基于异环境重要性采样的增强DDRQN网络

针对局部可观测多智能体学习环境下,智能体与环境频繁交互造成环境不稳定,导致智能体无法使用经验回放机制(experience replay)的问题,采用了一种基于异环境重要性采样的回放经验利用机制。并结合该机制再深度强化学习算法,深度分布式循环Q网络(DDRQN)基础上进行了改进,提出一种增强型的深度分布式循环Q网络。通过对Deep Mind的Py SC2平台Defeat Roaches局部可观测多智能体学习环境实验结果对比分析表明,增强型的深度分布式循环Q网络相比于DDRQN网络,具有良好的学习性能,稳定性、收敛速度均具有显著提升。     

间歇采样转发假目标对CFAR检测影响分析

分析间歇采样转发形成的假目标干扰对雷达CFAR检测的影响和间歇采样转发假目标生成机理,给出间歇采样转发假目标产生方法。在此基础上,以雷达一次搜索周期内虚警、漏警造成的检测代价作为检测性能指标,分别分析单元平均恒虚警检测器、有序恒虚警检测器、剔除和平均恒虚警检测器在间歇采样转发假目标干扰下的检测代价。着重分析间歇采样转发干扰关键参数对检测代价的影响。仿真结果表明,间歇采样转发产生的多个假目标显著提高了雷达的检测代价,检测代价受转发占空比、转发功率的影响较大,而受转发频率影响较小。在三种恒虚警检测器的对比中,剔除和平均恒虚警检测器相对于另两种检测器的检测代价更大些。     

一种雷达主瓣欺骗干扰抑制算法北大核心

针对单通道雷达受到主瓣干扰,提出了一种基于多周期采样的抗主瓣干扰方法。首先针对距离密集假目标欺骗干扰,建立了基于多脉冲重复间隔(paulse repeat interval)采样的抗主瓣欺骗干扰模型并对其可行性进行证明,然后对信号源个数进行估计,最后借助提出的盲源分离方法将干扰信号与目标回波信号分离,达到抗干扰效果。理论分析和仿真表明,该方法具有较好的分离效果及干扰抑制能力。     

一种针对坦克速度控制的深度强化学习算法

坦克的无人化将成为作战装备的未来研究方向之一,针对坦克无人驾驶如何提高智能体训练速度是当前深度强化学习领域的一大瓶颈,提出一种最近经验回放的探索策略来对传统的软行动者-评论家算法（soft actor-critic,SAC）进行改进,在训练阶段,赋予最近经验更大权重值,增大其采样概率,从而提高了训练的稳定性和收敛速度。在此基础上,基于应用环境以及作战任务设计奖励函数,提高算法的战场适用性。构建具体作战场景,对改进的算法与传统算法进行对比,结果表明,提出的算法在坦克速度控制上表现出更好的性能。     

高平面分辨率穿透成像雷达的研究与实现

穿透成像雷达利用电磁波对介质的穿透特性,对非金属介质内的不连续点进行高分辨成像。为实现该雷达系统的毫米级高平面分辨率、高探测效率和高便携适用性,设计了高平面分辨率穿透成像雷达系统。采用连续波体制和快速扫描空间采样方案以确保小型化和高成像性能,实现了一体化雷达射频前端;提出了参数未知条件下的自聚焦成像处理等数据处理方法,研制了穿透成像雷达系统样机,质量仅为2.5 kg,可单人手持操作;开展了成像分辨率和穿透能力实验测试,验证了方案的可行性和有效性。     

基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波

提出了基于实值离散Gabor变换的阶比跟踪滤波方法．分析了阶比跟踪滤波为时频滤波的实质,给出了如何通过实值离散Gabor变换实现阶比跟踪滤波的步骤．通过对仿真信号阶比跟踪滤波前后的时频分布、阶比谱和时域信号对比,证实本方法能有效滤除阶比混叠成分．通过延长信号两端采样长度的方法可以消除阶比跟踪滤波后端点的误差．     

基于Sub-Nyquist采样的单通道频谱感知技术

宽带频谱感知技术在认知无线电中具有广泛的应用。基于时分的思想,将信号采集时间以固定长度的时间片进行划分,分别与不同的伪随机码信号相乘,经过低通滤波和sub-Nyquist采样,利用采样数据求出信号的频率支集。与已有的多通道频谱感知结构相比,本文用相对简单的单通道结构实现,同样能够利用低速率的采样点完成频谱感知。仿真实验结果表明,在信号的频率支集未知的情况下,该算法能够有效利用sub-Nyquist采样的数据实现频谱感知。     

空间重采样的宽带多重信号分类算法高分辨方位估计

空间重采样法是宽带恒定束宽波束形成的一种重要方法,采用声矢量阵推导了基于空间重采样的宽带MUSIC算法,并和相干子空间FFT插值法做了仿真比较,结果表明,所提算法的性能优于FFT插值法,表现为更低的分辨信噪比门限和估计均方误差上.     

一种基于SIFT特征的抗几何攻击水印算法研究

尺度不变特征变换描述子已经应用于数字图像水印的构造,但图像存在相似区域时易造成误匹配问题,基于此提出一种改进的RIT—SIFT数字图像水印算法．水印嵌入时先对图像进行分块,然后将水印分别嵌入子块的非下采样Contourlet变换低频子带中,既简化了水印嵌人又增加了嵌入容量．图像匹配时利用SIFT算法在原始图像中寻找局部特征点,将旋转不变纹理特征信息融合到传统SIFT特征向量中,更加全面地描述图像信息,提高了匹配精度．实验结果表明,提出的算法是有效的,对全局和局部几何攻击、组合攻击以及常规攻击均具有很好的鲁棒性．     

基于径向基代理模型的序列优化中自适应再采样策略

针对径向基插值代理模型样本点预测误差为零时无法获得误差函数进行序列再采样优化的问题,将样本点分布约束引入序列再采样过程,利用潜在最优解加速收敛性,提出一种适用于径向基插值代理模型序列优化的再采样策略,该策略兼顾仿真模型的输出响应特性与样本点的空间分布特性。仿真结果表明,使用该在采样策略后,算法寻优效率和精度均优于传统基于代理模型的优化方法,在对最优解进行有效预测的同时,能显著减少原始模型计算次数。