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多平台异构信息融合的航空目标跟踪算法
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作者 彭锐晖 郭玮 +2 位作者 孙殿星 谭硕 窦钥聪 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3619-3628,共10页
该文以高空无人机(UAV)飞艇载双光电传感器,无人机载两坐标雷达对航空目标的精确定位跟踪为研究背景,针对参与融合的传感器均无法独立获得目标位置信息导致传统点迹关联、定位方法失效等问题,提出一种基于多平台异构信息融合的航空目标... 该文以高空无人机(UAV)飞艇载双光电传感器,无人机载两坐标雷达对航空目标的精确定位跟踪为研究背景,针对参与融合的传感器均无法独立获得目标位置信息导致传统点迹关联、定位方法失效等问题,提出一种基于多平台异构信息融合的航空目标跟踪算法。首先,在坐标系转换的基础上提出基于角度-距离两级点迹关联算法,从而实现多传感器量测关联。其次,提出基于线面交汇融合定位算法,通过最小二乘法、交汇点投影、距离最近点解算及同源数据压缩确定目标的航迹起始位置。在此基础上,利用空基多平台侦察的异构信息,结合传统无迹卡尔曼滤波器(UKF)设计扩维UKF对航空目标进行跟踪。仿真结果表明,该算法实现了对航空高速目标的高精度跟踪。 展开更多
关键词 信息融合 目标跟踪 量测关联 扩维无迹卡尔曼滤波器 空基多平台
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基于可见光-红外特征级融合的低光照下伪装目标智能检测技术
2
作者 公金成 孙殿星 +2 位作者 彭锐晖 徐乐 张一泓 《指挥控制与仿真》 2025年第2期40-49,共10页
低光照环境下的伪装目标检测是揭伪领域的难题之一,尤其随着伪装技术的不断发展,目标与环境背景高度融合,若此时的光照条件较差,往往会导致常规单模态目标检测算法性能退化。针对该问题,构建了一种以目标检测任务为引导的特征级融合网... 低光照环境下的伪装目标检测是揭伪领域的难题之一,尤其随着伪装技术的不断发展,目标与环境背景高度融合,若此时的光照条件较差,往往会导致常规单模态目标检测算法性能退化。针对该问题,构建了一种以目标检测任务为引导的特征级融合网络。首先,设计了一种残差密集连接,实现多个维度信息提取和堆叠,提升目标在原始信息中的显著程度,获得伪装目标融合特征;然后,将融合特征送入YOLOv7网络进行伪装目标检测,通过损失函数优化、空间-通道注意力机制综合,有效提升了低光照下伪装目标检测效果。另外,构建了一个低光照环境下的光学-红外伪装目标数据集,对所提方法进行实测数据验证,在该数据集上的mAP@0.5为87.38%,精确率P为85.45%,表明该算法在低光照条件下对伪装目标具有检测优势。 展开更多
关键词 伪装目标检测 特征级融合 损失函数 注意力机制
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多源卫星信息在轨融合处理分析与展望 被引量:13
3
作者 何友 姚力波 +3 位作者 李刚 刘瑜 杨冬 李文峰 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-10,共10页
针对自然灾害监测、海洋目标监视等多星协同探测应用场合,首先分析了多源卫星信息在轨融合处理的必要性,其次总结了国内外卫星数据在轨处理的研究现状和存在的问题,然后在此基础上从星上探测、通信和计算资源出发,分析了适应在轨处理的... 针对自然灾害监测、海洋目标监视等多星协同探测应用场合,首先分析了多源卫星信息在轨融合处理的必要性,其次总结了国内外卫星数据在轨处理的研究现状和存在的问题,然后在此基础上从星上探测、通信和计算资源出发,分析了适应在轨处理的在轨自主任务规划、目标信息表征、多源卫星信息目标在轨关联、多源卫星信息在轨特征融合、星地协同数据处理与动态交互等多源卫星信息在轨融合处理的相关问题和关键技术,最后,给出未来发展趋势展望。 展开更多
关键词 在轨处理 信息融合 空间信息网络 空间计算
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多传感器组网的航空目标三维定位算法
4
作者 彭锐晖 郭玮 +2 位作者 钱海宁 谭顺成 谭硕 《电子学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期4059-4073,共15页
由于航空目标相对地面目标具有更快的运动速度、更广的运动范围,对航空目标的三维精确定位极具挑战性.本文提出了一种多传感器组网的航空目标三维定位算法,以两个高空无人飞艇各载一部光学传感器设备,无人机-艇载双基地两坐标雷达,多平... 由于航空目标相对地面目标具有更快的运动速度、更广的运动范围,对航空目标的三维精确定位极具挑战性.本文提出了一种多传感器组网的航空目标三维定位算法,以两个高空无人飞艇各载一部光学传感器设备,无人机-艇载双基地两坐标雷达,多平台协同实现对航空目标的精确定位为研究背景,解决了由于各传感器量测维度欠完备、无法独立获得目标三维空间精确位置,导致传统点迹关联、目标定位方法失效等问题.首先,在空间对准的基础上提出了基于角度-距离两级点迹关联算法,实现多传感器缺维量测的有效关联;其次,通过目标引导点构建、椭球空间Nelder-Mead欧氏距离寻优、方位面空间投影,在各空间量测模型上确定目标初始定位点;最后,通过无迹变换和同源数据压缩得到目标精确定位点.仿真结果表明,该算法实现了缺维情况下雷达-双光学量测数据的稳定关联,且对航空目标的最优定位误差可达到115.7 m. 展开更多
关键词 多传感器组网 目标定位 点迹关联 空间椭球 Nelder-Mead算法 无迹变换
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两栖作战中舰载无人机的应用与展望
5
作者 郭亚楠 曹小群 +2 位作者 何友 张源原 彭柯澄 《兵工自动化》 北大核心 2025年第2期85-91,共7页
针对两栖作战在实际应用中仍然面临诸多挑战,且系统理论研究较少,缺乏实战化训练的理论指导等问题,提出两栖作战中舰载无人机在实践中的理论探索。首先分析两栖作战特点、舰载无人机的研发进展及关键技术;然后分析两栖作战中舰载无人机... 针对两栖作战在实际应用中仍然面临诸多挑战,且系统理论研究较少,缺乏实战化训练的理论指导等问题,提出两栖作战中舰载无人机在实践中的理论探索。首先分析两栖作战特点、舰载无人机的研发进展及关键技术;然后分析两栖作战中舰载无人机的未来发展与应用趋势;最后以智能驱动、体系支撑以及人机协同的两栖作战作为核心力量进行探讨。结果表明:该分析可为两栖作战中舰载无人机作战体系建设提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 两栖作战 舰载无人机 无人集群 编队协同
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基于弱监督小波KAN网络的弱标注辐射源识别算法
6
作者 刘康晟 凌青 +3 位作者 闫文君 张立民 于柯远 刘恒燕 《雷达学报(中英文)》 北大核心 2025年第2期338-352,共15页
当前辐射源个体识别技术多数基于有监督学习条件下开展,不适应由于采集环境(天气条件、地形和障碍物、干扰源)、器件性能(雷达分辨率、信号处理能力、硬件故障)、标注者水平等因素导致的大范围标签缺失的情形。该文提出了一种基于弱监... 当前辐射源个体识别技术多数基于有监督学习条件下开展,不适应由于采集环境(天气条件、地形和障碍物、干扰源)、器件性能(雷达分辨率、信号处理能力、硬件故障)、标注者水平等因素导致的大范围标签缺失的情形。该文提出了一种基于弱监督小波KAN(WSW-KAN)网络的弱标注辐射源识别算法。该算法首先结合KAN网络独有的边缘函数可学习特性和小波函数的多分辨率分析特性,构建WSW-KAN基线网络;然后将弱标注数据集拆分为小样本有标注数据集和大样本无标注数据集,利用小样本有标注数据集初步训练模型;最后在预训练模型基础上,基于自适应感知伪标签加权选择方法(APLWS),采用对比学习方法提取无标签数据特征并迭代训练,从而有效提高模型的泛化能力。基于真实采集雷达数据集验证,该文所提出的算法对特定辐射源个体识别精度达到95%左右,且算法效率高、参数规模小、适应能力强,能够满足实际场景的需求。 展开更多
关键词 辐射源个体识别 弱监督小波KAN 伪标签迭代 弱监督学习 对比学习 神经网络
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基于空间信息网络的海洋目标监视分析与展望 被引量:12
7
作者 何友 姚力波 江政杰 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期1-9,共9页
空间信息网络是海洋目标监视必不可少的技术,基于空间计算模式的多源卫星信息融合能够有效提升天基平台对海洋目标的广域搜索、精细识别、持续监视和快速响应能力,是我国未来天基海洋目标监视的重要发展方向。从空间信息网络和天基海洋... 空间信息网络是海洋目标监视必不可少的技术,基于空间计算模式的多源卫星信息融合能够有效提升天基平台对海洋目标的广域搜索、精细识别、持续监视和快速响应能力,是我国未来天基海洋目标监视的重要发展方向。从空间信息网络和天基海洋目标监视的发展现状、相关研究工作、差距与不足等角度出发,分析了基于空间信息网络的海洋目标监视,结合空间计算技术,提出了基于空间信息网络的多源卫星海洋目标监视发展建议,并重点研究了空间资源组网、在轨信息融合和新型载荷三方面的关键技术。 展开更多
关键词 空间信息网络 海洋目标监视 空间计算模式 信息融合
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多编队目标先后出现时的无先验信息跟踪方法 被引量:5
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作者 熊伟 顾祥岐 +1 位作者 徐从安 崔亚奇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期1619-1626,共8页
针对多编队机动目标先后出现时的跟踪问题,该文提出了一种基于交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波(IMM-GM-PHD)算法的无先验信息跟踪方法。首先,在IMM-GM-PHD算法预测过程完成的基础上,引入密度检测机制,利用相关域为所有预测高斯分... 针对多编队机动目标先后出现时的跟踪问题,该文提出了一种基于交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波(IMM-GM-PHD)算法的无先验信息跟踪方法。首先,在IMM-GM-PHD算法预测过程完成的基础上,引入密度检测机制,利用相关域为所有预测高斯分量挑选有效量测,结合密度聚类(DBSCAN)算法检测是否出现新编队目标。其次,在IMM-GM-PHD算法状态更新完成的基础上,利用更新高斯分量的组成情况完成模型概率的更新。最后,在状态估计优化过程中,结合编队目标的特点,加入相似度判别技术,利用杰森-香农(JS)散度度量高斯分量间的相似度,剔除没有相似分量的高斯分量,进一步优化估计结果。仿真结果表明,该文方法能够快速有效地跟踪非同时出现的多编队机动目标,具有较好的跟踪性能。 展开更多
关键词 多编队机动目标 交互式多模型高斯混合概率假设密度滤波算法 相关域 密度聚类算法 杰森-香农散度
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基于最优数据压缩的雷达和ESM间断点迹融合跟踪 被引量:1
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作者 王永安 李世忠 王国宏 《指挥控制与仿真》 2017年第6期38-42,共5页
雷达和ESM传感器均是飞机重要的信息获取手段,但当对己方雷达的辐射进行控制,且敌方雷达也间歇工作时,可能出现雷达和ESM均测量间断的问题。针对该问题,提出了一种基于最优数据压缩的雷达和ESM间断点迹融合跟踪方法,有效解决了雷达和ES... 雷达和ESM传感器均是飞机重要的信息获取手段,但当对己方雷达的辐射进行控制,且敌方雷达也间歇工作时,可能出现雷达和ESM均测量间断的问题。针对该问题,提出了一种基于最优数据压缩的雷达和ESM间断点迹融合跟踪方法,有效解决了雷达和ESM量测间断的问题。并且针对传感器不同测量精度、传感器不同数据率和雷达不同关机时长对融合精度的影响进行了仿真分析。仿真结果表明,ESM测角精度是否小于雷达测角精度对融合精度有重要影响,而融合误差则受雷达测量误差的影响相对较大。 展开更多
关键词 雷达 ESM 跟踪精度 间断点迹
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基于多模态特征融合网络的空时分组码识别算法 被引量:2
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作者 张聿远 闫文君 张立民 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期489-498,共10页
针对现有算法在空时分组码(Space-Time Block Code,STBC)识别过程中存在的低信噪比下误判概率高、识别效率低等问题,本文提出了一种基于多模态特征融合网络(Multi-Modality Features Fusion Network,MMFFN)的空时分组码自动识别方法.首... 针对现有算法在空时分组码(Space-Time Block Code,STBC)识别过程中存在的低信噪比下误判概率高、识别效率低等问题,本文提出了一种基于多模态特征融合网络(Multi-Modality Features Fusion Network,MMFFN)的空时分组码自动识别方法.首先,在合并卷积层将STBC时域样本映射为一维特征向量的基础上,采用多扩张率下的扩张卷积提取非连续时间窗的STBC码内特征,实现多时延特征自提取;然后,构建多时序特征自提取模块以提取码间时序特征,进一步扩展映射特征类型;最后,将多时延拼接层获取的最大时延特征作为深层融合特征,并增加了带跨越连接的残差层以提升融合特征利用率,实现空时分组码识别.仿真实验结果表明,本文算法在-9dB下对6类STBC信号的识别准确率达到了90%以上,较现有识别算法的性能获得了显著提升,对低信噪比有较强的适应性.本文提出的STBC多时延特征提取和融合方法,为结合传统算法设计深度学习网络结构提供了新思路,其思想同样可应用于其他通信信号识别领域. 展开更多
关键词 空时分组码 深度学习 扩张卷积 多时延特征 多时序特征 最大时延融合
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基于AIS辅助信息的对海雷达系统误差分析 被引量:1
11
作者 董云龙 黄高东 +2 位作者 李保珠 张林 关键 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2020年第5期17-23,共7页
在分析当前雷达系统误差校准方法的基础下,利用多海域实验数据,对雷达系统误差在海上的分布特性进行了系统的分析。文中利用雷达与舰船自动识别系统(AIS)信息得到误差分析所需的系统误差序列,通过K-S检验、分布拟合以及变量拟合等方法... 在分析当前雷达系统误差校准方法的基础下,利用多海域实验数据,对雷达系统误差在海上的分布特性进行了系统的分析。文中利用雷达与舰船自动识别系统(AIS)信息得到误差分析所需的系统误差序列,通过K-S检验、分布拟合以及变量拟合等方法对系统误差的数值统计特性、相关特性以及区域分布特性进行具体实验分析。该文对精准实施雷达系统误差校准工作有重要的现实指导意义。 展开更多
关键词 自动识别系统 误差分析 趋正态性 相关性 区域性
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基于Transformer融合的遥感图像文本跨模态检索方法 被引量:2
12
作者 吴媛媛 夏沭涛 孙炜玮 《舰船电子工程》 2023年第8期64-70,共7页
论文提出了一种基于Transformer融合的遥感图像文本跨模态检索方法,模型采用包含自注意力模块的单模态编码器获取各模态的特征表示,再经基于交叉注意力的跨模态融合模块使得不同模态信息相交互,并通过对比损失充分挖掘遥感图像和文本表... 论文提出了一种基于Transformer融合的遥感图像文本跨模态检索方法,模型采用包含自注意力模块的单模态编码器获取各模态的特征表示,再经基于交叉注意力的跨模态融合模块使得不同模态信息相交互,并通过对比损失充分挖掘遥感图像和文本表示之间的潜在语义关系,进一步提高了遥感图像跨模态检索性能,在多个公开数据集上进行了实验验证,结果表明所提方法能够较准确地实现这两种模态信息之间的相互检索,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 跨模态检索 遥感图像 TRANSFORMER 注意力机制
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一种基于深度学习的舰船目标融合识别算法 被引量:2
13
作者 李家起 江政杰 +1 位作者 姚力波 简涛 《舰船电子工程》 2020年第9期31-35,171,共6页
低分辨率SAR(合成孔径雷达)卫星遥感图像具有大幅宽特点,是广域海上目标搜索的重要手段,但相较于高分辨率遥感图像,可用于目标识别的特征较少,导致识别性能有待提高。论文探索并设计了一种基于深度学习的低分辨率多极化SAR卫星遥感图像... 低分辨率SAR(合成孔径雷达)卫星遥感图像具有大幅宽特点,是广域海上目标搜索的重要手段,但相较于高分辨率遥感图像,可用于目标识别的特征较少,导致识别性能有待提高。论文探索并设计了一种基于深度学习的低分辨率多极化SAR卫星遥感图像舰船目标融合识别的算法。首先,以多极化SAR图像为输入,利用改进的VGG16网络提取图像特征得到各极化通道的分类结果,同时自动学习各极化通道的权重,然后,对分类结果进行决策级加权融合;最后,利用公开的OpenSARShip数据集进行实验验证,结果表明,与单极化SAR图像舰船目标识别以及其他融合识别方法相比,该算法一定程度上提升了舰船目标识别效果。 展开更多
关键词 舰船目标识别 低分辨率图像 多极化SAR卫星遥感图像 VGG16网络模型
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复杂干扰杂波环境下三维目标检测前跟踪算法 被引量:1
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作者 薄钧天 张嘉毫 +6 位作者 于洪波 张翔宇 罗峰谊 俞溪 李伟 王衡峰 孟进 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期26-36,共11页
针对因随机假目标干扰、强杂波存在的复杂环境中三维目标检测问题,提出一种基于平行线坐标变换的多层次检测前跟踪算法。雷达量测点被先后置于规格化后的径向距离-时间平面、方位角-时间平面和俯仰角-时间平面分层次进行非相参积累和点... 针对因随机假目标干扰、强杂波存在的复杂环境中三维目标检测问题,提出一种基于平行线坐标变换的多层次检测前跟踪算法。雷达量测点被先后置于规格化后的径向距离-时间平面、方位角-时间平面和俯仰角-时间平面分层次进行非相参积累和点迹筛选,每次筛选只对上一层的筛选结果进行处理,再根据先验信息进行航迹约束和航迹融合,得到最终检测结果。通过仿真对算法进行性能验证和分析,结果显示,该算法在不同信干杂比、量测误差和杂波密度下均能有效滤除虚假量测点,实现真实航迹的检测。 展开更多
关键词 目标检测 干扰杂波 平行线坐标变换 检测前跟踪 雷达 非相参积累
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雷达系统偏差精确配准技术研究综述 被引量:3
15
作者 董云龙 张焱 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2024年第3期1-8,共8页
雷达误差配准是多源信息融合关键技术之一,处于数据预处理环节,其性能直接影响着后续融合处理效果。文中从误差配准研究的任务需求出发,围绕雷达系统偏差空间分布模型和精细化误差配准技术,回顾和总结了误差配准的研究进展,梳理了主要... 雷达误差配准是多源信息融合关键技术之一,处于数据预处理环节,其性能直接影响着后续融合处理效果。文中从误差配准研究的任务需求出发,围绕雷达系统偏差空间分布模型和精细化误差配准技术,回顾和总结了误差配准的研究进展,梳理了主要研究算法。在此基础上,从系统偏差空间分布特性分析与模型构建、一般场景下系统偏差精细化配准技术、病态场景下误差配准技术研究三个方面展望了有待于解决的关键问题,提出相应的方法思路,旨在更好地满足多源信息融合需要,助力提升误差配准方法的稳健性、准确性和工程适用性。 展开更多
关键词 雷达系统偏差 误差配准 空间分布特性 病态场景
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异常值个数未知下辅助数据自适应筛选方法
16
作者 简涛 马颖亮 +2 位作者 王海鹏 郭磊 魏广芬 《雷达学报(中英文)》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期1049-1060,共12页
在雷达目标多通道自适应检测场景下,诸多非均匀背景因素易导致异常值干扰,使得辅助数据独立同分布条件难以满足,已有辅助数据筛选方法往往假定异常值个数已知,在个数未知的情况下面临较大性能损失。为此,该文研究了异常值个数未知情况... 在雷达目标多通道自适应检测场景下,诸多非均匀背景因素易导致异常值干扰,使得辅助数据独立同分布条件难以满足,已有辅助数据筛选方法往往假定异常值个数已知,在个数未知的情况下面临较大性能损失。为此,该文研究了异常值个数未知情况下辅助数据自适应筛选方法。首先,在杂噪协方差矩阵已知条件下,建立了异常数据集合的最大似然估计,基于广义内积对辅助数据进行初步排序,将异常数据集合的最大似然估计过程简化为异常值个数估计。其次,利用快速最大似然方法进行未知协方差矩阵估计,提出了未知异常值个数下辅助数据自适应筛选方法。进一步地,为降低异常值对初步排序性能的不利干扰,基于归一化采样协方差矩阵设计了归一化广义内积形式,并结合迭代估计方式,对前述辅助数据自适应筛选流程进行改进。仿真结果表明,与广义内积相比,采用归一化广义内积可获得更高的筛选精度,采用较小迭代次数即可获得稳定的归一化信干比改善;与已有辅助数据筛选方法相比,该文所提方法在异常值个数未知条件下具有更好的筛选性能。 展开更多
关键词 自适应目标检测 异常值个数 自适应筛选 似然函数 归一化广义内积
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一种改进YOLOv5算法的伪装目标检测方法
17
作者 彭锐晖 赖杰 +3 位作者 孙殿星 李莽 颜如玉 李雪 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3324-3333,共10页
为了深入挖掘伪装目标特征信息含量、充分发挥目标检测算法潜能,解决伪装目标检测精度低、漏检率高等问题,该文提出一种多模态图像特征级融合的伪装目标检测算法(CAFM-YOLOv5)。首先,构建伪装目标多波谱数据集用于多模态图像融合方法性... 为了深入挖掘伪装目标特征信息含量、充分发挥目标检测算法潜能,解决伪装目标检测精度低、漏检率高等问题,该文提出一种多模态图像特征级融合的伪装目标检测算法(CAFM-YOLOv5)。首先,构建伪装目标多波谱数据集用于多模态图像融合方法性能验证;其次,构建双流卷积通道用于可见光和红外图像特征提取;最后,基于通道注意力机制和空间注意力机制提出一种交叉注意力融合模块,以实现两种不同特征有效融合。实验结果表明,模型的检测精度达到96.4%、识别概率88.1%,优于YOLOv5参考网络;同时,在与YOLOv8等单模态检测算法、SLBAF-Net等多模态检测算法比较过程中,该算法在检测精度等指标上也体现出巨大优势。可见该方法对于战场军事目标检测具有实际应用价值,能够有效提升战场态势信息感知能力。 展开更多
关键词 伪装目标检测 多波谱数据集 注意力机制 可见光图像 红外图像
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基于DB-YOLO的双基地雷达弱运动目标检测方法 被引量:1
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作者 陆源 宋杰 +1 位作者 熊伟 陈小龙 《太赫兹科学与电子信息学报》 2024年第2期132-141,共10页
非合作双基地雷达因其特殊的探测方式,致使回波中目标信噪比较低,特别是海上运动目标,在雷达扫描周期的帧与帧之间探测并不稳定,会对后续目标跟踪造成较大困难。本文首先采用低门限恒虚警率(CFAR)检测器将雷达距离-多普勒维和距离-方位... 非合作双基地雷达因其特殊的探测方式,致使回波中目标信噪比较低,特别是海上运动目标,在雷达扫描周期的帧与帧之间探测并不稳定,会对后续目标跟踪造成较大困难。本文首先采用低门限恒虚警率(CFAR)检测器将雷达距离-多普勒维和距离-方位维的检测结果匹配,得到相应掩码图,筛选出潜在的运动目标;然后提出一种融合多维特征信息的双主干YOLO(DB-YOLO),该网络采用双主干结构,同时提取动目标掩码图和其映射下相同尺度P显图的特征,并采用深度可分离卷积模块降低网络的模型参数。将该模型与Faster RCNN、YOLOv5及其常见变种YOLOv5-ConvNeXt进行对比,实验表明,DB-YOLO有效提高了目标检测性能并保证了推理速度,为非合作双基地雷达的目标跟踪奠定了基础。 展开更多
关键词 非合作双基地雷达 目标检测 双主干YOLO 特征融合
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深度神经网络参数轻量化方法综述
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作者 林冲 闫文君 +2 位作者 纪纲 于斌 王莹 《中国电子科学研究院学报》 2024年第4期350-363,379,共15页
近年来,深度神经网络在各种具有挑战性的任务上取得了巨大的成功,不断刷新人们对人工智能的认识。但是,深度神经网络模型的参数量巨大、计算成本、存储成本过高,难以部署到资源受限的边缘计算设备中。因此,人们开始从网络的架构和参数... 近年来,深度神经网络在各种具有挑战性的任务上取得了巨大的成功,不断刷新人们对人工智能的认识。但是,深度神经网络模型的参数量巨大、计算成本、存储成本过高,难以部署到资源受限的边缘计算设备中。因此,人们开始从网络的架构和参数量两个角度尝试对网络进行轻量化设计,同时保证神经网络性能可接受。本文从网络参数轻量化的角度出发,首先简要回顾深度神经网络发展历史和工作原理;其次,介绍当前主流的3类参数轻量化方法:参数量化、张量分解以及参数共享;然后,从思想描述、适用层级、训练方式等维度对比分析方法优劣;最后,对神经网络轻量化的未来发展方向进行展望。 展开更多
关键词 深度神经网络 人工智能 边缘计算设备 神经网络参数轻量化
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基于多相参处理间隔频响特征聚类的有源假目标鉴别方法
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作者 韦文斌 彭锐晖 +3 位作者 孙殿星 谭顺成 宋颖娟 张家林 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期2721-2731,共11页
现有真-假目标智能识别算法大多基于监督学习,且在低信噪比条件下表现不好。针对上述问题,该文分别利用真、假目标在多个相参处理间隔(CPIs)内散射特性的时变性和唯一性,提出一种多相参处理间隔频响特征聚类的真、假目标无监督鉴别方法... 现有真-假目标智能识别算法大多基于监督学习,且在低信噪比条件下表现不好。针对上述问题,该文分别利用真、假目标在多个相参处理间隔(CPIs)内散射特性的时变性和唯一性,提出一种多相参处理间隔频响特征聚类的真、假目标无监督鉴别方法。首先,在快-慢时域中沿快时间维度对真、假目标进行加窗截断,提取快-慢时间域频率响应特征用于构建初步样本集;然后,通过Agglomerative聚类和特征融合网络组成的两步识别算法对真-假目标进行识别;最后,提出一种多相参处理间隔联合决策方法提升识别性能和可靠性。经仿真和实测数据检验,证明了所提方法可实现真实目标和多种有源假目标的有效分离。 展开更多
关键词 有源假目标 多相参处理间隔 散射特性 快-慢时间域频率响应 无监督 Agglomerative聚类
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