一种SAR宽带噪声干扰抑制的新方法

提高合成孔径雷达(SAR)抗干扰性能是保证其在干扰条件下能正常工作的重要前提。针对SAR中宽带噪声干扰(WBNI),提出了一种在距离向基于回波数据去调频处理和特征子空间滤波的宽带噪声干扰抑制方法并进行了计算机仿真。仿真结果表明,在SAR距离向脉冲压缩增益大于接收端输入干信比5 dB时,该方法可以获得较理想的干扰抑制效果。而随着输入干信比的增加,干扰抑制性能将开始恶化。     

双模量子态在原子介质中的存储

从四能级暗态极化子出发,讨论双模量子场与原子介质的信息转换过程以及2信号场之间的信息转换过程。利用双-Λ型四能级原子系统,可以存储双模量子态(包括一些纠缠态),从理论上解释了双模量子信息在介质中的"写入"和"读出"过程。提供了双信号场存储的实验方案。     

会用时间才能会工作

时间,从古至今,历来被人们所关注,《淮南子》曰：“圣人不贵尺之壁,而重寸之阴,时难得而易失也。”企业家视时间为金钱,军事家视时间为生命,足见时间之重要。     

基于卷积神经网络的中段拦截弹弹道规划

为解决中段反导拦截弹实时规划问题,将经典Lambert理论与卷积神经网络(CNN)相结合,提出一种高效的拦截点解算方法。基于Lambert理论构建二体假设条件下椭圆轨道的中段反导拦截弹弹道规划模型。利用卷积神经网络求解模型,可在满足精度要求的同时极大提升解算效率。利用Matlab仿真软件验证了此方法的合理性。此方法可以推广至其他作战规划问题,以满足作战选择的多样性需求。     

基于梯度直方图的交叉点检测方法

提出基于梯度直方图的交叉点检测方法:统计像素点邻域梯度信息生成特征描述子,通过判定准则筛选候选交叉点,基于欧氏距离对候选交叉点进行聚类后,利用灰度加权法定位图像交叉点坐标.仿真实验验证了算法的正确性与可行性,结果表明:该方法适用于交叉角为65°～90°范围内的交叉点检测,定位精度优于0.6像素,检测率大于90％;该方法...     

基于卷积神经网络的多功能雷达行为辨识研究

针对多功能雷达行为状态复杂多变、难以识别的问题,提出了一种基于卷积神经网络的雷达行为辨识方法.建立多功能雷达行为辨识模型,对数据进行预处理,构建多功能雷达信号样本集.通过变化点检测算法对原始雷达信号脉冲序列进行分割,补齐有缺失的特征参数,构造完整的可用于训练的信号加参数数组样本.并针对处理后的雷达行为数据集的特点设计卷...     

基于特征聚合的管制语音声纹深度识别方法

针对带有噪声的管制语音声纹识别问题,提出了一种基于特征聚合的声纹识别算法,能够在音频流中识别不同的管制员和飞行员的声纹特征。在经典的X-VECTORS算法的基础上,通过设计残差语谱图特征提取模块和全局可微的NetVLAD特征聚合模块,构造了端到端的说话人识别神经网络训练框架;最后在实际管制语音数据集上对各种说话人识别方法的精度进行了对比分析。实验结果表明,相较于传统的X-VETCORS方法,提出的基于声纹聚合的说话人识别方法具有更高的识别精度。     

基于深度卷积神经网络的多飞行器构型保持研究

基于深度卷积神经网络设计了"智能-校正"算法以快速生成制导指令;深度学习模型是由卷积层、全连接层、批量归一化层和残差网络(ResNet)组合成的一个19层深度神经网络,飞行器状态变量转化为类似于图像像素矩阵的二维矩阵,通过sgd优化和权重衰减正则项将神经网络的训练误差降低至约0.025°;之后针对飞行器运动存在制导指令...     

一种无人机辐射源调制样式识别算法

针对小型无人机威胁低空领域且在复杂电磁环境下难识别的问题,提出了 一种基于卷积神经网络的信号识别算法.首先,分析了无人机应用背景下直接序列扩频信号的特性,并采用短时傅里叶变换获取信号时频特征;然后,利用提出的能量阈值降噪法降低时频特征中噪声成分;最后,设计了卷积神经网络用于分类识别.仿真结果表明,该算法在信噪比为-6 ...     

基于混合模型的雷达信号脉内波形分类

为了在雷达接收机中实现对目标信号调制方式的快速判别,针对雷达信号脉内波形分类问题,提出了一种适用于多波形分类的模型.该模型根据信号的自相关性强弱确定应采用的信号预处理方式,进而通过预训练的分类器实现分类.该模型的关键点是根据信号自相关性的强弱分别采用自相关和短时自相关处理信号,并对结果进行时频分析以获得可以描述原始信号...