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FDA-MIMO雷达和MIMO通信频谱共存系统收发联合设计方法
1
作者
徐启航
兰岚
+2 位作者
廖桂生
王可为
郑通兴
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025年第4期915-927,共13页
雷达与通信在一个平台占用相同频谱时会产生相互干扰,此外雷达目标探测过程中面临主瓣方向的欺骗式干扰威胁。为解决上述问题,该文设计了一种频率分集阵多输入多输出(FDA-MIMO)雷达和MIMO通信频谱共存系统,提出了一种雷达为中心的系统...
雷达与通信在一个平台占用相同频谱时会产生相互干扰,此外雷达目标探测过程中面临主瓣方向的欺骗式干扰威胁。为解决上述问题,该文设计了一种频率分集阵多输入多输出(FDA-MIMO)雷达和MIMO通信频谱共存系统,提出了一种雷达为中心的系统收发参数联合设计方法。该方法通过联合优化雷达发射波形、雷达接收滤波器和通信发射码本,最大化雷达系统的输出信干噪比(SINR),从而提高对目标的检测概率,同时保证MIMO通信速率。在优化过程中,采用交替优化(AO)策略,将优化问题分解为多个子问题并迭代求解。其中,接收滤波器的优化通过拉格朗日乘子法求解,通信发射码本优化采用不等式定理得到最优近似解,而雷达发射波形优化通过泰勒展开和松弛算法进行凸近似。仿真结果表明,该联合设计方法能够在保证通信速率的同时有效提高雷达系统的SINR,显著提升FDA-MIMO雷达和MIMO通信频谱共存系统在主瓣欺骗式干扰下的性能。
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关键词
雷达通信频谱共存
频率分集阵多输入多输出
收发联合设计
交替优化
主瓣欺骗式干扰抑制
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职称材料
融入先验信息的深度学习地震子波振幅谱估计
被引量：
2
2
作者
黄颜茹
高静怀
+1 位作者
陈红灵
姜秀娣
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期969-978,I0008,共11页
地震子波的提取对于地震资料处理有着至关重要的作用。地震子波由振幅谱与相位谱表征,因此估计地震子波的振幅谱是关键步骤。常用的地震子波振幅谱提取方法对反射系数类型以及地震子波形态都有一定限制,导致这些方法无法广泛应用于实际...
地震子波的提取对于地震资料处理有着至关重要的作用。地震子波由振幅谱与相位谱表征,因此估计地震子波的振幅谱是关键步骤。常用的地震子波振幅谱提取方法对反射系数类型以及地震子波形态都有一定限制,导致这些方法无法广泛应用于实际地震数据处理。为了准确获取地震子波振幅谱,提出一种融入先验信息的深度学习方法。首先,基于地震子波谱具有光滑性这一先验信息,对观测地震数据进行预处理;然后,将平滑后的地震记录振幅谱输入一个12层的深度神经网络,得到地震子波振幅谱。与传统的谱模拟方法相比,该方法不需要任何反射系数假设,不仅能够对单峰和非单峰地震子波振幅谱进行很好的估计,还可避免各种多项式拟合方法中的参数估计以及有效频段估计带来的计算误差,具有较好的抗噪性。模型算例和实际数据的测试结果都证明了该方法的优越性。
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关键词
地震子波振幅谱
深度学习
先验信息
高分辨率
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职称材料
基于门控循环单元主导的深度网络半监督地震衰减补偿方法
被引量：
3
3
作者
戚倩玉
高静怀
+5 位作者
陈红灵
高照奇
黄研
陈娟
曹永亮
王建花
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期2997-3010,共14页
地震波在地下传播时存在能量衰减,呈现非平稳性,导致地震资料的分辨率降低,不利于储层刻画.为了解决这个问题,需要对地震记录进行衰减补偿来消除非平稳性.考虑到GRU(Gated Recurrent Unit)即门控循环单元在处理时间序列时具有长时和短...
地震波在地下传播时存在能量衰减,呈现非平稳性,导致地震资料的分辨率降低,不利于储层刻画.为了解决这个问题,需要对地震记录进行衰减补偿来消除非平稳性.考虑到GRU(Gated Recurrent Unit)即门控循环单元在处理时间序列时具有长时和短时记忆的优势,本文构建了以GRU为主导的网络结构(简称GRU网络),提出了基于GRU网络的地震衰减补偿方法.实际地震数据处理中,测井资料往往非常有限,导致标签数据较少.为解决小样本问题,本文借鉴自编码器的思想,除井旁道和测井合成地震记录的标签外,将其余地震记录作为无标签数据引入训练,半监督地学习非平稳数据到平稳数据的非线性映射,实现了地震记录的衰减补偿.最后利用含噪合成地震记录和实际地震资料测试了本文提出的方法,证明了其有效性.
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关键词
地震衰减补偿
深度学习
半监督学习
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职称材料
题名
FDA-MIMO雷达和MIMO通信频谱共存系统收发联合设计方法
1
作者
徐启航
兰岚
廖桂生
王可为
郑通兴
机构
西安
电子
科技
大学
雷达信号处理国家级重点实验室
西安交通大学电子与信息学部信息与通信工程学院
出处
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025年第4期915-927,共13页
基金
国家自然科学基金(62471348,62431021)
中央高校基本科研业务费(QTZX23068),陕西省科技新星(2024ZC-KJXX-009)
+1 种基金
多域数据协同处理与控制全国重点实验室开放基金(MDPC20200403)
中国航空科学基金(ASFC-2022Z021070001)。
文摘
雷达与通信在一个平台占用相同频谱时会产生相互干扰,此外雷达目标探测过程中面临主瓣方向的欺骗式干扰威胁。为解决上述问题,该文设计了一种频率分集阵多输入多输出(FDA-MIMO)雷达和MIMO通信频谱共存系统,提出了一种雷达为中心的系统收发参数联合设计方法。该方法通过联合优化雷达发射波形、雷达接收滤波器和通信发射码本,最大化雷达系统的输出信干噪比(SINR),从而提高对目标的检测概率,同时保证MIMO通信速率。在优化过程中,采用交替优化(AO)策略,将优化问题分解为多个子问题并迭代求解。其中,接收滤波器的优化通过拉格朗日乘子法求解,通信发射码本优化采用不等式定理得到最优近似解,而雷达发射波形优化通过泰勒展开和松弛算法进行凸近似。仿真结果表明,该联合设计方法能够在保证通信速率的同时有效提高雷达系统的SINR,显著提升FDA-MIMO雷达和MIMO通信频谱共存系统在主瓣欺骗式干扰下的性能。
关键词
雷达通信频谱共存
频率分集阵多输入多输出
收发联合设计
交替优化
主瓣欺骗式干扰抑制
Keywords
Radar-communication spectral coexistence
Frequency Diverse Array Multiple-Input Multiple-Output(FDA-MIMO)
Transceiver design
Alternating Optimization(AO)
Mainlobe deceptive jammer suppression
分类号
TN957 [电子电信—信号与信息处理]
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职称材料
题名
融入先验信息的深度学习地震子波振幅谱估计
被引量：
2
2
作者
黄颜茹
高静怀
陈红灵
姜秀娣
机构
西安交通大学电子与信息学部信息与通信工程学院
中国海洋石油总公司
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期969-978,I0008,共11页
基金
国家重点研发计划“变革性技术关键科学问题”之重点专项“非常规油气地震波探测的岩性、物性参数超分辨反演”(2020YFA0713403)资助。
文摘
地震子波的提取对于地震资料处理有着至关重要的作用。地震子波由振幅谱与相位谱表征,因此估计地震子波的振幅谱是关键步骤。常用的地震子波振幅谱提取方法对反射系数类型以及地震子波形态都有一定限制,导致这些方法无法广泛应用于实际地震数据处理。为了准确获取地震子波振幅谱,提出一种融入先验信息的深度学习方法。首先,基于地震子波谱具有光滑性这一先验信息,对观测地震数据进行预处理;然后,将平滑后的地震记录振幅谱输入一个12层的深度神经网络,得到地震子波振幅谱。与传统的谱模拟方法相比,该方法不需要任何反射系数假设,不仅能够对单峰和非单峰地震子波振幅谱进行很好的估计,还可避免各种多项式拟合方法中的参数估计以及有效频段估计带来的计算误差,具有较好的抗噪性。模型算例和实际数据的测试结果都证明了该方法的优越性。
关键词
地震子波振幅谱
深度学习
先验信息
高分辨率
Keywords
seismic wavelet amplitude spectrum
deep learning
prior information
high resolution
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于门控循环单元主导的深度网络半监督地震衰减补偿方法
被引量：
3
3
作者
戚倩玉
高静怀
陈红灵
高照奇
黄研
陈娟
曹永亮
王建花
机构
西安交通大学电子与信息学部信息与通信工程学院
海洋油气勘探国家
工程
研究中心
中国石油天然气股份有限公司长庆油田分公司勘探开发研究院
中海油研究总院有限责任公司
出处
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期2997-3010,共14页
基金
国家重点研发计划重点项目(2020YFA0713403,2020YFA0713400)
中国石油长庆油田分公司“揭榜挂帅”项目“黄土塬三维高分辨率关键处理技术研究”(GS2021-01)联合资助。
文摘
地震波在地下传播时存在能量衰减,呈现非平稳性,导致地震资料的分辨率降低,不利于储层刻画.为了解决这个问题,需要对地震记录进行衰减补偿来消除非平稳性.考虑到GRU(Gated Recurrent Unit)即门控循环单元在处理时间序列时具有长时和短时记忆的优势,本文构建了以GRU为主导的网络结构(简称GRU网络),提出了基于GRU网络的地震衰减补偿方法.实际地震数据处理中,测井资料往往非常有限,导致标签数据较少.为解决小样本问题,本文借鉴自编码器的思想,除井旁道和测井合成地震记录的标签外,将其余地震记录作为无标签数据引入训练,半监督地学习非平稳数据到平稳数据的非线性映射,实现了地震记录的衰减补偿.最后利用含噪合成地震记录和实际地震资料测试了本文提出的方法,证明了其有效性.
关键词
地震衰减补偿
深度学习
半监督学习
Keywords
Seismic attenuation compensation
Deep learning
Semi-supervised learning
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
FDA-MIMO雷达和MIMO通信频谱共存系统收发联合设计方法
徐启航
兰岚
廖桂生
王可为
郑通兴
《雷达学报(中英文)》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
融入先验信息的深度学习地震子波振幅谱估计
黄颜茹
高静怀
陈红灵
姜秀娣
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2021
2
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职称材料
3
基于门控循环单元主导的深度网络半监督地震衰减补偿方法
戚倩玉
高静怀
陈红灵
高照奇
黄研
陈娟
曹永亮
王建花
《地球物理学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
3
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