基于半监督谱聚类的通信网台识别方法

针对通信网台识别准确率较低的问题,提出了一种基于半监督谱聚类的通信网台识别方法。通过密度峰值的方法构造决策图,得到通信网的数目;在谱聚类算法的基础上,利用侦察方掌握的先验知识,通过成对约束信息更新谱聚类算法的相似度矩阵,提升聚类算法性能,得到最终的网台识别结果。实验结果表明,该方法可以有效地利用知识库中已有的成对约束信息,较好地完成通信网台识别。     

基于四阶累积量阵列扩展的稀疏分解方法

提出了一种基于四阶累积量稀疏表示的估计方法,解决信号数多于阵元数时的DOA估计问题。该方法首先构造了包含所有DOA信息的最小冗余矢量,利用扩展阵列的最小冗余导向矢量构造完备字典减小完备字典的复杂度;然后利用L1范数作为稀疏约束条件建立稀疏模型进行DOA估计。理论分析和仿真实验,验证了该方法能够估计出的信号个数大于阵元数目,可直接应用于相干信号,比MUSIC-like算法具有更好的性能。     

干涉仪测向中相位差精确测量技术研究

相位差的精确测量在以相位为参考信息的测向体制中十分重要,直接影响了测向的精度。重点研究了相位差精确测量技术。在详细分析3种有效的测量方法基本原理基础上,比较精确地获取了信号的相位差,并通过大量的仿真实验比较3种方法在不同情况下的性能,为实际应用中选择合适的方法提供了依据。     

基于压缩感知的无人机图像组合去噪方法

针对无人机图像中存在的多种类型噪声干扰的情况,提出了一种基于压缩感知的无人机图像混合去噪方法。利用移动窗口平滑处理含噪图像中脉冲噪声,并去除该类噪声对图像稀疏性的破坏;对粗去噪图像进行稀疏表示,利用高斯观测矩阵对其测量,通过正交匹配追踪算法重构得到去噪后图像。实验结果表明,该算法改善了基于压缩感知图像去噪方法对含有脉冲噪声去噪效果差的问题,提高了去噪图像的峰值信噪比和视觉效果。