基于无意调相边带信息的雷达辐射源个体识别

1

作者 黄湘松 王振 +1 位作者 潘大鹏 赵一洋 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第6期1762-1771,共10页

无意调相是雷达辐射源个体识别中的关键信息,能够提供细微的相位变化信息,捕捉到不同辐射源的微小差异,在区分具有相似硬件结构的雷达辐射源时具有显著优势。针对同一厂家生产的同型号辐射源无意调相特性区分性不明显的问题,该文提出一... 无意调相是雷达辐射源个体识别中的关键信息,能够提供细微的相位变化信息,捕捉到不同辐射源的微小差异,在区分具有相似硬件结构的雷达辐射源时具有显著优势。针对同一厂家生产的同型号辐射源无意调相特性区分性不明显的问题,该文提出一种基于无意调相边带信息与深度学习相结合的个体识别方法。通过深入挖掘无意调相特性中的边带信息,增强不同辐射源个体间的差异性,并引入双路循环膨胀卷积网络增加神经网络感受野。实验实测数据显示,该方法在信噪比为5 dB的条件下,仍能对10台同型号的辐射源实现87.58%的平均识别准确率,对比1维残差网络,识别精度提高了21.41%。 展开更多

关键词 辐射源个体识别 无意调相 边带信息 循环膨胀卷积网络 同步压缩小波变换

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多尺度大核注意力遥感图像语义分割实验设计

2

作者 项学智 宁怡博 +2 位作者 王路 贲𪾢烨 乔玉龙 《实验室研究与探索》 北大核心 2025年第10期56-62,共7页

针对遥感图像语义分割任务中卷积神经网络(CNN)远程建模能力不足与Transformer计算复杂度过高的问题,提出一种基于多尺度大核注意力(MSLKA)的遥感图像语义分割网络MSLKASeg。MSLKA将多尺度机制与大核注意力(LKA)相结合,并引入门控机制... 针对遥感图像语义分割任务中卷积神经网络(CNN)远程建模能力不足与Transformer计算复杂度过高的问题,提出一种基于多尺度大核注意力(MSLKA)的遥感图像语义分割网络MSLKASeg。MSLKA将多尺度机制与大核注意力(LKA)相结合,并引入门控机制以抑制无关信息,能在保持较低复杂度的同时,生成多粒度级别的注意力图,从而有效聚合全局和局部信息。在两个典型数据集实验表明,所提方法取得了具有竞争力的结果。在ISPRS Vaihingen数据集上,mF1和mIoU得分分别达到了90.31%和82.73%;在LoveDA Urban数据集,mF1和mIoU得分分别为66.24%和50.41%。多场景实验结果表明,所提方法有效提升了遥感图像语义分割效果。 展开更多

关键词 遥感图像 语义分割 多尺度大核 大核注意力

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基于混合阵列的DOA与极化信息联合估计

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作者 梁义鲁 司伟建 +2 位作者 李锁兰 曲明超 马万禹 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第3期78-87,共10页

针对被动雷达导引头抗诱饵应用中极化敏感阵列因阵元形式多样化及阵列三维放置而造成模型不匹配的问题,针对线极化、左右旋圆极化、椭圆极化阵元组成的混合三维阵列,提出了混合立体三维极化敏感阵列测向模型。考虑到每一个阵元都可能具... 针对被动雷达导引头抗诱饵应用中极化敏感阵列因阵元形式多样化及阵列三维放置而造成模型不匹配的问题,针对线极化、左右旋圆极化、椭圆极化阵元组成的混合三维阵列,提出了混合立体三维极化敏感阵列测向模型。考虑到每一个阵元都可能具有不同的指向和极化敏感性,首先在各阵元局部坐标系中利用极化敏感矩阵表达任意极化阵元的极化敏感程度,再使用坐标旋转矩阵将其变换到全局坐标系中,从而建立阵列极化敏感性统一表达模型,并提出一种基于该模型的秩亏极化多重信号分类(MUSIC)算法。在抗诱饵条件下,对均匀、非均匀混合极化阵列与其他阵列的秩亏极化MUSIC算法测角分辨力和单目标测角精度进行了仿真探究,并给出标量阵列与矢量阵列测向的选择原则。仿真结果表明,混合极化阵列在能达到同等测角精度的前提下,有效提高了测角分辨力与测角稳定性,且非均匀混合极化阵列具有很大的抗诱饵应用潜力。 展开更多

关键词 极化敏感阵列 混合阵列统一模型 秩亏极化MUSIC算法 测角分辨力 抗诱饵

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基于样条插值的非线性自干扰对消技术

4

作者 赵忠凯 关泽越 李虎 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期2916-2925,共10页

针对雷达干扰机收发天线之间存在的非线性自干扰耦合问题,研究一种基于样条插值的非线性自干扰对消方法。该方法将样条插值和自适应滤波相结合,分别建立样条哈默斯坦模型和样条维纳模型,通过引入鲁棒性较强的反正切(arctangent,ARC)函... 针对雷达干扰机收发天线之间存在的非线性自干扰耦合问题,研究一种基于样条插值的非线性自干扰对消方法。该方法将样条插值和自适应滤波相结合,分别建立样条哈默斯坦模型和样条维纳模型,通过引入鲁棒性较强的反正切(arctangent,ARC)函数作为代价函数,得到两种模型下样条控制点和滤波器系数的自适应学习规则,并分析样条控制点数量对自干扰对消性能的影响。仿真实验表明,对于带宽为60 MHz的信号,所提基于ARC参数学习方法与传统最小均方参数学习方法相比,对消比获得4 dB左右的提升,收敛速度提高1倍。另外,针对信道突变的场景,所提方法跟踪性能好且稳态误差低。当背景噪声中存在非高斯脉冲干扰时,所提方法能够有效应对脉冲噪声环境下的干扰。 展开更多

关键词 非线性自干扰对消 样条插值 反正切函数 脉冲噪声

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基于ADS的强电磁脉冲防护模块仿真实验设计 被引量：3

5

作者 肖易寒 曹宗恒 周颖慧 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2022年第12期69-74,共6页

为提升传统限幅防护模式的尖峰泄漏抑制能力,进一步确保后方受保护元件能够更加平稳、高效、安全地运行,基于多级PIN二极管限幅理论、高频分量滤波理论和延时思想设计了一套强电磁脉冲模块化防护方案。以ADS软件为仿真实验平台,从限幅... 为提升传统限幅防护模式的尖峰泄漏抑制能力,进一步确保后方受保护元件能够更加平稳、高效、安全地运行,基于多级PIN二极管限幅理论、高频分量滤波理论和延时思想设计了一套强电磁脉冲模块化防护方案。以ADS软件为仿真实验平台,从限幅效果、整体插入损耗、模块响应时间和尖峰泄漏抑制能力4个方面与传统限幅方案进行横向对比,并根据观测结果进行综合分析。仿真实验结果表明:该防护模块在幅值为4 000 V的1 ns快上升沿方波的输入条件下,在DC-700 MHz的频段范围内其整体的插入损耗低于0.306 dB,尖峰泄漏控制在62 V左右,且能够在2 ns内将输出电压降至20 V以内。 展开更多

关键词 PIN二极管 电磁脉冲 尖峰泄漏 插入损耗 ADS

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基于数据流架构的雷达信号调制方式识别加速 被引量：3

6

作者 黄湘松 王振 潘大鹏 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2024年第5期23-30,共8页

在雷达电子战中,快速并准确地识别敌方雷达信号调制技术对于获得战术优势至关重要,而传统依赖于图形处理单元(graphics processing unit,GPU)的识别方法难以满足此应用场景的低延迟要求。为此,该文设计了一种基于数据流架构(dataflow ar... 在雷达电子战中,快速并准确地识别敌方雷达信号调制技术对于获得战术优势至关重要,而传统依赖于图形处理单元(graphics processing unit,GPU)的识别方法难以满足此应用场景的低延迟要求。为此,该文设计了一种基于数据流架构(dataflow architecture,DF)的雷达信号调制方式识别加速系统。该系统通过对卷积神经网络权值进行二值化来减少模型参数,便于将算法部署到现场可编程门阵列(field-programmablegatearray,FPGA),同时采用数据流架构加快雷达信号调制方式的识别过程。实验结果表明,在确保整体识别准确率的前提下,该加速系统的推理速度相比i7-11800H CPU提升44.43倍,相比RTX 3050Ti GPU提升2.59倍,系统功耗仅为1.724 W。 展开更多

关键词 调制方式识别 深度学习 数据流架构 二值化神经网络 硬件部署

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变工况下动态卷积域对抗图神经网络故障诊断 被引量：1

7

作者 王桐 王晨程 +2 位作者 邰宇 欧阳敏 陈立伟 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1406-1414,共9页

针对基于无监督域自适应故障诊断方法忽略了域间数据结构信息、传统域对齐平均最大差异法全局泛化能力差等问题,本文提出一种基于无监督域自适应理论的动态卷积域对抗图神经网络故障诊断模型,分别通过对数据的类别标签、域标签和数据结... 针对基于无监督域自适应故障诊断方法忽略了域间数据结构信息、传统域对齐平均最大差异法全局泛化能力差等问题,本文提出一种基于无监督域自适应理论的动态卷积域对抗图神经网络故障诊断模型,分别通过对数据的类别标签、域标签和数据结构信息进行建模。通过分类器和域鉴别器分别建模类别标签和域标签,通过图神经网络将数据结构信息嵌入到实例图节点中,利用高斯Wasserstein距离来度量不同领域的实例图之间的差异。本文对比了不同工况下共14种迁移任务在各模型下故障识别的准确率。实验结果表明:基于动态卷积的域对抗图神经网络模型在变工况下的故障诊断效果均优于其他对比模型,且模型性能稳定。 展开更多

关键词 无监督域自适应 动态卷积 域对抗 图神经网络 图生成 高斯Wasserstein距离 故障诊断 变工况

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形状匹配的铁路油罐车罐口视觉定位方法 被引量：1

8

作者 项学智 马竹山 +2 位作者 周宪坤 王路 乔玉龙 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第5期5-9,共5页

为了克服非均匀光照、车型以及摄像机安装位置等因素造成的罐口定位误差,提出了一种基于形状匹配的铁路油罐车罐口视觉定位方法。利用罐口为标准几何形状的特点,使用标准图像提取罐口边缘并进行形状拟合;将得到的轮廓形状作为图像识别模... 为了克服非均匀光照、车型以及摄像机安装位置等因素造成的罐口定位误差,提出了一种基于形状匹配的铁路油罐车罐口视觉定位方法。利用罐口为标准几何形状的特点,使用标准图像提取罐口边缘并进行形状拟合;将得到的轮廓形状作为图像识别模板,在待搜索图像中使用基于轮廓的归一化互相关查找目标;在搜索过程中对形状模板进行缩放,以兼容不同型号车型罐口;利用图像金字塔技术减小计算量,加快匹配速度。结果表明,所提出的方法满足误差要求,能够应用于工业现场。 展开更多

关键词 机器视觉 视觉定位 形状匹配 铁路油罐车

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阵元失效下稀疏阵列的二维DOA估计算法

9

作者 司伟建 马万禹 +2 位作者 姚璐 曲明超 梁义鲁 《航空兵器》 CSCD 北大核心 2024年第2期114-122,共9页

本文针对二维稀疏阵列在阵元失效条件下,因数据缺失导致虚拟阵列连续性被破坏及自由度下降的问题,提出了一种二维DOA估计算法。首先基于二维差分共阵构建虚拟阵列,然后利用解耦原子范数最小化理论,以矩阵填充的形式恢复协方差矩阵数据,... 本文针对二维稀疏阵列在阵元失效条件下,因数据缺失导致虚拟阵列连续性被破坏及自由度下降的问题,提出了一种二维DOA估计算法。首先基于二维差分共阵构建虚拟阵列,然后利用解耦原子范数最小化理论,以矩阵填充的形式恢复协方差矩阵数据,实现对虚拟阵列中丢失虚拟阵元的内插,最后采用SS-MUSIC算法进行多信源的二维DOA估计。所提方法弥补了物理阵元失效所造成的影响,恢复了原始虚拟阵列的完整孔径特性,保持了虚拟阵列的自由度,从而确保了较高精度的二维DOA估计性能。仿真实验结果表明,在相同阵元数量及阵元失效情况下,本文提出的算法相比已有方法能有效地估计更多信源,并在小快拍数和低信噪比条件下表现出更高的稳健性,最大限度地保留并利用了稀疏阵列在二维DOA估计中的自由度优势。 展开更多

关键词 二维DOA估计 稀疏阵列 差分共阵 阵元失效 解耦原子范数最小化 矩阵填充

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基于双路射频指纹卷积神经网络与特征融合的雷达辐射源个体识别 被引量：6

10

作者 肖易寒 王博煜 +1 位作者 于祥祯 蒋伊琳 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3238-3245,共8页

为实现雷达辐射源个体识别不受信号参数、调制方式的影响,该文提出基于双路射频指纹卷积神经网络(Dual RFF-CNN2)和特征融合的雷达辐射源个体识别方法。首先从接收的射频信号中提取原始I/Q(Raw-I/Q)信号;其次分别对Raw-I/Q两路信号进行... 为实现雷达辐射源个体识别不受信号参数、调制方式的影响,该文提出基于双路射频指纹卷积神经网络(Dual RFF-CNN2)和特征融合的雷达辐射源个体识别方法。首先从接收的射频信号中提取原始I/Q(Raw-I/Q)信号;其次分别对Raw-I/Q两路信号进行轴向积分双谱(AIB)和围线积分双谱(SIB)降维以构建双谱积分矩阵;最后将Raw-I/Q信号及双谱积分矩阵共同送入Dual RFF-CNN2网络并进行特征融合以实现雷达辐射源个体识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率,提取的“指纹特征”具备稳定性、鲁棒性。 展开更多

关键词 雷达辐射源个体识别 双路射频指纹卷积神经网络 特征融合 指纹特征 原始I/Q信号

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基于多流ConvNeXt网络和马氏距离度量的未知信号增量识别

11

作者 肖易寒 刘序斌 +1 位作者 于祥祯 赵忠凯 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期481-491,共11页

为解决现阶段基于深度学习网络的信号识别技术无法实现未知信号增量识别的问题,提出了基于多流ConvNeXt网络和马氏距离度量(MDM)相结合的未知信号增量识别方法.首先,利用改进的多流ConvNeXt网络提取信号的属性特征;其次,使用马氏距离度... 为解决现阶段基于深度学习网络的信号识别技术无法实现未知信号增量识别的问题,提出了基于多流ConvNeXt网络和马氏距离度量(MDM)相结合的未知信号增量识别方法.首先,利用改进的多流ConvNeXt网络提取信号的属性特征;其次,使用马氏距离度量判决方法进行未知信号检测进而实现已知信号和未知信号的二分类;最后,该方法根据不断增加的未知信号对模型的参数进行自动更新,使模型具备了自我进化的能力,进而可以识别出不断增加的新的未知信号类别,实现对未知信号的增量识别.仿真实验结果表明,该方法对未知信号的平均识别率达到97%以上. 展开更多

关键词 未知信号 多流ConvNeXt网络 马氏距离度量 增量识别

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基于自适应流聚类的多站时差协同信号分选方法

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作者 李松炜 杨松岩 +1 位作者 邓志安 司伟建 《信号处理》 CSCD 北大核心 2024年第4期682-694,共13页

多站时差协同信号分选是解决脉间波形捷变雷达信号分选的有效方法。已有批处理多站时差协同信号分选方法实时性不足,且存在无法有效挖掘雷达脉冲流动态变化特性的问题,该文提出一种基于自适应流聚类的多站时差协同信号分选方法。针对已... 多站时差协同信号分选是解决脉间波形捷变雷达信号分选的有效方法。已有批处理多站时差协同信号分选方法实时性不足,且存在无法有效挖掘雷达脉冲流动态变化特性的问题,该文提出一种基于自适应流聚类的多站时差协同信号分选方法。针对已有流聚类算法在雷达信号样本密度不平衡的情况下存在容易增批分选的问题,提出利用多站时差测量误差估计量对流聚类生成簇进行自适应检测与合并,有效抑制雷达簇增批现象的发生,以解决分选增批的问题。同时,通过利用多站时差测量误差估计量实现在线聚类阈值自适应设置,提高脉冲归属正确雷达簇的概率,减少在线聚类算法迭代次数。使用基于时间衰减窗口模型的未知簇检测,提高聚类概要的更新速度,避免了有效样本数过少而导致的聚类失败,提高了分选算法的环境适应性。仿真结果表明,与现有分选算法相比,面对不平衡复杂脉间波形捷变信号,该算法能够进行抑制增批,有效分选出正确雷达结果;面对多部雷达的出现/失活/复活演化过程,该算法可精准检测并展示动态演化特性;面对多部复杂脉间波形捷变信号,对比已有算法的算法复杂度大幅降低,特别在脉冲样本数密集情况下,能更好的保证分选处理的实时性;面对较大的多站时差测量误差和脉冲丢失率情况下,具有较高的分选正确率。 展开更多

关键词 电子侦察 时差分选 自适应流聚类

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基于改进带宽自适应ACMD的信号分离方法 被引量：1

13

作者 方国俊 王国丽 邓志安 《雷达科学与技术》 北大核心 2024年第3期275-283,共9页

针对复杂电磁环境下出现多个辐射源信号混叠造成的多分量信号分离问题,提出了基于改进带宽自适应线性调频模态分解(ACMD)的信号分离方法。该方法利用频谱集中性指标对各信号分量的瞬时频率进行估计,将估计的瞬时频率值作为改进算法的预... 针对复杂电磁环境下出现多个辐射源信号混叠造成的多分量信号分离问题,提出了基于改进带宽自适应线性调频模态分解(ACMD)的信号分离方法。该方法利用频谱集中性指标对各信号分量的瞬时频率进行估计,将估计的瞬时频率值作为改进算法的预设频率;利用递归框架和改进带宽自适应更新方法对各信号分量进行循环迭代;直到剩余信号能量小于阈值,完成所有信号分离。仿真实验表明,该方法能够在复杂电磁环境下分离出多分量信号,相比较已有算法对紧邻信号具有更好的分离性能和抗噪声性能。 展开更多

关键词 信号分离 复杂电磁环境 带宽自适应ACMD 频谱集中性指标

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基于改进MOGOA的无人机群航迹规划研究 被引量：7

14

作者 陈涛 李由之 黄湘松 《天津大学学报（自然科学与工程技术版）》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期967-975,共9页

针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机... 针对电子侦察系统中反辐射无人机群进行辐射源无源定位时机群的编队形式会对定位精度产生影响的问题,将克拉美-罗界(Cramer-Rao lower bound,CRLB)作为定位精度方面的优化目标,与其他优化目标、约束一起引入机群的航迹规划中,使无人机群运动过程中保持良好编队,确保无源定位精度.文中针对多优化目标复杂环境中航迹规划算法寻优能力不高的问题,提出了一种基于改进多目标蝗虫算法(IMOGOA)的无人机群3维航迹规划方法,通过对MOGOA的选择方式、收敛参数进行改进从而提高算法的收敛性能以及全局搜索性能.首先,建立无人机群航迹规划的运动学模型,并引入距离约束,除定位精度以外还引入了路程、威胁代价等作为航迹规划的优化目标函数,然后,对改进多目标蝗虫算法进行详细说明,最后设计基于IMOGOA的无人机群航迹规划方案的算法流程,并在设定场景中对该算法的性能进行了仿真分析.结果表明,所提出的IMOGOA能够成功地规划出无人机群从初始位置到辐射源位置处的3维航迹,同时使无人机群在运动过程中保持良好的定位精度,经IMOGOA规划的机群编队定位精度最高可达1.2%,性能明显优于正方形编队和随机编队,并通过将IMOGOA与原始蝗虫算法(GOA)、原始多目标蝗虫算法进行对比,结果表明IMOGOA的收敛速度比MOGOA快11.1%,搜索性能相较GOA提升13.8%. 展开更多

关键词 反辐射无人机 航迹规划 多目标蝗虫算法 定位精度

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基于DQN的探测干扰一体化波形优化设计 被引量：3

15

作者 陈涛 张颖 +1 位作者 胡学晶 肖易寒 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期638-646,共9页

由于侦察干扰机设备具有发射功能,为使发射的干扰信号还具有探测的效果,考虑将探测信号隐藏在干扰信号中,提出一种基于非均匀间歇采样重复转发的探测干扰一体化信号波形。首先,建立一体化信号模型,并利用非均匀间歇采样重复转发技术实... 由于侦察干扰机设备具有发射功能,为使发射的干扰信号还具有探测的效果,考虑将探测信号隐藏在干扰信号中,提出一种基于非均匀间歇采样重复转发的探测干扰一体化信号波形。首先,建立一体化信号模型,并利用非均匀间歇采样重复转发技术实现幅度编码调制;然后,在优化过程中,从模糊函数以及雷达检测环节分析一体化信号的特征,根据距离、速度分辨率以及脉压后幅度的均值与标准差之比,构造相应的目标函数;最后,利用深度Q学习算法求解目标函数,获取最优的幅度编码方式。仿真结果表明,当编码状态量小时,深度Q网络(deep Q-network,DQN)算法与强化学习算法收敛效果一致。与遗传算法相比,DQN算法最优解的质量提高了13.10%;当编码状态量增大时,相对于遗传算法和强化学习算法,DQN算法的收敛值更优,最优解更稳定。 展开更多

关键词 探测干扰一体化信号 非均匀间歇采样重复转发 模糊函数 脉冲幅度编码 深度Q学习

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基于多级箱与深度森林的雷达信号分选算法 被引量：6

16

作者 张春杰 刘俞辰 司伟建 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1351-1358,共8页

针对复杂电磁环境下大范围抖动、滑变等特殊类型雷达信号难以分选,脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,PRI)估计精度低,脉冲序列搜索效果不佳等问题,提出一种基于PRI多级箱与深度森林的雷达信号单参数分选算法.该算法利用PRI多级... 针对复杂电磁环境下大范围抖动、滑变等特殊类型雷达信号难以分选,脉冲重复周期(Pulse Repetition Interval,PRI)估计精度低,脉冲序列搜索效果不佳等问题,提出一种基于PRI多级箱与深度森林的雷达信号单参数分选算法.该算法利用PRI多级箱结构进行PRI变换,提升针对特殊类型雷达的分选正确率.在多级箱中的脉冲对个数与PRI变换结果中,提取雷达信号PRI边界特征,将不同电磁环境下特殊类型雷达信号PRI边界特征混合,通过平滑滤波器增强特征,训练深度森林预测完整雷达信号PRI范围,从而校正中心PRI估计值.最后依据PRI中心值与变化范围,搜索提取脉冲序列,完成分选.仿真实验表明,所提算法可在复杂电磁环境下,对大范围抖动、单线性滑变、双线性滑变、锯齿波滑变以及正弦滑变等特殊类型雷达信号进行有效分选,PRI范围预测效果在原始深度森林基础上提升14%,PRI估计误差降低75%. 展开更多

关键词 电子侦察 特殊类型雷达信号 多级箱 深度森林 PRI估计 PRI范围

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用于雷达信号分选的连通k近邻聚类算法 被引量：6

17

作者 司伟建 张悦 邓志安 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期2463-2470,共8页

为了能够在密集且复杂多变的信号环境中进行实时有效的信号分选,需要一种具有较低复杂度且能够根据信号环境自动调整参数的聚类方法。在模糊聚类算法的基础上结合k近邻搜索,将λ邻域范围搜索变为λ邻域内k近邻搜索,提出了连通k近邻聚类(... 为了能够在密集且复杂多变的信号环境中进行实时有效的信号分选,需要一种具有较低复杂度且能够根据信号环境自动调整参数的聚类方法。在模糊聚类算法的基础上结合k近邻搜索,将λ邻域范围搜索变为λ邻域内k近邻搜索,提出了连通k近邻聚类(connected k-nearest neighbor clustering,CkNNC)算法。相比模糊聚类算法,所提算法时间复杂度降低而空间复杂度稍有增加。为使得该算法能够根据信号环境自动进行参数调整,提出了基于k距离图的阈值参数确定方法。所提算法具有时间复杂度低与阈值参数自动确定的特点,仿真结果表明所提算法与使用Calinski-Harabasz指标确定最佳阈值的低复杂度模糊聚类算法相比,分选效果差距不大、性能相近,而时间复杂度大幅下降。 展开更多

关键词 电子对抗 信号分选 聚类 K近邻 k距离图

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基于卷积神经网络的低截获概率雷达信号检测算法 被引量：16

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作者 蒋伊琳 尹子茹 宋宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第2期718-725,共8页

为了解决雷达截获接收机对低截获概率(LPI)雷达信号检测效果不理想的问题,针对截获信号中有效信号脉宽长度来定义信号和噪声,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的LPI雷达信号检测方法,利用卷积核与匹配滤波器结构上的相似性,在低信噪... 为了解决雷达截获接收机对低截获概率(LPI)雷达信号检测效果不理想的问题,针对截获信号中有效信号脉宽长度来定义信号和噪声,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)的LPI雷达信号检测方法,利用卷积核与匹配滤波器结构上的相似性,在低信噪比下能够提高信号的检测准确率。利用大量的基于4种典型LPI雷达信号(线性调频信号(LFM)、非线性调频信号(NLFM)、二相编码信号(BPSK)、COSTAS频率编码信号)和白噪声信号的模拟数据集进行CNN模型训练,同时增加少量实测信号(LFM,BPSK)作为验证集进行适配,更好地拟合实测信号的检测模型。最终利用实际信号进行测试,实验结果表明:该文算法在低信噪比的情况下具有较好的检测效果,对多种调制方式、不同信噪比下的LPI雷达信号具有泛化能力。 展开更多

关键词 信号检测 低截获概率 卷积神经网络 实测信号 低信噪比

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基于MobileNetV3-SVDD的雷达信号调制方式开集识别 被引量：8

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作者 肖易寒 李航 +1 位作者 于祥祯 宋柯 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1178-1185,共8页

针对常见雷达信号调制方式识别方法无法识别未知调制方式的问题,本文提出了一种基于MobileNetV3-SVDD的雷达信号调制方式开集识别方法。将不同调制方式的雷达信号转换成时频图像,使用轻量级深度神经网络MobileNetV3网络提取图像特征。... 针对常见雷达信号调制方式识别方法无法识别未知调制方式的问题,本文提出了一种基于MobileNetV3-SVDD的雷达信号调制方式开集识别方法。将不同调制方式的雷达信号转换成时频图像,使用轻量级深度神经网络MobileNetV3网络提取图像特征。基于一类分类器SVDD构建调制方式超球体来测试识别在训练中未出现过的未知调制方式,完成了对雷达信号调制方式的开集识别。实验结果表明:该方法在信噪比等于8 dB时,已知调制方式识别率均达到100%,未知调制方式识别率均达到95%以上,实现了对未知调制方式的有效分类识别。 展开更多

关键词 调制方式识别 开集识别 时频分析 崔-威廉斯分布 轻量级深度神经网络 MobileNetV3 一类分类器 支持向量数据描述

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改进奇异值分解的海杂波抑制算法 被引量：3

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作者 国强 陈佳甜 +1 位作者 戚连刚 CHORNOGOR Leonid 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期188-196,共9页

针对强海杂波背景下海面运动目标回波信号难以检测的问题,提出了一种奇异值分解和双延迟线对消算法相结合的海杂波抑制算法。首先将脉冲压缩后的目标回波信号按周期重排成快慢时间维度矩阵,进行周期奇异值分解;然后构造出信号所对应奇... 针对强海杂波背景下海面运动目标回波信号难以检测的问题,提出了一种奇异值分解和双延迟线对消算法相结合的海杂波抑制算法。首先将脉冲压缩后的目标回波信号按周期重排成快慢时间维度矩阵,进行周期奇异值分解;然后构造出信号所对应奇异值的阈值和输入信杂噪比的关系,利用阈值对奇异值指数比进行判决,实现自适应区分海杂波和目标信号;最后对重构后的目标信号进行双延迟线对消,抑制杂波的同时确保目标信号的损失降到最低。采用实测数据对算法性能进行实验验证,相比于现有的海杂波抑制算法,所提方法能够适应目标回波序列信杂噪比的变化,在输入信杂噪比为-30 dB下仍能抑制大部分杂波并准确检测信号,由此验证了新算法具有更好的抑制效果和更优的检测性能。 展开更多

关键词 目标检测 海杂波 杂波抑制 奇异值分解 双延迟线对消算法

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