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题名对信号长度不敏感的瞬态信号检测方法
被引量：2
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作者
游波
蔡志明
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机构
武昌工学院信息工程系
海军工程大学水声工程系
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第6期1356-1361,共6页
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基金
国防973基础科学研究计划(No.6132200302)
国家自然科学基金(No.6419014)
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文摘
针对检测未知长度瞬态信号时累积和方法性能下降的问题,提出对瞬态信号长度不敏感的累积和检测方法.首先建立信号长度失配累积和方法检测模型,然后比较了该方法和常规累积和方法在长度匹配和失配情况下的理论和仿真检测性能,并利用海试单通道波束形成后数据对两种方法进行了比较.结果表明,本文所述方法对未知长度瞬态信号检测性能稳定,且优于长度失配时的常规累积和方法.
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关键词
累积和检验
瞬态信号检测
未知信号长度
被动声纳检测
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Keywords
Page Test
transient signal detection
unknown signal length
passive sonar detection.
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分类号
TB566
[交通运输工程—水声工程]
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题名基于强化学习的自适应干扰波形设计
被引量：10
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作者
陈涛
张颖
黄湘松
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
黑龙江省多学科协同认知人工智能技术与应用重点实验室
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出处
《空天防御》
2021年第2期59-66,共8页
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基金
国防科技基础加强计划(2019-JCJQ-ZD-067-00)
航空科学基金(201801P6003)。
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文摘
针对传统干扰算法无法适应信号环境变化的问题,提出将Q-Learning算法与“切割”假设法相结合应用到干扰波形设计中,使干扰波形能够达到自适应雷达信号长度变化的效果。该算法主要针对雷达检测环节进行干扰,其中采用恒虚警概率(constant false alarm rate,CFAR)作为环境交互模型,通过强化学习自适应地调整间歇采样信号的采样时间与转发时间,在此基础上对未知长度雷达信号进行“切割”处理以达到最佳干扰的目的。最后进行仿真,实现了对未知雷达信号的干扰。仿真结果表明:在信号模型不定的条件下,强化学习算法在决策时可以充分利用历史数据,相对于传统算法,强化学习算法可以达到更好的干扰效果。
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关键词
间歇采样转发干扰
恒虚警概率检测
Q-LEARNING
切割假设法
未知长度雷达信号
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Keywords
intermittent sampling and forwarding interference
CFAR
reinforcement learning
“cutting”assumption method
unknown length of radar signal
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分类号
TN974
[电子电信—信号与信息处理]
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