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题名基于残差自编码器的电磁频谱地图构建方法
被引量：3
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作者
张晗
韩宇
姜航
付江志
林云
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机构
哈尔滨工程大学信息与通信工程学院
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出处
《无线电通信技术》
2023年第2期255-261,共7页
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基金
国家自然科学基金(61771154)。
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文摘
频谱地图是一种表征区域内功率谱密度(Power Spectral Density, PSD)空间分布的可视化方法,在实现频谱资源空间复用等方面具有重要作用。针对实际复杂场景下频谱地图构建精度低的问题,提出了一种基于残差自编码器的频谱地图构建方法,通过添加残差连接使编码器的信息可以直接映射到解码器相应部分,以提高频谱地图构建中的网络收敛性能并降低误差。仿真实验结果表明,所提出的方法相比于基于传统插值方法和自编码器模型具有更好的性能,在0.01采样率下其构建误差降低了9.7%。
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关键词
频谱地图
残差自编码器
深度学习
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Keywords
spectrum map
residual autoencoder
deep learning
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分类号
TN919.23
[电子电信—通信与信息系统]
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题名基于数据融合及残差卷积自编码器的结构损伤识别方法
被引量：7
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作者
刘玉驰
蒋玉峰
王树青
马春可
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机构
中国海洋大学工程学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第4期194-203,共10页
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基金
国家重点研发计划(2019YFC0312404)
山东省重大科技创新工程项目(2019JZZY010820)
国家杰出青年科学基金项目(51625902)。
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文摘
深海混输立管作业期间持续遭受外部风浪流耦合荷载及内部矿液两相流体磨蚀作用,长期作用下结构损伤逐渐积累。立管结构呈高长细比、柔性状态,传统结构损伤识别过程中存在模态参数识别困难、单测点响应损伤敏感度低等诸多问题。针对上述问题,该研究提出了基于数据融合及一维残差卷积自编码器(one dimension residual convolution autoencoder, 1D-RCAE)的深海混输立管结构损伤识别方法,以结构损伤敏感的应变动态响应为输入,使用主成分分析(principal component analysis, PCA)进行多测点应变响应特征融合,进一步利用1D-RCAE自动提取损伤敏感特征,以结构损伤前后敏感特征间的马氏距离构建结构损伤判定指标,实现混输立管结构健康状态监测。通过500 m深海混输立管结构数值模拟和立管物理缩尺模型试验对该研究提出的方法进行验证,结果表明,有限测量信息下能够有效实现深海混输立管结构损伤识别,其中数值模拟验证损伤识别准确率高于99%,物理模型验证损伤识别准确率高于98%。同时探究了噪声污染、海洋环境因素变化对该研究提出方法损伤识别性能的影响规律。
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关键词
深海混输立管
结构损伤识别
一维残差卷积自编码器(1D-RCAE)
主成分分析(PCA)
数据融合
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Keywords
deep-sea mining riser
structural damage identification
one dimensional residual convolutional auto-encoder(1D-RCAE)
principal component analysis(PCA)
data fusion
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分类号
TU317
[建筑科学—结构工程]
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题名基于深度学习的空中目标威胁评估技术研究
- 3
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作者
江达伟
董阳阳
张立东
路宵
董春曦
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机构
西安电子科技大学电子工程学院
中国人民解放军
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出处
《系统仿真学报》
北大核心
2025年第3期791-802,共12页
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文摘
为了实现对空中作战目标的有效评估,提出了一种基于深度学习的空中目标威胁评估方法。根据空中目标的威胁特性,从平台层和设备层2个角度出发,对电子对抗作战所面对的空中目标的威胁属性进行了分析,构建了空中目标威胁评估指标体系,并建立了空中目标威胁评估指标数据集。以卷积神经网络为基础,引入残差结构对该网络进行优化,建立了威胁评估模型,利用构建的指标数据集进行训练,得出空中目标的威胁排序。仿真实验表明:威胁评估方法准确率高,鲁棒性强,具有较好的适用性和有效性,为威胁评估提供了一种新思路。
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关键词
电子对抗
威胁评估
深度学习
残差网络
残差卷积自编码器
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Keywords
electronic countermeasure
threat assessment
deep learning
residual network
residual convolutional auto-encoder
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分类号
TP391.9
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于深度学习的水平非均匀蒸发波导反演方法研究
- 4
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作者
吴佳静
张金鹏
张玉石
魏志强
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机构
中国电波传播研究所电波环境特性及模化技术重点实验室
中国海洋大学
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出处
《电波科学学报》
CSCD
北大核心
2023年第4期665-672,共8页
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基金
国家自然科学基金(U2006207)。
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文摘
水平非均匀蒸发波导是一种异常的大气结构,在海上出现的概率高,对海上低空雷达具有较强的电磁捕获能力.然而,海上低空蒸发波导修正折射率剖面反演过程中由于水平方向剖面参数的非均匀变化,导致在实际的海洋环境中产生较大的反演复杂度和误差.为解决上述问题,首先提出了一维残差扩张因果卷积自编码器(one-dimensional residual dilated causal convolutional autoencoder,1D-RDCAE)网络实现低自由度的非均匀蒸发波导剖面建模,其次提出了多尺度卷积残差网络(multi-scale convolutional attention residual network,MSCA-ResNet)框架来实现水平非均匀蒸发波导剖面反演.为验证建模模型的有效性,在模拟海杂波功率数据集上验证降维模型的有效性,实验结果表明,基于1D-RDCAE比基于主分量分析法、堆栈自动编码器和一维卷积自动编码器降维重构后更接近原始数据,并且在模型训练过程中收敛速度更快.为了验证反演模型的有效性,在模拟的海杂波和实测海杂波数据上进行了测试,结果表明基于仿真海杂波和实测海杂波数据分别可实现蒸发波导高度反演准确率为96.98%和91.25%,优于目前典型的反演方法.本文提出的基于深度学习的水平非均匀蒸发波导反演方法具有模型反演效率高、模型复杂度低、反演误差小的特点,为海上反常传播环境实时高精度认知提供了新技术.
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关键词
海杂波
蒸发波导
水平非均匀
深度学习
反演
主分量分析(PCA)法
一维残差扩张因果卷积自编码器
多尺度卷积残差网络
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Keywords
sea clutter
evaporation duct
range direction inhomogeneous
deep learning
inversion
principal component analysis(PCA)
one-dimensional residual dilated causal convolutional autoencoder
multi-scale convolutional residual network
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分类号
TN011
[电子电信—物理电子学]
P732
[天文地球—海洋科学]
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