(SPDA)。实验结果表明了该方法的正确性和有效性。; 关键词随机上下文无关文法多功能雷达辐射源识别随机无穷自动机文法产生式; Keywords Stochastic Context Free Grammar （SCFG） Multi-Function radar （mfr） emitter identification stochastic infinite automaton grammar production rule; 分类号 TN958.92 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法: 3; 作者曹帅王布宏刘新波沈海鸥; 机构空军工程大学信息与导航学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第9期2636-2641,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(61172148) 航空基金资助项目(20112090616)~~; 文摘针对基于随机上下文无关文法(SCFG)建模的多功能雷达(MFR)概率学习问题,在传统Inside-Outside(IO)算法和Viterbi-Score(VS)算法的基础上,提出一种基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法。该算法通过对截获的雷达数据进行预处理,构造可以反映派生过程的Earley剖析表,并且基于最大子树概率原则从剖析表中提取出最优剖析树,利用改进的IO算法和改进的VS算法对文法概率进行学习,实现MFR参数估计,得到文法参数后,再利用Viterbi算法对MFR状态进行估计。理论分析和实验仿真表明,与IO算法和VS算法相比,改进算法在保持估计精度的同时,可以有效降低计算复杂度和减少运行时间,验证了Earley算法能够提高文法概率的学习速度。; 关键词随机上下文无关文法多功能雷达 Earley算法参数估计状态估计; Keywords Stochastic Context-Free Grammar （SCFG） muhi-function radar （mfr） Earley algorithm parameterestimation state estimation; 分类号 U416.216 [交通运输工程—道路与铁道工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法被引量：19: 4; 作者张柏开朱卫纲; 机构航天工程大学电子与光学工程系航天工程大学研究生院; 出处《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期819-825,共7页; 基金 CEMEE国家重点实验室项目（2018Z0202B）资助课题; 文摘基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar,MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q network,DQN)干扰决策方法。首先,分析MFR信号特点并构建干扰库,以此为基础研究干扰决策方法。其次,通过对DQN原理的简要阐述,提出了干扰决策方法及其决策流程。最后,对该决策方法进行了仿真试验并通过对比DQN和Q-Learning的决策性能,验证了所提方法的必要性。为提高决策的实时性和准确率,对DQN算法进行了改进,在此基础上,结合先验知识进一步提高了决策效率。仿真试验表明:该决策方法能够较好地自主学习实际战场中的干扰效果,对可执行多种雷达任务的MFR完成干扰决策。; 关键词多功能雷达干扰决策深度Q神经网络认知电子战先验知识; Keywords multifunctional radar(mfr) jamming decision-making deep Q neural network(DQN) cognitive electronic warfare priori knowledge; 分类号 TN974 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于HMM的雷达状态转移估计方法被引量：10: 5; 作者陈维高贾鑫朱卫纲唐晓婧; 机构装备学院研究生院装备学院光电装备系; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第10期2171-2180,共10页; 文摘针对传统识别模型存在的参数规律描述不全面的问题,提出一种适用于多功能雷达(MFR)的层级模型,该模型通过任务、状态、参数3个层级反映了MFR系统的运行机制,并依据不同的参数变化规律,设定多种函数进行描述,能够反映信号的联合变化和统计信息,较统计和脉冲样本图模型具备更好的识别效果。在层级模型基础上,针对MFR状态转移估计方法存在的鲁棒性、估计准确率不佳的问题,引入目标运动状态信息,构建双链隐马尔可夫模型(HMM),进而利用D-S(Dempster-Shafer)证据理论优化估计结果,提出一种基于HMM的雷达状态转移估计方法,实验结果表明,提出的方法较改进前具备更优异的鲁棒性和估计准确率。; 关键词多功能雷达(mfr) 状态转移隐马尔可夫层级模型 D-S证据理论; Keywords multi-function radar （mfr） state transition hidden Markov hierarchical model D-S evi-dence theory; 分类号 TN958.9 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名栈式降噪自编码器在波形单元识别中的应用被引量：6: 6; 作者陈维高朱卫纲唐晓婧贾鑫; 机构航天工程大学; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期94-100,共7页; 文摘为提高多功能雷达(Multi-Function Radar,MFR)波形单元的识别准确率和鲁棒性,提出一种栈式降噪自编码器(Stacked Denoising Autoencoders,SDAE)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的波形单元识别方法.首先摒弃传统依赖脉冲序列分析技术对MFR信号进行处理的方法,通过分析波形单元结构并借助参数间的联合变化特征,提出一种MFR波形单元分段识别模型,将传统对脉冲序列的识别转化为对MFR波形单元的识别;然后在该模型的基础上引入SDAE,对训练样本数据、SDAE隐含层神经元节点进行加噪处理,并利用这些加噪后的样本数据训练优化SDAE网络模型,提取出样本数据的深层稳健特征;最后引入SVM算法,借助SDAE挖掘出的样本深层特征,实现SVM模型的优化,得到最终的波形单元识别模型(SDAE-SVM).仿真实验表明:提出的波形单元识别方法在相同样本数目和测试误差的条件下,与SVM算法相比,能够取得较高的识别准确率,具备更优越的识别效果.证实MFR波形单元识别模型是有效的,且通过SDAE网络的引入,使得SDAE-SVM方法能够自主地挖掘原始信号的深层特征,提高波形单元识别的鲁棒性和准确率.; 关键词多功能雷达波形单元深度学习降噪自编码器支持向量机; Keywords Multi-Function radar(mfr) waveform unit Deep Learning Stacked Denoising Autoencoders(SDAE) Support Vector Machine(SVM); 分类号 TN958.92 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	MFR认知干扰决策体系构建及关键技术	张柏开朱卫纲	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2020	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于随机无穷自动机的多功能雷达辐射源识别方法	曹帅王布宏李龙军刘帅琦	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2017	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于Earley算法的多功能雷达文法概率快速学习算法	曹帅王布宏刘新波沈海鸥	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2016	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	对多功能雷达的DQN认知干扰决策方法	张柏开朱卫纲	《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心	2020	19	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于HMM的雷达状态转移估计方法	陈维高贾鑫朱卫纲唐晓婧	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	10	在线阅读下载PDF 职称材料
6	栈式降噪自编码器在波形单元识别中的应用	陈维高朱卫纲唐晓婧贾鑫	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	6	在线阅读下载PDF 职称材料