矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

面向通信信号调制识别的半监督生成对抗网络框架

针对只有少量标签数据的弱监督条件下现有调制信号识别模型准确率较低的问题,提出基于生成对抗网络的半监督学习框架。该方法通过对通信信号进行冗余空域变换,使其在适应生成对抗网络模型的同时保留丰富的信号相邻特征;通过梯度惩罚Wasserstein生成对抗网络的引入,构建适宜电磁信号处理的半监督学习框架,实现对无标签信号样本的有效利用。为了验证所提算法的有效性,在RADIOML 2016.04C数据集上进行测试。实验结果表明,该方法在半监督条件下能训练出高效的分类器,获得优异的调制识别结果。     

美国弹道导弹防御系统中的杀伤链与杀伤网解析

根据美国弹道导弹防御系统发展情况及杀伤链、杀伤网作战概念,结合美国陆基中段防御朝鲜来袭洲际弹道导弹典型用例,对美国弹道导弹防御杀伤链中信息链、时间链、能量链、识别链、精度链5条子链的内涵与闭合性进行了解析,并结合典型用例剖析了美国本土与海外战区弹道导弹防御杀伤网,分析了其综合防御能力。     

应用局部约束二维稀疏表示识别SAR图像目标

在分析典型稀疏表示分类方法和局限性的基础上,提出了一种基于局部约束的二维稀疏表示方法,以有效解决SAR图像目标识别问题。该方法对SAR图像进行图像预处理,在兼顾图像相邻列(行)对应稀疏表示系数邻近性和样本间局部性的基础上,构建了局部约束目标函数,并通过解闭式解,实现稀疏表示系数的更新求解。利用美国实测MSTAR数据对算法进行了仿真验证,实验结果表明所提出的方法可实现SAR图像目标的有效识别,并对训练样本数目具有一定的鲁棒性。     

雷达目标高分辨距离像的特征提取及识别方法

本文首先应用ＴＬＳ－ＥＳＰＲＩＴ算法提取光学区高分辨雷达目标散射中心位置信息,并提出了“基于散射中心位置的相关匹配”目标识别算法,而后,证明了该算法相关匹配系数与所选择的基底无关以及算法的稳定性问题。最后,给出了五种飞机缩比模型的实验结果。     

采用 Bayes 数据融合方法进行目标和诱饵的识别

本文以目标和诱饵的识别为背景,详细叙述了采用基于Ｂａｙｅｓ数据融合方法的基本原理、融合模型和识别结果。从识别结果可以看出,这种方法可以达到较高的识别率,是识别目标和诱饵的有效方法。     

一种新的重频调制类型自动化识别方法

针对雷达重频调制类型模式识别中存在的问题,提出了一种可以自动化识别PRI调制类型的算法,易于工程化实现。该算法通过对脉冲序列提取特征向量完成调制类型的识别,并给出特征参数的描述。实验仿真和实际应用均表明该方法正确识别率高,可有效地识别PRI调制类型并输出特征参数。     

测量阵列布置对基于源强分布声辐射模态的平面噪声源识别的影响

基于源强分布声辐射模态理论给出了结构噪声源识别公式,分析了识别结果对声场分布模态矩阵条件数的灵敏度,并以平板声源为例对影响声场分布模态矩阵条件数的因素进行了重点分析。分析结果表明:与源面平行,传声器间距与等效源间距相等且测量面靠近源面的方阵是最优布置测量阵列,而且这种布置方式可有效提高声场分布模态矩阵条件数。同时,音箱实验结果表明:利用优化后的测量阵列测量数据取得了良好的识别效果。     

军用航空装备试验室质量管理体系建设研究

为了提升军用航空装备研制质量保障水平,通过分析试验室在功能、专业特性、运作方式上的特点,以GJB15481-2001《检测实验室和校准实验室能力的通用要求》提出的技术、管理要求为基础,对顾客需求和试验室关键过程进行了识别,分析了影响质量管理体系有效运行的关键因素并提出了相应的措施。     

基于B样条的手指静脉结构描述方法*

针对现有手指静脉结构描述方法无法充分描述手指静脉结构中具有显著性和稳健性的线结构的问题,提出一种基于B样条的手指静脉结构描述方法。对于细化后的手指静脉纹路,该方法首先采用线段扫描方式获取各静脉分支上目标点的坐标集合,然后采用B样条曲线拟合各条静脉分支,最后求取各B样条曲线的控制点坐标,用其描述手指静脉的线结构。结果表明,采用本文方法描述手指静脉结构误差小、存储空间占用小,可以有效描述手指静脉线结构,并提高手指静脉的识别率。