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基于频域校正的快速长时间积累算法
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作者 王泽玉 李明 +4 位作者 卢云龙 陈洪猛 曹润清 左磊 张鹏 《航空兵器》 2016年第2期61-65,共5页
针对长时间积累过程中回波信号出现的距离徙动和多普勒走动问题,提出一种基于频域校正的快速长时间积累算法。该算法首先利用Radon-Ambiguity变换对脉压以后的回波信号进行加速度估计,用得到的估计值构造加速度补偿因子消除距离弯曲和... 针对长时间积累过程中回波信号出现的距离徙动和多普勒走动问题,提出一种基于频域校正的快速长时间积累算法。该算法首先利用Radon-Ambiguity变换对脉压以后的回波信号进行加速度估计,用得到的估计值构造加速度补偿因子消除距离弯曲和多普勒走动,然后选取回波包络之间的相关系数作为代价函数对目标的速度进行估计,用得到的估计值构造速度补偿因子消除距离走动。仿真结果验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 长时间积累 距离徙动 多普勒走动 补偿因子 频域校正
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一种对称三角线性调频连续波雷达的校正算法 被引量:10
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作者 侯志 缪晨 +1 位作者 吴文 张铎 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第12期1546-1550,共5页
FFT变换的分辨率和栅栏效应会对系统测速、测距精度造成影响,实际应用中需要对线性调频连续波(LFMCW)雷达回波处理结果进行频域校正。分析了对称三角线性调频连续波雷达二维FFT测距、测速以及去耦合原理,提出了一种频域校正方法,该方法... FFT变换的分辨率和栅栏效应会对系统测速、测距精度造成影响,实际应用中需要对线性调频连续波(LFMCW)雷达回波处理结果进行频域校正。分析了对称三角线性调频连续波雷达二维FFT测距、测速以及去耦合原理,提出了一种频域校正方法,该方法对雷达回波信号进行二维信号处理并对信号处理结果分别进行校正,消除了多普勒频移不敏感目标的距离速度耦合现象和FFT变换栅栏效应对系统测量精度的影响,从而提高测距、测速精度。仿真和试验结果证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 雷达工程 线性调频连续波雷达 二维信号处理 频域校正
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解耦知识蒸馏优化的域自适应跨库情感识别
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作者 高翔 白静 +2 位作者 薛珮芸 董浙南 强彦 《现代电子技术》 北大核心 2024年第17期173-180,共8页
减小域间差异和加强特征情感表达是解决跨库语音情感识别任务的两个主要问题,但少有研究同时考虑到上述问题,为此,提出一种基于解耦知识蒸馏策略优化的域自适应跨库语音情感识别算法。在域自适应算法中引入解耦知识蒸馏(DKD)策略,提高... 减小域间差异和加强特征情感表达是解决跨库语音情感识别任务的两个主要问题,但少有研究同时考虑到上述问题,为此,提出一种基于解耦知识蒸馏策略优化的域自适应跨库语音情感识别算法。在域自适应算法中引入解耦知识蒸馏(DKD)策略,提高特征提取器获取具有显著情感信息的域不变特征的能力;并提出一个时频域自校正卷积神经网络(TFSC-CNN),融合不同感受域的特征细节,丰富特征中的情感信息,作为教师模型,指导特征提取器的训练过程;最后,使用优化后的特征提取器进行对抗训练,减小特征的域间差异,提升模型的泛化能力。所提方法在CASIA、EmoDB和RAVDESS数据集上进行了6组不同的跨库语音情感识别任务,在UAR和WAR两个评价指标上分别取得了49.74%和50.62%的识别结果;同时,通过消融实验进一步验证了不同改进模块的有效性。文中方法为跨库情感识别提供了一种新思路。 展开更多
关键词 跨库语音情感识别 频域校正模块 解耦知识蒸馏 域自适应 对抗训练 域不变特征
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一种Chirp雷达包络对齐新方法 被引量:11
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作者 夏卓卿 陆军 陈伟建 《雷达科学与技术》 2010年第1期44-48,共5页
长时间相参积累是提高Chirp雷达对微弱目标检测能力的主要方法之一。但是,目标的径向运动会引起目标回波在脉冲间发生包络走动从而影响积累性能。首先分析了Chirp雷达中包络走动对长时间相参积累性能的影响,然后提出了一种基于频域校正... 长时间相参积累是提高Chirp雷达对微弱目标检测能力的主要方法之一。但是,目标的径向运动会引起目标回波在脉冲间发生包络走动从而影响积累性能。首先分析了Chirp雷达中包络走动对长时间相参积累性能的影响,然后提出了一种基于频域校正的Chirp雷达包络对齐新方法。分析了其原理、步骤并通过仿真表明该算法能大大地改善积累性能。最后在运算量上与目前几种包络对齐方法进行了对比,通过分析对比表明其运算量大大低于目前的几种积累方法。 展开更多
关键词 长时间相参积累 包络走动 频域校正 运算量
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某光电跟踪系统伺服控制算法研究 被引量:2
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作者 戴健 韦家军 孙元 《兵工自动化》 2018年第8期61-66,共6页
为提升装备的跟踪精度和作战能力,以实际工程项目为背景,提出一种某光电跟踪系统伺服控制算法。针对电流环的频域建模、频域串联校正和工程验证方法,采用由外向内分析和由内向外设计的思路,通过分析光电稳定跟踪系统伺服控制的电流环架... 为提升装备的跟踪精度和作战能力,以实际工程项目为背景,提出一种某光电跟踪系统伺服控制算法。针对电流环的频域建模、频域串联校正和工程验证方法,采用由外向内分析和由内向外设计的思路,通过分析光电稳定跟踪系统伺服控制的电流环架构以及控制器设计,构建电流环被控对象、速度环被控对象和位置环被控对象模型,设计出控制算法。仿真结果表明:该算法既能有效地提升伺服系统性能,又能提高研发效率,具有较大的工程意义。 展开更多
关键词 光电跟踪系统 转台 伺服控制 电流环控制算法 频域校正
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基于梅尔频谱分离和LSCNet的声学场景分类方法 被引量:3
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作者 费鸿博 吴伟官 +1 位作者 李平 曹毅 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期124-130,123,共8页
针对现有频谱分离方法进行声学场景分类研究时其分类准确率不高的问题,提出了一种基于梅尔频谱分离和长距离自校正卷积神经网络(long-distance self-calibration convolutional neural network,LSCNet)的声学场景分类方法。首先,介绍了... 针对现有频谱分离方法进行声学场景分类研究时其分类准确率不高的问题,提出了一种基于梅尔频谱分离和长距离自校正卷积神经网络(long-distance self-calibration convolutional neural network,LSCNet)的声学场景分类方法。首先,介绍了频谱的谐波打击源分离原理,提出了一种梅尔频谱分离算法,将梅尔频谱分离出谐波分量、打击源分量和残差分量;然后,结合自校正神经网络和残差增强机制,提出了一种长距离自校正卷积神经网络;该模型采用频域自校正算法以及长距离增强机制来保留特征图原始信息,通过残差增强机制和通道注意力增强机制加强了深层特征与浅层特征间的关联度,且结合多尺度特征融合模块,以进一步提取模型训练中输出层的有效信息,从而提高模型的分类准确率;最后,基于Urbansound8K和ESC-50数据集开展了声学场景分类实验。实验结果表明:梅尔频谱的残差分量能够针对性地减少背景噪音的影响,从而具有更好的分类性能,且LSCNet实现了对特征图中频域信息的关注,其最佳分类准确率分别达到90.1%和88%,验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 声学场景分类 梅尔频谱分离算法 长距离自校正卷积神经网络 频域校正算法 多尺度特征融合
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