数字波束形成技术(DBF)在雷达中的应用

数字波束形成技术是天线波束形成原理与数字信号处理技术相结合的产物,其广泛应用于阵列信号处理领域。由于电磁工作环境的恶化和大量射频干扰的存在,在极低的信干噪比(SINR)条件下进行目标检测和信息提取十分困难。对于阵列系统,往往采用自适应数字波束形成(ADBF)技术,来抑制强干扰和方向性干扰对有用信号的影响。介绍了数字波束形成器的基本原理及其DSP的实现结构。     

相关MIMO信道下一种特征波束成型方案的性能研究

提出了相关多输入多输出信道下的一种空时分组码、空分复用与波束成型相结合的新方案.该方案利用了发射分集和空分复用所带来的分集和复用增益,并基于接收机反馈的信道相关矩阵设计了一种波束成型器.仿真结果表明,这种方案的性能较传统的方案在高信噪比时能获得较大的改善.     

中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

Patterns in spatial point locations: Local indicators of spatial association in a minefield with clutter

The problem of detecting a minefield in the presence of clutter can be abstracted to that of detecting a spatial pattern within a set of point locations. The point locations are superpositions of several patterns, one of which corresponds to mines. In contrast to previous articles that take a formal, model‐based approach, this article proposes a statistical methodology that is distinctly exploratory. Each point location is considered separately, and its contributions to a global measure of spatial distances between locations are featured. Different patterns and unusual points can be more easily identified on the new scale. Both minefield data and simulated point patterns demonstrate the power of the method. © 2001 John Wiley & Sons, Inc., Naval Research Logistics 48:333–347, 2001     

态势估计中编队作战空间关系表示及其推理

空间关系表示及其推理是态势估计的基本问题。提出了海军编队作战空间的概念,分析了几种典型的空间形式并探讨了相应的描述方法,基于对B.Clarke空间理论的分析,针对两支编队海上作战的态势演变,提出了海军编队作战的区域拓扑关系、及其符号表示和推理的符号集合,并采用合理化的形式推导了空间区域的相加、相交、补集和全集等谓词推理运算,它将适用于构建海军编队态势估计的空间推理基础框架。     

互耦对MIMO信道空间相关特性的影响

在合理的假设前提下,推导了考虑互耦效应时MIMO信道的空间相关特性与不考虑互耦时的空间相关特性之间的关系,得到了一个简洁的、具有一般性的表达式。计算了互耦对空间相关的影响,得到了一些结论。     

低开销的软错误免疫寄存器设计

随着工艺尺寸的逐渐缩小,集成电路中由放射性粒子引起的软错误不断增加,在设计时必须考虑由软错误引起的可靠性问题.使用软错误免疫寄存器对电路敏感部分选择性加固是降低逻辑电路软错误率简单有效的方法.总结了常用的软错误免疫寄存器结构,并使用可靠性分析方法对8种寄存器进行量化研究和比较,得出双模时空冗余寄存器具有更高的可靠度;针对现有可靠寄存器开销较大的缺点,设计了一种基于时钟延时的动态主级时空双模冗余寄存器--DMTS-DR,不仅能很好地免疫自身的SEU,还能对前级组合逻辑的SET进行有效屏蔽.与其它可靠寄存器相比,DMTS-DR的面积和延时开销都有大幅降低,在可靠性、面积和速度间实现了较好的折中.     

基于背景建模和前景建模的红外运动检测

为抑制了红外图像信噪比低、非静止背景等引起的虚警产生,将基于背景建模和前景建模运动检测(BM-FM)算法引入红外面目标检测中;为抑制因目标与背景对比度低引起的部分目标区域漏检,提出了基于空间邻域信息的前景建模方法(SNFM),利用前一帧图像在像素点邻域内的前景目标点为样本,用核密度估计进行前景建模.试验表明了基于该前景建模方法的BM-FM算法的有效性.     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集;以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征;输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。