混合MIMO相控阵雷达反向非均匀重叠子阵分割方法

针对混合MIMO相控阵雷达子阵分割中发射相干处理增益和波形分集增益不能兼顾的问题,提出了一种反向非均匀重叠子阵分割方法,该结构在非均匀重叠子阵分割的基础上,对其结构进行了反转.通过推导证明了反向非均匀重叠子阵分割方法在两种增益上的优越性.相较于传统的子阵分割方式,该方法既增强了发射相干处理增益,又保留了波形分集增益.仿...     

具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法

针对当前具有吞吐量和时延约束的软件无线电波形部署决策算法在内存开销方面考虑的不足,提出一个更为通用的波形部署决策系统模型,将波形的处理开销、内存开销和通信带宽开销都纳入到波形部署决策过程中,并设计了一种基于动态规划的波形部署决策算法以最小化波形对平台各种计算资源的占用总和。仿真结果表明,内存对波形部署决策具有重要影响,与未考虑内存开销的解决方案相比,平台支持的平均最大波形数目和平均处理资源利用率均下降40%左右。     

武汉高德红外股份有限公司

中国梦·强军梦·高德梦红外成像技术是夜战、精确打击、隐身、反隐身、超视距探测和光电对抗武器装备中的主要技术平台。武汉高德红外股份有限公司专业从事军用红外热成像光电系统及以此为基础的现代化武器装备的科研和生产,技术水平居国际先进、国内领先。公司是第一批获得武器装备科研生产许可和保密资质的民营军工上市企业。经过十多年的奋斗与积累,高德红外在红外光学、图像识别、制导     

杂波和干扰条件下基于强化学习的机载雷达波形设计

针对复杂电磁环境机载雷达智能抗干扰问题,提出一种基于马尔可夫决策过程（markov decision processes,MDP）的机载雷达波形设计方法。为实现最优决策,建立雷达和干扰MDP博弈模型,融合利用目标、杂波、噪声、雷达和干扰信号等多维度电磁信息,设置信号和干扰噪声比为奖励函数;基于贝尔曼方程和策略迭代法计算信号频域最优策略,通过迭代变换法设计时域最优波形,并采用目标检测概率衡量算法性能。仿真结果表明,和线性调频信号、跳频信号相比,该方法设计波形具有更好的环境适应性和抗干扰能力,在此基础上提高了机载雷达目标检测概率。     

一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

干扰条件下基于空频域二次优化的MIMO雷达波形设计方法

针对干扰条件下多输入多输出雷达发射方向图优化问题,提出一种基于空频域二次优化的多输入多输出雷达波形设计方法。该方法将空域上方向图优化问题转化为关于空时发射序列协方差矩阵的优化问题,利用多输入多输出雷达发射方向图仅与阵元之间波形相关性有关的特性,进一步降低空域波形设计复杂度,并通过p阶导数约束展宽零陷;针对优化得到的协方差矩阵,利用随机向量法通过最小二乘准则逼近最优发射方向图来合成具体恒包络波形;在基于空域优化得到的发射波形基础上,根据改变不同时刻信号序列的初始相位雷达发射方向图不变的特性,通过拟功率方法优化相位变化矩阵,实现雷达波形在频域上的二次优化以抑制频域上的干扰。仿真实验证明了所提方法在方向图匹配和干扰抑制方面的有效性。     

融合图嵌入的光滑主成分分析网络图像识别算法

主成分分析网络(principal component analysis network, PCANet)是一种简单的深度学习算法,在图像识别领域具有优秀的性能。将图嵌入思想融入PCANet,提出一种新的图像识别算法光滑主成分分析网络(Smooth-PCANet)。为了验证Smooth-PCANet算法的有效性,在人脸、手写体字符以及图片等不同数据集上构建实验,并将Smooth-PCANet与多种基于深度学习的图像识别算法作了对比。实验结果证明,Smooth-PCANet算法比PCANet获得了更高的识别性能,并且更有效地避免了过拟合,在小样本训练时具有显著优势。     

基于对抗推演的训练样本生成框架

针对军事目标图像智能识别、智能平台对抗等AI算法学习训练缺乏高质量样本难题,提出了一种基于对抗推演的训练样本生成框架。从训练样本的数据格式、作战业务的维度,建立了训练样本分类体系;从样本特征、样本标签两方面,提出了训练样本的表征方法,建立了军事目标图像、目标航迹等训练样本表征模型;建立了基于对抗推演的训练样本生成框架,依据红蓝双方的行为决策模型,开展对抗式仿真推演,积累训练样本数据;以智能空战决策训练样本为典型案例,提出了基于规则与微分方程求解相结合的方法,通过自主对抗模拟产生训练样本数据,支撑智能空战决策AI算法训练。     

用于目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法

提出了一种用于雷达目标跟踪的自适应广义调频波形设计算法。该算法根据跟踪器的动态需求,以广义调频信号为样板波形自适应设计下一时刻的发射波形,其目的是使预测的目标跟踪均方误差最小化,并假定高信噪比条件,且目标跟踪运动模型和观测模型均为线性。利用与某一波形相对应的克拉美-罗下限(CRLB)以及卡尔曼滤波器,通过最小化预测的跟踪均方误差来实现广义调频波形的自适应设计。仿真结果表明:在信噪比相同的情况下,与使用固定参数、自适应参数的线性调频波形设计算法相比,所提出的算法能够获得更低的目标跟踪均方误差。     

压缩感知新技术专题讲座(四) 第7讲 压缩感知在图像信号处理中的应用

绝大部分自然图像信号都在某个变换域具有稀疏性或近稀疏性。基于压缩感知理论,可以用远低于采样定理要求的采样频率采集信号,并可在一定条件下高概率恢复信号,这将极大降低图像信号的采样频率以及数据存储和传输的代价。文章首先简述了压缩感知理论,然后分析了图像的稀疏性对图像重建质量的影响,最后着重从图像压缩、图像融合、图像去噪、图像识别以及图像复原几个方面分析了压缩感知理论在图像处理领域中的应用以及目前所面临的问题。