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摘要：针对复杂电磁环境下辐射源识别率低的问题,提出基于对角切片特征和深度学习的辐射源识别算法。利用辐射源信号双谱的个体特性,提取信号双谱对角切片特征作为深度学习模型的输入数据,采用Softmax分类器进行辐射源识别。仿真实验利用两部同型辐射源进行测试,结果表明该算法能识别个体辐射源,在低信噪比条件下也能获得高的辐射源识别率;相比于其他识别算法,双谱对角切片特征有更鲁棒的分辨性。

摘要：为了解决频谱接入中主用户和次级用户交互信息过程复杂的问题,提出了一种基于寡头定价的动态频谱接入控制算法。该算法利用博弈论建立寡头定价模型,通过控制次级用户的频谱接入过程以实现系统收益的最大化,算法只需一次用户信息交互,且无需建立公共控制信道,网络拓扑结构简单。通过比较帕累托最优与全局最优的关系,实验计算与性能分析证明了该算法的有效性。

摘要：针对中继卫星系统地面终端站测控与数传业务设备套量种类繁多、专用性强、互替性弱的应用现状,通过对地面站基带开放式平台架构的研究,提出了一种嵌入式云平台部署方案和基于蓝图技术的全景动态重构技术路线,解决了地面终端站基带功能可扩展、终端可灵活重构、计算资源可按需配置、业务功能可在线定制和快速切换等问题。研制了原理样机并进行了演示实验,网络互联速率达到40Gb/s,入网子颗粒5个,微颗粒达到32个,部署业务种类达到4种,单功能重构时间为30s,与传统测控基带设备相比,在相同的建设成本下,处理能力提升5倍以上。实验结果表明,所提技术能够大大提高中继卫星系统地面终端适应战时快速响应与机动部署的能力,并有效降低设备研发、运营维护以及未来性能升级的成本。

摘要：为适应快速发展的通用航空对避撞的迫切需求,在基于广播式自动相关监视(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast,ADS-B)的通用航空监视系统的基础上构建了通用航空防撞系统,该系统与无人机和运输航空一体化构建。结合ADS-B工作范围广和通用航空防撞复杂的特点,提出并构建了包括紧急避撞、一般避撞和提前避撞的三级避撞系统。分析了避撞系统中区域的划分,给出了避撞处理流程,讨论了每一级避撞需求及其关键算法。

摘要：溢油事故带来的海洋污染问题日益严重,SAR图像快速准确地自动识别为溢油事故的处理和决策支持提供了重要前提。为了获得更高的油膜识别准确率,提出了一种基于曲波变换(Curvelet)和局部线性嵌入(Local Linear Embedding,LLE)算法的SAR图像特征提取方法。首先,利用Curvelet对图像进行分解,选取包含了主要信息的低频分量作为新的图像矩阵;然后,利用LLE进行非线性降维,提取图像分类特征。为了验证提取特征的有效性,所提的Curvelet-LLE算法与PCA、LLE、等距特征映射(Isomap)、Curvelet变换和Fisher判别分析(Curvelet-KFD)、Wavelet-LLE等特征提取算法,利用K最近邻和支持向量机分类器分别进行了对比实验。实验结果表明,Curvelet-LLE算法能更有效地提取SAR图像油膜识别的分类鉴别特征,其准确率相对较高,具有较好的实用性。

摘要：针对目标识别专家系统在工程应用中可维护性和可移植性差的问题,研究了一种基于目标识别知识模型的推理过程可柔性重组的专家系统。以识别要素项表征识别知识的元数据,利用识别要素项配置源数据格式和识别模板,当部署位置、侦察手段以及侦察数据格式改变时,只需要修改源数据配置、识别模板配置和识别知识库,而不需要修改软件代码,就能满足不同任务的识别需求。利用3个典型场景的应用测试验证了方法的可行性。

摘要：地理信息系统(Geographic Information System,GIS)和多目标算法为异构网络基站部署问题带来新的突破。ArcGIS系列是GIS专业化的管理软件,采用ArcGIS软件对包含学校、医院等场景的中国某市密集城区进行建模分析,并且提出基于目标权重因子的多目标离散粒子群算法(Multi-objective Discrete Particle Swarm Optimization algorithm based on Target Weight Factor,MDPSO/TWF),基于多个目标函数整体最优研究异构网络基站部署问题。仿真结果表明,所提的MDPSO/TWF算法具有可行性和先进性,可以综合考虑网络负载和网络能效多个优化目标,将业务需求与实际基站选址相结合,在满足业务需求的基础上尽可能达到节能的目的。

摘要：针对大动态下同步码实时捕获中频率槽过多、硬件资源消耗大的问题,提出了一种减少频率槽数量的同步码捕获方法。新方法将频率槽数量减小一半后,利用频率槽中的同步码相关值进行多普勒的估计和多普勒补偿,将补偿后的数据进行同步码捕获。理论分析和仿真验证表明,新算法在完成相同的同步码捕获性能下,基本将硬件资源降低到了原有系统的一半。

摘要：对偶频带法在构造宽间隔跳频序列时存在频点间距范围的限制和遗漏满足宽间隔的频率对的问题。针对这两个问题,为了进一步提高对偶频带法的抗干扰性能,提出了一种改进的对偶频带法的宽间隔处理方法。利用Matlab软件对算法进行了实例仿真,计算并对比了两种方法实例的汉明相关值。实验结果表明,改进对偶频带法简化了宽间隔跳频序列生成结构,汉明相关性能优于对偶频带法。

摘要：传统的观点大都将跳频信号盲检测问题视为能量域的门限阈值问题,而从统计域来看,实际接收到的跳频信号是在一些未知时刻突变而在这些时刻之间保持统计平稳性的分段平稳随机信号,那么基于非平稳时间序列的各种突变检测算法就可以引入其中。分析了当前跳频突变通信信号的统计特性,给出了其高阶分段平稳的模型。将Bemaola-Galan(BG)提出的自适应分割算法推导到高阶,并将其成功应用于多个跳频突发信号盲检测和自适应提取中。仿真结果表明,该算法不需要任何先验信息,能够有效检测和提取多个突发通信信号,且性能优于传统的能量检测法。

摘要：波束形成在无线通信、雷达、声呐等阵列系统中具有广泛应用。数字波束形成通常是基于接收信号的阵列响应和协方差矩阵的估计设计。由于天线增益、相位、波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)和协方差矩阵估计的误差会导致导向矢量(Steering Vector,SV)产生模型失配,而这种模型失配会导致波束形成性能的下降。针对以上问题,给出了基于精度矩阵收缩估计的方法,采用了线性脊估计结构且用数据驱动和留一交叉验证来选择参数。通过Matlab仿真,研究了当存在模型不确定性时,基于精度矩阵收缩估计的方法以及基于协方差矩阵收缩估计和干扰加噪声协方差矩阵重构等方法的鲁棒性。结果显示,当存在模型失配时,基于精度矩阵收缩的波束形成方法在低信噪比时具有更优的鲁棒性。

摘要：在实际应用中由于恶劣环境或人为干扰等因素而导致多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)雷达部分阵元失效,使得其接收数据缺失及其协方差矩阵秩亏,从而导致子空间类算法的波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计性能恶化甚至完全失效。针对上述问题,提出了一种接收阵元失效下基于协方差矩阵重构的MIMO雷达DOA估计方法。该方法根据MIMO雷达协方差矩阵中以接收阵元数划分的子方块矩阵具有Toeplitz特性,利用正常工作接收阵元的协方差矩阵元素来恢复相应的缺失元素,从而重构出完整的数据协方差矩阵,提高阵元失效MIMO雷达的DOA估计性能。仿真结果验证了所提方法的有效性。

摘要：针对运动目标到达时差(Time Difference-of-Arrival,TDOA)/到达频差(Frequency Difference-of-Arrival,FDOA)定位中的接收站定位误差问题,提出了基于多校准站的TDOA/FDOA定位方法,有效降低接收站定位误差的影响,并推导了该方法的克拉美罗下限(Cramér-Rao Lower Bound,CRLB)。理论分析表明,采用多校准站法能有效降低CRLB,提高目标定位精度。同时,当校准站自身定位存在误差时,也将影响对接收站的校准和目标的定位精度。通过仿真实验定量分析了采用多校准站法对定位精度的改善程度。

摘要：G3标准电力载波通信以正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)为核心抑制多径效应,结合RS(Reed-solomon)和交织编码等纠正随机错误,提高可靠性。由于信道环境时变性明显,上述措施不能满足高可靠通信需求。针对这一问题,首先,提出了分段重复编码算法并应用于G3信号传输模型,通过对有效信息进行分段重复编码,增大信息通过低衰减信道的概率,提高可靠性;其次,设计了混合窗函数有限冲激响应(Finite Impulse Response,FIR)带通数字滤波算法对信号进行滤波处理,在保证相位的前提下,尽可能去除带外噪声干扰,优化OFDM的性能,并提高分段重复编码的作用。经性能测试,所形成的分段重复编码和FIR数字滤波的传输模型在平均误码率为10^-2时有2~3 dB的性能提升,适合在强时变性和强噪声的信道中进行高可靠的通信传输。

摘要：互联网的广泛普及与信息处理技术的迅速发展为网络环境数字图像资源的安全通信带来了挑战。为保障网络实时环境数字图像安全流通,提出了一种基于块截断编码的数字图像可逆可见水印方案。该方案通过调整块截断编码块两个量化级以嵌入可见水印,并将加密水印信息隐藏于编码域二元位平面中,水印嵌入过程中逻辑取反运算的使用确保了原图像可恢复性。实验结果表明了该可逆可见水印方案的有效性与安全性,可应用于网络环境数字图像安全分发,为普通用户提供含可见水印的图像资源,而仅授权用户可去除可见水印浏览高质量原图像。