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通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计
被引量：
1
1
作者
赵德芳
张天骐
+1 位作者
侯瑞玲
庞统
《现代防御技术》
北大核心
2010年第6期85-91,共7页
针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变...
针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。
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关键词
通信侦察
无监督神经网络
主分量分析
自适应变步长学习算法
直接序列扩频信号
伪码序列
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职称材料
高精度位场边界识别方法及在煤矿火烧区边界解释的应用
2
作者
李健威
薛生
+2 位作者
侯彦威
李雄伟
郭建磊
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2757-2768,共12页
场源边界识别是位场数据解释必不可少的任务,早先人们使用数据的分布特征来获取场源的边界信息,难以在较强的背景异常条件下识别弱异常,为此使用基于一定窗口尺寸的自动控制滤波器来识别场源的分布,然而这种方法的结果对于窗口尺寸有较...
场源边界识别是位场数据解释必不可少的任务,早先人们使用数据的分布特征来获取场源的边界信息,难以在较强的背景异常条件下识别弱异常,为此使用基于一定窗口尺寸的自动控制滤波器来识别场源的分布,然而这种方法的结果对于窗口尺寸有较大的依赖,且对于复杂异常难以良好应用。近几年,人们主要采用位场数据导数的特征点反映场源边界信息的特征,然后利用成像结果与边界的对应关系来识别场源体的水平边界。其中,磁异常水平导数的极值、垂直导数的零值与地质体边界相对应,现有边界识别方法主要采用一阶水平和垂直导数的比值所组成的均衡边界识别滤波器来完成地质体位置的圈定,但方法分辨率和泛用性较低。基于此,提出将基于不同阶导数比值的边界检测滤波器与多尺度无监督深度学习相结合,利用不同阶导数比值来获得更高分辨率的边缘成像结果,同时建立Deep Image Prior(DIP)与Generative Adversarial Network-None Local(GAN-NL)网络相结合的多尺度无监督深度学习,根据边缘成像结果的极值来获取源水平位置。利用多尺度DIP网络来识别源位置,在DIP网络中加入自注意机制神经网络增强其学习能力,可以在不需要大量数据标签的情况下去除噪声,利用GAN-NL网络对极值点进行分类,给出极值点的位置信息。与其他边缘检测滤波器比较的结果表明:所开发的边界识别方法具有更高的分辨能力,其能够更精确、更清晰地显示场源的边缘,相对常规方法精度提升15%左右。多尺度无监督深度学习可以根据边缘成像结果自动给出源边缘,且结果与真实边缘一致,具有良好的泛用性。通常情况下,煤层与围岩之间不存在明显的磁性差异。而煤层自燃时,高温使煤层顶板地层中的黄铁矿、菱铁矿等结核体受热变质,形成含铁磁性矿物的烧成岩。温度降低后,保留了强烈的热剩余物,磁化强度比燃烧前高几十倍,因此煤矿燃烧区存在明显的磁异常。这一特性为利用磁测法圈定燃烧区域边界提供了物理前提。针对山东某矿煤田燃烧区开展磁法勘探来查明其分布,将所开发的边界识别方法用于获取火烧区的分布范围,后期打钻验证结果准确率85%。
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关键词
位场
边界识别
多尺度
无监督神经网络
煤矿火烧区
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职称材料
题名
通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计
被引量：
1
1
作者
赵德芳
张天骐
侯瑞玲
庞统
机构
重庆邮电大学信号与信息处理重庆市重点实验室
出处
《现代防御技术》
北大核心
2010年第6期85-91,共7页
基金
国家自然科学基金项目（61071196）
国家自然科学基金——中物院NSAF联合基金项目（10776040）；教育部新世纪优秀人才支持计划（NCET-10-0927）；信号与信息处理重庆市市级重点实验室建设项目（CSTC,2009CA2003）；重庆市自然科学基金项目（CSTC,2009BB2287）的资助.
文摘
针对直接序列扩频通信信号伪噪声(PN)码的干扰侦察问题,在已知信号伪码参数的前提下对直扩信号进行特征分析,用基于变步长的PCA神经网络方法来实现伪码序列的盲估计。该方法利用基于Hebb学习规则的无监督多主分量神经网络,结合自适应变步长学习算法,在估计在线特征值的基础上来控制步长的变化,以使神经网络最终达到较好的稳态收敛。理论分析和仿真结果表明,本方法能在较低信噪比的情况下对较长伪码进行准确的估计。
关键词
通信侦察
无监督神经网络
主分量分析
自适应变步长学习算法
直接序列扩频信号
伪码序列
Keywords
signal reconnaissance
unsupervised neural network
principal components analysis （PCA）
adaptive variable step-size learning algorithm
direct sequence spread spectrum signal
pseudo noise（PN） sequence
分类号
TN911 [电子电信—通信与信息系统]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
高精度位场边界识别方法及在煤矿火烧区边界解释的应用
2
作者
李健威
薛生
侯彦威
李雄伟
郭建磊
机构
安徽理工大学安全科学与工程学院
安徽理工大学煤炭安全开采国家地方联合工程研究中心
中煤科工西安研究院(集团)有限公司
出处
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第6期2757-2768,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(42304163,42374176)。
文摘
场源边界识别是位场数据解释必不可少的任务,早先人们使用数据的分布特征来获取场源的边界信息,难以在较强的背景异常条件下识别弱异常,为此使用基于一定窗口尺寸的自动控制滤波器来识别场源的分布,然而这种方法的结果对于窗口尺寸有较大的依赖,且对于复杂异常难以良好应用。近几年,人们主要采用位场数据导数的特征点反映场源边界信息的特征,然后利用成像结果与边界的对应关系来识别场源体的水平边界。其中,磁异常水平导数的极值、垂直导数的零值与地质体边界相对应,现有边界识别方法主要采用一阶水平和垂直导数的比值所组成的均衡边界识别滤波器来完成地质体位置的圈定,但方法分辨率和泛用性较低。基于此,提出将基于不同阶导数比值的边界检测滤波器与多尺度无监督深度学习相结合,利用不同阶导数比值来获得更高分辨率的边缘成像结果,同时建立Deep Image Prior(DIP)与Generative Adversarial Network-None Local(GAN-NL)网络相结合的多尺度无监督深度学习,根据边缘成像结果的极值来获取源水平位置。利用多尺度DIP网络来识别源位置,在DIP网络中加入自注意机制神经网络增强其学习能力,可以在不需要大量数据标签的情况下去除噪声,利用GAN-NL网络对极值点进行分类,给出极值点的位置信息。与其他边缘检测滤波器比较的结果表明:所开发的边界识别方法具有更高的分辨能力,其能够更精确、更清晰地显示场源的边缘,相对常规方法精度提升15%左右。多尺度无监督深度学习可以根据边缘成像结果自动给出源边缘,且结果与真实边缘一致,具有良好的泛用性。通常情况下,煤层与围岩之间不存在明显的磁性差异。而煤层自燃时,高温使煤层顶板地层中的黄铁矿、菱铁矿等结核体受热变质,形成含铁磁性矿物的烧成岩。温度降低后,保留了强烈的热剩余物,磁化强度比燃烧前高几十倍,因此煤矿燃烧区存在明显的磁异常。这一特性为利用磁测法圈定燃烧区域边界提供了物理前提。针对山东某矿煤田燃烧区开展磁法勘探来查明其分布,将所开发的边界识别方法用于获取火烧区的分布范围,后期打钻验证结果准确率85%。
关键词
位场
边界识别
多尺度
无监督神经网络
煤矿火烧区
Keywords
potential field
edge recognition
multiple scale
unsupervised deep learning
burning area
分类号
P31 [天文地球—固体地球物理学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
通信侦察中基于神经网络的伪码序列估计
赵德芳
张天骐
侯瑞玲
庞统
《现代防御技术》
北大核心
2010
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
高精度位场边界识别方法及在煤矿火烧区边界解释的应用
李健威
薛生
侯彦威
李雄伟
郭建磊
《煤炭学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
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