行人惯性定位新动态:基于神经网络的方法、性能与展望

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作者 李岩 施忠臣 +6 位作者 侯燕青 戚煜华 谢良 陈伟 陈洪波 闫野 印二威 《自动化学报》 北大核心 2025年第2期271-286,共16页

行人惯性定位(Inertial positioning,IP)通过惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)的测量序列来估计行人的位置,近年来已成为解决室内或卫星信号遮挡环境下行人自主定位的重要手段.然而,传统惯性定位方法在双重积分时易受误差... 行人惯性定位(Inertial positioning,IP)通过惯性测量单元(Inertial measurement unit,IMU)的测量序列来估计行人的位置,近年来已成为解决室内或卫星信号遮挡环境下行人自主定位的重要手段.然而,传统惯性定位方法在双重积分时易受误差源影响导致漂移问题,一定程度上限制了行人惯性定位在长时间长距离实际运动中的应用.幸运的是,基于神经网络(Neural network,NN)的方法能够仅从IMU历史数据中学习行人的运动模式并修正惯性测量值在积分时引起的漂移.为此,本文对近期基于深度神经网络(Deep neural network,DNN)的行人惯性定位进行全面综述.首先对传统的惯性定位方法进行了简要介绍;其次,按照是否融入领域知识分别介绍了端到端(End-to-end,ETE)的神经惯性定位方法和融合领域知识的神经惯性定位方法的研究动态;然后,概述了行人惯性定位的基准数据集和评价指标,并分析比较了其中一些代表性方法的优势和不足;最后,对该领域需要解决的关键难点问题进行了总结,并探讨基于DNN的行人惯性定位未来所面临的关键挑战与发展趋势,以期为后续的研究提供有益参考. 展开更多

关键词 惯性测量单元 位置跟踪 神经网络 行人航位推算 自主导航 移动设备

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数字孪生战场:概念、架构与技术 被引量：2

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作者 熊宇涵 李雄 《系统工程与电子技术》 北大核心 2025年第1期141-152,共12页

当前作战仿真模型存在态势理解滞后、物理模型无法更新等问题,这些问题将影响后续态势推演与决策效果。为此,提出数字孪生战场的概念,并建立数字孪生战场的4层架构模型。基于这种模型,分析其在战场空间的部署方式及寿命周期运用,探讨其... 当前作战仿真模型存在态势理解滞后、物理模型无法更新等问题,这些问题将影响后续态势推演与决策效果。为此,提出数字孪生战场的概念,并建立数字孪生战场的4层架构模型。基于这种模型,分析其在战场空间的部署方式及寿命周期运用,探讨其潜在运用价值。同时,从多源数据采集与处理、孪生战场建模、模型动态更新和态势推演与决策4个视角出发,讨论数字孪生战场建模所需的关键技术。随着作战仿真模型的运用,可以帮助指挥机构做出更高效的决策。 展开更多

关键词 数字孪生战场 指挥决策 多源数据采集 作战建模 模型更新 态势推演

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基于门控机制的并行CNN-Transformer神经网络的多参数欺骗干扰检测方法

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作者 庄学彬 牛犇 +1 位作者 林子健 张林杰 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期2005-2014,共10页

在日益复杂的电磁环境中,卫星导航信号极易受到欺骗干扰,因此有必要对欺骗干扰进行检测。针对多种欺骗干扰场景下,单一参数欺骗检测方法不通用、不够鲁棒的问题,该文提出了一种基于门控机制的并行CNN-Transformer神经网络(PCTN)的多参... 在日益复杂的电磁环境中,卫星导航信号极易受到欺骗干扰,因此有必要对欺骗干扰进行检测。针对多种欺骗干扰场景下,单一参数欺骗检测方法不通用、不够鲁棒的问题,该文提出了一种基于门控机制的并行CNN-Transformer神经网络(PCTN)的多参数欺骗干扰信号检测算法,用于检测接收机是否受到欺骗信号的干扰。该算法考虑了欺骗干扰在跟踪阶段对接收机各参数的影响,并从中提取出多个特征信息组成多维时间序列。对序列进行预处理后,利用PCTN网络提取序列的时间前后联系和多个维度上的特征信息。实验结果表明,所提算法在TEXBAT数据集以及实采数据集上分别取得了99%和94.5%以上的总体检测率,能够有效提升多场景下欺骗干扰检测算法的通用性和泛化性。 展开更多

关键词 卫星导航 欺骗干扰检测 多参数 深度学习

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基于形态学变换的建筑物布局雷达环视图像融合方法

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作者 谢洪途 邹鹏 +3 位作者 张琳 胡俊 朱楠楠 姜和俊 《哈尔滨工程大学学报》 北大核心 2025年第3期581-591,共11页

针对建筑物布局雷达成像存在墙体虚焦展宽、边缘毛刺和墙体空洞等问题,本文提出了一种基于形态学变换的建筑物布局环视图像多尺度多方位融合方法,能够有效实现建筑物布局的高精度重构。采用非下采样剪切波变换将各视角雷达图像进行多尺... 针对建筑物布局雷达成像存在墙体虚焦展宽、边缘毛刺和墙体空洞等问题,本文提出了一种基于形态学变换的建筑物布局环视图像多尺度多方位融合方法,能够有效实现建筑物布局的高精度重构。采用非下采样剪切波变换将各视角雷达图像进行多尺度多方位分解;对低频图像采用基于形态学变换的融合方法进行处理,对高频图像采用区域方差取大的融合方法进行处理;分别将融合后的低频图像和高频图像进行非下采样剪切波变换逆变换,获得高质量的建筑物布局图。实验结果表明:本文所提方法能够获得高精度的建筑物布局图像,从而证明了本文理论分析的正确性与所提方法的有效性。 展开更多

关键词 穿墙雷达 建筑物布局 环视成像 多尺度多方位融合 形态学变换 非下采样剪切波变换 展宽抑制 空洞填充

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低轨卫星超宽带导航信号高动态性能分析

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作者 廖扬 伍蔡伦 +2 位作者 庄学彬 林子钧 房家乐 《导航定位学报》 北大核心 2025年第4期96-107,共12页

针对低轨卫星高动态环境下Ka频段超宽带(UWB)导航信号跟踪中存在较大载波多普勒频移和码多普勒与高阶动态应力的问题,提出一种基于动态场景的跟踪环路带宽设计方法:通过理论建模与最小误差准则,推导跟踪环路的最优环路带宽闭式解,该闭... 针对低轨卫星高动态环境下Ka频段超宽带(UWB)导航信号跟踪中存在较大载波多普勒频移和码多普勒与高阶动态应力的问题,提出一种基于动态场景的跟踪环路带宽设计方法:通过理论建模与最小误差准则,推导跟踪环路的最优环路带宽闭式解,该闭式解明确最优带宽与速度、加速度、加加速度的卫星运动参数及载噪比(C/N0)的定量关系。实验结果表明,在所推导的跟踪架构和设置的最优环路带宽下,跟踪码误差可稳定在±0.1个码片范围内,载波误差可稳定在±0.03周(1周载波长度=1倍波长)范围内,频率误差可稳定在±200 Hz范围内,能对卫星信号进行有效跟踪。提出的方法可为低轨卫星超宽带信号高动态跟踪环路带宽设计提供参考。 展开更多

关键词 高动态信号 超宽带(UWB) 低轨(LEO)卫星 环路带宽优化 跟踪

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动态海面SAR成像高精度仿真方法及其典型应用

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作者 王小青 祁瑞 +2 位作者 姚晓楠 徐诚极 晁小朋 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第3期712-734,共23页

合成孔径雷达(SAR)海洋遥感仿真是面向海洋应用的SAR系统设计的重要分析工具,同时也可以为复杂海洋现象SAR图像的检测、识别提供训练样本,为海洋参数反演提供正演模型,因此在SAR海洋遥感的SAR系统设计和应用中扮演着非常重要的角色。海... 合成孔径雷达(SAR)海洋遥感仿真是面向海洋应用的SAR系统设计的重要分析工具,同时也可以为复杂海洋现象SAR图像的检测、识别提供训练样本,为海洋参数反演提供正演模型,因此在SAR海洋遥感的SAR系统设计和应用中扮演着非常重要的角色。海面的运动特性、时变特性、去相干特性使得SAR海洋遥感的仿真难度和计算量要远远大于陆地固定目标的仿真,如何在保证仿真精度的情况下提升仿真效率是实现SAR海洋成像高精度、高效率仿真的关键。该文介绍了动态海面SAR成像仿真的主要方法以及发展现状和主要问题,给出了动态海面SAR成像高精度仿真中若干关键问题的实现方法,该仿真方法在保证较高的逼真度情况下(典型工况下仿真SAR图像谱谱峰误差3%,谱宽误差4%),能在10分钟内完成4 m分辨率情况下400 km^(2)场景的仿真。实现并介绍了动态海面SAR成像仿真在波浪谱反演、基于深度对消网络的海浪纹理抑制以及基于Wake2Wake网络的舰船尾迹检测方面的典型应用。这些应用案例一方面验证了该文给出的动态海面SAR成像高精度仿真的逼真度能够达到智能化仿真训练的要求,另一方面也说明了高精度仿真在SAR海洋图像智能化应用有很好的前景,可以成为解决SAR海洋遥感智能化应用中样本数据瓶颈的重要手段。 展开更多

关键词 动态海面 SAR回波仿真 波浪纹理抑制 舰船尾迹检测 波浪谱反演

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基于MFAC的数控机床位置伺服系统

7

作者 乔凌钰 费玉环 +2 位作者 郑凯 马振伟 刘玥 《南京信息工程大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第1期87-92,共6页

数控机床位置伺服系统是数控机床的重要组成部分,是一个复杂的机电系统,其控制受多方面因素的影响,控制难度较大,且其位置精度会影响数控机床的加工精度.本文以数控机床的位置伺服系统作为研究对象,通过改进算法来提高系统性能.本文基... 数控机床位置伺服系统是数控机床的重要组成部分,是一个复杂的机电系统,其控制受多方面因素的影响,控制难度较大,且其位置精度会影响数控机床的加工精度.本文以数控机床的位置伺服系统作为研究对象,通过改进算法来提高系统性能.本文基于传统的PI控制,采用紧格式动态线性化(CFDL)方法进一步对速度环与位置环进行改进,设计出改进前的无模型自适应控制(MFAC),之后通过增加控制项来对改进前MFAC算法进行改进,得到改进后的MFAC算法.将两种算法在Matlab/Simulink中分别进行仿真,结果表明改进后的MFAC控制方案能够保持改进前MFAC控制方案的优点,并且位置跟随性能增强,具有良好的鲁棒性. 展开更多

关键词 数控机床 位置伺服系统 永磁同步电机 无模型自适应控制

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一种联合边缘服务器部署与服务放置的方法

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作者 张俊娜 韩超臣 +2 位作者 陈家伟 赵晓焱 袁培燕 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期266-280,共15页

边缘计算(EC)在靠近用户的网络边缘部署边缘服务器(ES),并将服务放置在ES上,从而可以满足用户的服务需求。独立研究ES部署和服务放置问题的成果已有很多,但两者存在高度耦合关系。考虑到EC系统的收益,有必要提供付费服务,使得EC系统处... 边缘计算(EC)在靠近用户的网络边缘部署边缘服务器(ES),并将服务放置在ES上,从而可以满足用户的服务需求。独立研究ES部署和服务放置问题的成果已有很多,但两者存在高度耦合关系。考虑到EC系统的收益,有必要提供付费服务,使得EC系统处理用户服务请求时会获得相应收入。同时,EC系统处理用户服务请求时会产生时延和能耗成本,为了最大化EC系统的收益,在用户服务请求和服务价格不同的约束下,需要合适的服务放置方案来提高EC系统的收益。为此,在ES与基站之间的位置关系、ES部署和服务放置之间的耦合关系、服务副本数和服务价格等约束下,提出一种包括改进的k-means算法和多智能体强化学习算法的两步方法,使EC系统的收益最大化。首先,构建一个联合ES部署和服务放置模型,其中ES部署明确考虑了基站之间的位置关系,服务放置明确考虑了ES部署的位置,以及不同的服务请求和价格;然后,基于基站的位置关系和基站的服务请求负载,通过带约束的k-means算法,在不同约束条件下分别确定最佳的ES部署位置以及ES的协作域;最后,以最大化EC系统收益为目标,通过多智能体强化学习算法在ES上放置服务。实验结果表明,与对比方法相比,所提方法能够提高收益7%~23%。 展开更多

关键词 边缘计算 边缘服务器部署 服务放置 K-MEANS聚类算法 多智能体强化学习算法

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伯努利生成矩阵码中的统计力学性质 被引量：1

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作者 孟凡辉 马啸 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1869-1877,共9页

从统计物理的角度,结合自旋玻璃理论与复杂网络理论,系统地研究了伯努利系统低密度生成矩阵码的统计力学性质.首先给出系统低密度生成矩阵码的伯努利构造、编译码框架,并讨论节点度分布以及正规图与Erdös-Rényi(ER)随机图的联... 从统计物理的角度,结合自旋玻璃理论与复杂网络理论,系统地研究了伯努利系统低密度生成矩阵码的统计力学性质.首先给出系统低密度生成矩阵码的伯努利构造、编译码框架,并讨论节点度分布以及正规图与Erdös-Rényi(ER)随机图的联系.然后研究自旋玻璃理论框架下的编译码模型、码本与微观构型的关系、空腔方法与消息传递方程,提出针对系统码的种群动力学算法来高效分析其渐近性能.最后提出正规图配置模型(Normal Graph Configuration Model,NGCM)生成具有连接偏好性的正规图,研究异配性对置信传播(Belief Propagation,BP)译码算法性能的影响,并进一步分析其机理.仿真结果表明,种群动力学算法与BP译码算法本质上相同,但前者不局限于某个具体的码,因此在分析码集的渐近性能时更具优势.此外,适当的异配性能够显著提升BP算法在瀑布区的译码性能,获得更低误码率(Bit Error Rate,BER)并且降低译码迭代次数(复杂度). 展开更多

关键词 自旋玻璃 复杂网络 系统低密度生成矩阵码 空腔法 置信传播译码算法 异配性

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基于深度学习的半监督信号调制样式识别算法 被引量：3

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作者 张柏林 姬港 +2 位作者 朱宇轩 许向楠 唐万斌 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期511-518,共8页

得益于深度学习的发展,使用神经网络提升信号识别性能取得了很大进步。使用半监督方法充分利用未标记数据来辅助深度模型的训练,但是现有的半监督信号识别方法未考虑噪声的影响,因此提出了一种基于深度残差网络(Resnet)的半监督信号识... 得益于深度学习的发展,使用神经网络提升信号识别性能取得了很大进步。使用半监督方法充分利用未标记数据来辅助深度模型的训练,但是现有的半监督信号识别方法未考虑噪声的影响,因此提出了一种基于深度残差网络(Resnet)的半监督信号识别方法,并利用梯度逆转层改善了噪声对性能的影响。在开源数据集RML2016.10A、RML2016.10B和RML2016.10C上的实验结果表明,该半监督方法可借助少量标签数据信息和未标记数据来有效地训练深度模型,并且能缓解噪声对性能的影响。 展开更多

关键词 调制样式 半监督学习 卷积神经网络 信号识别

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四旋翼飞行器的RBF神经网络鲁棒自适应控制 被引量：1

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作者 马振伟 白浩 +1 位作者 陈洪波 王劲博 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1620-1628,共9页

针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全... 针对具有模型不确定性和有界外部扰动的四旋翼飞行器,提出了一种基于径向基函数神经网络的鲁棒自适应全局控制方法(RRAC)。所提方法结合了神经网络控制对未知非线性的强拟合能力和鲁棒控制的全局稳定性,解决了神经网络控制仅能实现半全局一致最终有界的问题,实现了控制精度和鲁棒性的双重提升。所设计的控制器由在近似域内工作的神经网络控制器和在近似域外工作的鲁棒控制器组成。引入一种新型切换函数来实现两者之间的平滑切换,以保证闭环系统的所有信号是全局一致最终有界的。利用Lyapunov函数和Barbalat引理严格证明了非线性四旋翼飞行器系统的稳定性。仿真表明,所设计的控制器在模型不确定性和有界外部扰动下对参考轨迹依旧保持良好的跟踪性能,且跟踪误差趋近于零。 展开更多

关键词 四旋翼飞行器 RBF神经网络 鲁棒自适应控制 平滑切换函数 全局一致最终有界

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面向流体力学的物理神经网络综述 被引量：1

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作者 田松岩 黄鑫格 +2 位作者 段焰辉 陈洪波 陈文秀 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S01期133-141,共9页

针对融合了物理控制方程,尤为适用于物理场预测的新兴神经网络方法——物理神经网络(PINN),开展深入的文献调研,形成对面向流体力学的物理神经网络方法发展趋势的研判。首先,对神经网络融合物理信息的思路进行溯源;其次,介绍当前物理神... 针对融合了物理控制方程,尤为适用于物理场预测的新兴神经网络方法——物理神经网络(PINN),开展深入的文献调研,形成对面向流体力学的物理神经网络方法发展趋势的研判。首先,对神经网络融合物理信息的思路进行溯源;其次,介绍当前物理神经网络基本架构,针对全连接型物理神经网络,从间断问题的高精度预测研究、偏微分方程(PDE)植入形式、流场重建问题、损失函数形式、多精度数据及多尺度问题以及训练控制等方面进行文献综述;再次,对于基于卷积神经网络(CNN)和其他新兴网络架构的物理神经网络进行文献梳理;最后,形成面向流体力学的物理神经网络发展趋势与思考。通过对2017年至2023年间近百篇文献的研究及相关数值实验可知,针对强间断的高分辨率预测是面向高速流动问题的物理神经网络研究中需要解决的重要问题;基于全连接网络的物理神经网络拥有无网格化的优势,可用于各类流动问题的求解;基于卷积网络的物理神经网络具备与已有传统数值方法深度融合的优势,可有效利用已有的流场图像、物理量云图等结构化数据,进行复杂流动问题的求解。 展开更多

关键词 流场预测 物理神经网络 损失函数 偏微分方程 间断问题

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DCT和无损编码的GNSS中频信号压缩算法

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作者 林子钧 庄学彬 +2 位作者 曾小慧 王帅 钟元芾 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期84-95,共12页

针对全球卫星导航系统(GNSS)中频信号在数据回放与分析、模拟测试场景下存储数据量大,内存占用高的问题,提出一种基于离散余弦变换(DCT)和无损编码的GNSS中频信号压缩算法:结合DCT变换和多种主流无损编码技术,根据信号功率谱特性确定压... 针对全球卫星导航系统(GNSS)中频信号在数据回放与分析、模拟测试场景下存储数据量大,内存占用高的问题,提出一种基于离散余弦变换(DCT)和无损编码的GNSS中频信号压缩算法:结合DCT变换和多种主流无损编码技术,根据信号功率谱特性确定压缩方式和多个压缩阈值,实现信号功率谱的多阶层自适应压缩;针对多种采样率信号和多种量化位宽信号进行实验,利用软件接收机评估算法对信号功率估计精度的影响及算法压缩性能。结果表明,DCT_Zstd算法可以同时满足压缩率较低和压缩时间较短的需求,算法对仿真信号和实测信号的最小功率损失分别约为0.16 dBHz和0.51 dBHz,特别是对实测信号的压缩率可达1%的同时,仅对导航定位解算有微小的影响。 展开更多

关键词 全球卫星导航系统(GNSS) 中频信号 信号压缩 离散余弦变换 无损编码 功率估计

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基于脉冲神经网络的轻量化SAR图像舰船识别算法

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作者 谢洪途 陈佳兴 +1 位作者 张琳 朱楠楠 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期474-482,共9页

针对传统方法进行合成孔径雷达(SAR)图像目标识别存在参数多、能耗高等问题,提出了一种基于脉冲神经网络(SNN)的轻量化SAR图像舰船识别算法.首先,利用视觉注意力机制提取SAR图像视觉显著图,采用泊松编码器进行脉冲序列编码,能抑制背景... 针对传统方法进行合成孔径雷达(SAR)图像目标识别存在参数多、能耗高等问题,提出了一种基于脉冲神经网络(SNN)的轻量化SAR图像舰船识别算法.首先,利用视觉注意力机制提取SAR图像视觉显著图,采用泊松编码器进行脉冲序列编码,能抑制背景噪声干扰.然后,结合泄漏整合发射(LIF)脉冲神经元和卷积神经网络,构建融合时序信息的SNN模型,能实现SAR图像舰船识别.最后,采用反正切函数作为反向传播时脉冲发射函数的梯度替代函数对SNN模型进行优化,能解决模型难以训练的问题.实验结果表明所提算法具有高精度、少参数、高效率和低能耗等优势,能实现SAR图像高效准确舰船识别. 展开更多

关键词 合成孔径雷达图像 舰船识别 脉冲神经网络 轻量化

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基于FPGA的特征扩频卫星物联网链路设计与实现 被引量：1

15

作者 李嘉烨 陈子贤 陈翔 《无线电通信技术》 北大核心 2024年第4期681-687,共7页

随着卫星通信与地面无线通信的发展,通信系统频谱共用问题日益突出。传统扩频方法通常将外部干扰视作均匀功率谱信号,但此类方法对卫星通信频谱的利用尚不充分。采用信号功率谱特征与干扰信号功率谱特征互补塑形的特征扩频系统,更符合... 随着卫星通信与地面无线通信的发展,通信系统频谱共用问题日益突出。传统扩频方法通常将外部干扰视作均匀功率谱信号,但此类方法对卫星通信频谱的利用尚不充分。采用信号功率谱特征与干扰信号功率谱特征互补塑形的特征扩频系统,更符合实际卫星通信中噪声频谱非均匀和小信噪比(Signal to Noise Ratio, SNR)的情况。设计了特征扩频的扩频与解扩方案的现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array, FPGA)实现,借助成型的四相相移键控(Quadrature Phase Shift Keying, QPSK)通信链路,嵌入特征扩频模块对QPSK调制后的信号进行扩频幅度调制。在FPGA上实现了该方案,验证所完成的系统在发送端能正确对数据进行扩频处理,在接收端能识别扩频后的信号,并正确解析出来。该研究的结论有助于现代卫星通信中业务数据实现小信噪比和低误码率(Bit Error Rate, BER)传输。 展开更多

关键词 卫星通信 特征扩频 现场可编程门阵列 四相相移键控通信链路

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二分图匹配模型下的武器目标分配问题

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作者 吕娜 王茂桓 +2 位作者 钟元芾 张英朝 孙蕾 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期549-560,共12页

武器目标分配问题是研究双方交战时,按照一定分配原则将武器分配给多个能造成威胁的对方目标,从而达到最佳打击效果的问题,也是军事运筹学领域经典的组合优化问题。提出了二分图匹配模型下的武器目标分配问题,并建立了相关的数学模型,... 武器目标分配问题是研究双方交战时,按照一定分配原则将武器分配给多个能造成威胁的对方目标,从而达到最佳打击效果的问题,也是军事运筹学领域经典的组合优化问题。提出了二分图匹配模型下的武器目标分配问题,并建立了相关的数学模型,最后运用结合了贪心策略的Kuhn-Munkres算法对模型进行求解。通过使用随机生成的20个规模不同的实例来测试所提模型与算法的有效性。计算实验结果表明,提出的模型与算法求解精度高、求解速度快,可以满足武器目标分配问题快速做出最优决策的要求。 展开更多

关键词 武器目标分配问题 加权二分图 贪心策略 Kuhn-Munkres算法

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基于卷积长短时记忆深度神经网络的带内全双工非线性数字自干扰消除 被引量：6

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作者 路雷 褚建军 +4 位作者 唐燕群 陶业荣 伍哲舜 郑承武 陈琦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期3874-3881,共8页

带内全双工(IBFD)技术能够有效提高无线通信系统的频谱效率,近年来引起了广泛关注。然而,同时发送和接收引起的线性和非线性自干扰给IBFD带来了巨大挑战。传统的非线性自干扰消除主要是基于多项式模型和深度神经网络(DNN)来实现。多项... 带内全双工(IBFD)技术能够有效提高无线通信系统的频谱效率,近年来引起了广泛关注。然而,同时发送和接收引起的线性和非线性自干扰给IBFD带来了巨大挑战。传统的非线性自干扰消除主要是基于多项式模型和深度神经网络(DNN)来实现。多项式模型方法存在模型失配导致自干扰效果恶化的风险,而DNN方法无法针对高维数据特有的空频相关性、时间相关性等特点进行处理。该文基于卷积长短时记忆深度神经网络(CLDNN),通过在输入层中引入3维张量以及在卷积层设置复数卷积层结构,分别设计了两种重建自干扰信号的网络结构——2维CLDNN(2D-CLDNN)和复值CLDNN(CV-CLDNN),充分利用卷积神经网络局部感知和权值共享的优势,在高维特征中学习到更抽象的低维特征,从而提高自干扰消除的效果。实际场景中获得数据的评估结果显示,当功率放大器记忆长度M和自干扰信道多径长度L满足M+L=13时,通过总共60次训练轮数,该文提出的结构比传统DNN方法在非线性自干扰消除方面可以实现至少26%的改进,训练轮数也有明显减少。 展开更多

关键词 卷积长短时记忆深度神经网络 非线性自干扰消除 带内全双工 同时发送和接收 神经网络

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基于动态高斯滤波的拓扑优化灵敏度过滤方法 被引量：6

18

作者 王伟 张岐良 徐颖珊 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2022年第11期3588-3598,共11页

为解决拓扑优化中出现的边界模糊问题,提出一种结构拓扑优化灵敏度过滤的动态高斯滤波方法。该方法的主要思想是:随着拓扑优化的进行,基于结构离散性能指标减小高斯函数标准差的值,即降低周围单元对中心单元的影响。结合固体各向同性惩... 为解决拓扑优化中出现的边界模糊问题,提出一种结构拓扑优化灵敏度过滤的动态高斯滤波方法。该方法的主要思想是:随着拓扑优化的进行,基于结构离散性能指标减小高斯函数标准差的值,即降低周围单元对中心单元的影响。结合固体各向同性惩罚微结构模型(SIMP),通过经典算例验证了该灵敏度过滤方法的可行性。数值实验结果表明:基于动态高斯滤波的灵敏度过滤方法,不仅可以消除棋盘格和网格依赖性等数值不稳定现象,还可以避免出现“边界扩散”现象,使拓扑优化结构具有清晰的边界;此外,该方法还可加快拓扑优化的收敛速度,提高拓扑优化的稳定性。 展开更多

关键词 灵敏度过滤 动态高斯 拓扑优化 边界扩散

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图表示学习综述 被引量：4

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作者 邹然 柳杨 +2 位作者 李聪 张怡娇 胡延庆 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期716-724,共9页

鉴于图表示学习是一种将图结构转化为向量表示的方法,探讨了其在社交网络、生物网络、贸易网络和计算机网络等各个领域的应用情况;为了梳理图表示学习的发展历程,用全面的视角了解不同方法以及相关应用,综述了图嵌入和图神经网络这2类... 鉴于图表示学习是一种将图结构转化为向量表示的方法,探讨了其在社交网络、生物网络、贸易网络和计算机网络等各个领域的应用情况;为了梳理图表示学习的发展历程,用全面的视角了解不同方法以及相关应用,综述了图嵌入和图神经网络这2类重要的图表示学习的研究进展;详细介绍了其中几个经典的算法;重点阐述了图表示学习在生化医疗领域的应用;深入讨论了图表示学习领域所面临的难点和挑战以及未来可能的研究方向. 展开更多

关键词 图表示学习 图嵌入 图神经网络 复杂网络

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基于并行遗传算法的高轨卫星导航选星方法 被引量：2

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作者 石涛 庄学彬 +1 位作者 林子健 曾小慧 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第12期3528-3536,共9页

高轨航天器自主导航能力在北斗三号卫星导航系统建成后得到了增强,但是也带来了部分时刻可见星数量冗余的问题。为降低运算量以保证服务的实时性,提出一种利用多种群并行遗传算法(PGA)进行快速选择当前最优可见星组合的方法。该方法将... 高轨航天器自主导航能力在北斗三号卫星导航系统建成后得到了增强,但是也带来了部分时刻可见星数量冗余的问题。为降低运算量以保证服务的实时性,提出一种利用多种群并行遗传算法(PGA)进行快速选择当前最优可见星组合的方法。该方法将加权精度因子(WDOP)作为适应度评判标准,利用粗粒度式并行划分成的多个子种群进行搜索加速,并通过变异因子差异化设置与子种群间的信息交流来提高搜索能力。对多个典型高轨环境下7颗及以上选星任务的仿真测试表明,基于PGA的选星方法解相比遍历法所求最优解绝对误差平均值小于0.1,相对误差最大不超过1%。仿真结果表明,在典型高轨环境F1接收机利用四系统组合导航时,所提方法可以有效地快速、准确完成指定卫星数的选星任务。 展开更多

关键词 北斗三号卫星导航系统 高轨 选星 并行遗传算法 加权精度因子

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