针对多雷达辐射源脉冲交错背景下,线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号低信噪比导致的脉冲分裂带来原始信号参数难以估计的问题,本文提出了基于深度神经网络和直方图统计的LFM信号两阶段提取与参数估计方法。首先利用双向长...针对多雷达辐射源脉冲交错背景下,线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号低信噪比导致的脉冲分裂带来原始信号参数难以估计的问题,本文提出了基于深度神经网络和直方图统计的LFM信号两阶段提取与参数估计方法。首先利用双向长短时记忆网络挖掘原始脉冲流中LFM信号与非LFM信号的调制模式差异并进行分类;其次通过序列调频斜率直方图寻找LFM信号分裂脉冲序列间隐含的原始信号调频斜率信息,提取不同调频斜率的LFM信号脉冲子序列;最后在每个子序列中分别估计原始信号的参数。仿真实验结果表明,相较于传统的序列差值直方图算法和循环神经网络分选方法,本文所提方法能够更准确地提取出LFM脉冲信号,并得到较为精确的参数估计结果。展开更多
随着四元数的广泛应用,大型四元数结构矩阵方程的求解成为科学计算的重要课题。针对四元数亚正定系统AX=B,在新自共轭正定和斜自共轭分裂迭代(new positive definite and skew-self-conjugate splitting,NPSS)基础上,通过引入双参数和...随着四元数的广泛应用,大型四元数结构矩阵方程的求解成为科学计算的重要课题。针对四元数亚正定系统AX=B,在新自共轭正定和斜自共轭分裂迭代(new positive definite and skew-self-conjugate splitting,NPSS)基础上,通过引入双参数和松弛加速技术,构建出两种新的混参分裂迭代格式,即非对称新自共轭正定和斜自共轭分裂迭代(asymmetric new positive definite and skew-self-conjugate splitting,ANPSS),以及超松弛非对称新自共轭正定和斜自共轭分裂迭代(successive over relaxation asymmetric new positive definite and skew-self-conjugate splitting,SANPSS),同时运用四元数矩阵特征值理论,证明了这两种迭代的收敛性,并给出相关参数的取值范围。采用四元数矩阵的复表示方法,在MATLAB环境下实现该系统的数值求解。数值算例表明,多参数的灵活选取,显示出所提混参分裂迭代相比NPSS迭代具有更高的收敛效率。展开更多
文摘针对多雷达辐射源脉冲交错背景下,线性调频(Linear Frequency Modulation,LFM)信号低信噪比导致的脉冲分裂带来原始信号参数难以估计的问题,本文提出了基于深度神经网络和直方图统计的LFM信号两阶段提取与参数估计方法。首先利用双向长短时记忆网络挖掘原始脉冲流中LFM信号与非LFM信号的调制模式差异并进行分类;其次通过序列调频斜率直方图寻找LFM信号分裂脉冲序列间隐含的原始信号调频斜率信息,提取不同调频斜率的LFM信号脉冲子序列;最后在每个子序列中分别估计原始信号的参数。仿真实验结果表明,相较于传统的序列差值直方图算法和循环神经网络分选方法,本文所提方法能够更准确地提取出LFM脉冲信号,并得到较为精确的参数估计结果。
文摘随着四元数的广泛应用,大型四元数结构矩阵方程的求解成为科学计算的重要课题。针对四元数亚正定系统AX=B,在新自共轭正定和斜自共轭分裂迭代(new positive definite and skew-self-conjugate splitting,NPSS)基础上,通过引入双参数和松弛加速技术,构建出两种新的混参分裂迭代格式,即非对称新自共轭正定和斜自共轭分裂迭代(asymmetric new positive definite and skew-self-conjugate splitting,ANPSS),以及超松弛非对称新自共轭正定和斜自共轭分裂迭代(successive over relaxation asymmetric new positive definite and skew-self-conjugate splitting,SANPSS),同时运用四元数矩阵特征值理论,证明了这两种迭代的收敛性,并给出相关参数的取值范围。采用四元数矩阵的复表示方法,在MATLAB环境下实现该系统的数值求解。数值算例表明,多参数的灵活选取,显示出所提混参分裂迭代相比NPSS迭代具有更高的收敛效率。
