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摘要：针对传统目标识别方法资源消耗大、精度和可靠性低、泛化能力不强的问题,提出了一种基于改进YOLO(You Only Look Once)模型的舰船目标识别方法。通过精简YOLO模型,设计了一个10层的卷积神经网络用于舰船目标的自动特征提取和分类识别,模型训练过程中引入迁移学习的概念防止模型过拟合并加速模型参数的训练。在自建舰船目标图像测试集上的实验分析结果表明,该方法能够正确识别出航母、除航母外的其余军舰及民船三类舰船目标,识别精度达到93.7%且识别效率较高,验证了所提舰船目标识别方法的有效性。

摘要：多视角穿墙雷达成像系统利用多个视角的目标回波数据,可以有效提高目标成像重建结果的质量。在建立多视角穿墙雷达联合稀疏信号模型的基础上,提出了一种基于交叉验证技术的删失同时正交匹配追踪成像算法。该算法将每个观测视角雷达单元的测量数据分成重建数据和交叉验证数据两部分,通过进行多次删失同时正交匹配追踪迭代计算实现测量噪声水平估计和成像重建,既减小了各个视角雷达站间的数据通信开销,也摆脱了成像算法对测量噪声水平和场景稀疏度先验信息的依赖。仿真实验结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。

摘要：在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,基于压缩感知技术(Compressed Sensing,CS)开发高效的信道状态信息(Channel State Information,CSI)反馈方案是现在研究的热点。针对现有的基于CS的信道反馈重构算法——正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法存在重构时间长、数据量大可能会无法适用的不足,提出了一种改进的OMP算法,即广义正交匹配追踪(Generalized OMP,GOMP)算法对CSI进行高效重构。仿真结果表明,GOMP算法在重构精确度上高于OMP算法,特别是在较低的压缩比下优势更为突出;而且由于迭代次数减少,需要的重构时间也显著减少。

摘要：地基直接深空测控通信/深空探测难题均在于长达数亿公里的超远距离带来的巨大传输损耗。提出了基于Ka频段分布式大口径天线阵的地基直接测控通信/深空探测设想,探讨了其应用模式及工作机理,对其中共同的关键技术Ka频段上行超大功率空间合成给出了解决措施,具体包括设备自身的ps量级时延稳定性设计、对流层延迟ps量级实时修正、空间传输距离的ps量级预测等。

摘要：基于通用处理器的软件化接收机是航天测控接收机的发展方向之一,通过引入组件化处理方法可进一步提高软件化接收机的灵活性和软件可重构能力。信号处理的实时性是软件化接收机的基本要求,信号处理组件调度的任务是决定组件的激活时机和执行所在的处理器,是影响实时性的关键因素。为了解决组件的激活时机问题,提出了基于动态数据流驱动的组件激活方法。为了提高非实时操作系统上的组件调度实时性,提出了基于动态优先级的软实时调度策略。实验表明,上述方法在中央处理器(Central Processing Unit,CPU)核心数小于组件数的条件下,能够明显提升处理实时性。

摘要：角位置是深空探测航天器导航定位的重要观测量信息,相对于获取航天器距离、速度信息的统一载波测量体制,甚长基线干涉测量(Very Long Baseline Interferometry,VLBI)技术的原始数据量呈几何式增长,海量数据的实时、准实时处理对航天器高精度导航定位提出了新的挑战。依托中国深空网干涉测量中心,论述了基于高性能集群平台环境的航天器干涉测角数据相关处理系统的设计实现,并利用探月工程的实测数据进行了验证分析。分析结论对推进我国深空网干涉测量信号处理中心建设、优化相关处理系统资源配置具有一定的参考价值。

摘要：为了控制全空域多目标测控天线波束合成对全空域多目标系统设计的影响,研究了数字波束合成后的信号频响特性。通过分别对天线子阵以及所组成的球面阵进行数学建模,仿真得到相应波束的幅频特性、相频特性与群延迟特性,并分析了其变化原理。分析结果表明,全空域多目标测控天线波束合成频响特性与阵列流形、相控方式和扫描方式有关。研究结论可用于指导全空域多目标测控系统的设计。

摘要：针对传统不等差错保护(Unequal Error Protection,UEP)算法在加性高斯白噪声信道中存在误码平台的问题,提出了一种改进的扩展窗喷泉码(Expanding Window Fountain,EWF)编码算法。通过为不同重要等级数据加窗的方式,使得重要等级较高的信息节点能够以更高的概率连接至更多的校验节点。在编码过程中分开记录不同窗内信息节点的度数值,并优化校验节点选取信息节点的方式,使得度数值相对较小的信息节点始终能被优先选取,从而提高了每个窗内信息节点的平均度数值,为各重要等级的数据提供了额外的增益。仿真结果表明,改进的EWF算法可将不同等级数据的误码平台降低1~2个数量级,且数据的等级越高,保护性能越强。

摘要：针对卫星通信第二代卫星数字电视广播(Digital Video Broadcasting-Satellite 2,DVB-S2)系统中可变的编码调制方式和物理层帧长,以及接收机需要工作在低至-2 dB的信噪比条件的要求,提出了一种基于DVB-S2帧头结构的最优相关间隔相关检测和双阈值峰值检测帧同步方法,并采用状态机控制PLS(Physical Layer Signaling)码解码,通过解出帧头信息快速跟踪下一帧头位置。仿真结果表明,该方法性能明显优于传统的SOF+PLSC(Start of Frame and Physical Layer Signaling Code)算法,并且能够适用于低信噪比条件和可变的编码调制方式。

摘要：针对雷达天线罩瞄准误差的补偿问题,提出了一种适用于各向同性的天线罩瞄准误差修正方法。构建了基于一维物理光学法的天线罩瞄准误差的数学模型,推导了雷达导引头测量目标角度和角速度的误差修正公式。试验结果表明,该方法有效降低了天线罩瞄准误差对目标角速度性能的影响。

摘要：针对卫星数字化视频广播第二代标准(Digital Video Broadcasting-Satellite-Second Generation,DVB-S2)中多进制幅度移相键控(Multiple Amplitude and Phase-Shift Keying,MAPSK)和多进制正交幅度调制(Multiple Quadrature Amplitude Modulation,MQAM)信号的调制识别,提出了基于高阶累积量的识别方法。首先对16QAM、32QAM、16APSK、32APSK信号的高阶累积量及其特征进行分析,进而利用其高阶累积量的不同提取用于信号分类的特征参量进行调制识别。给出了算法的详细流程,并对算法进行了仿真分析,结果表明,当样本数越多时,算法信噪比适应能力越好,而与相位偏差无关;在信号样点数为2 048点且信噪比为10 dB时,算法可实现96%的正确识别率,完全满足实际系统对信号分类的需要。

摘要：由于在超密集网络中小基站密集的部署,用户数据量空前增加,对数据速率的要求不断提高,所以在有限的资源下如何高效地将资源分配给用户尤为重要。提出了一种小区分簇算法,根据小区簇的通信业务、通信负载量等条件将各个小区分为不同的优先级,引入二分图,以小区簇的优先级为依据建立频谱资源与小区簇之间的匹配关系,并提出一种低复杂度的贪婪算法。仿真结果表明所提算法能够有效提高系统性能,并且有效完成频谱资源的分配。

摘要：在多输入多输出系统中,发射端和接收端的多天线配置提高了信道容量和传输可靠性,而天线选择技术能在保持系统优点的同时有效地降低运算复杂度以及硬件成本。为了能在时变的信道条件下快速地选择出一组最优的天线子集,提出了一种基于二进制粒子群算法的改进的天线选择算法。推导出了二进制粒子群联合收发端天线选择的信道容量公式,并将其作为粒子群算法的适应度函数,使天线选择问题转换成二进制编码串的组合优化问题。通过改进模糊函数提高粒子群算法的收敛性,让二进制粒子群尽可能地收敛于全局最优位置。仿真结果表明,改进的算法能在降低运算复杂度的同时提高收敛性,且系统信道容量趋近于最优算法。

摘要：传统调频遥测信号载波频率估计算法对输入信号降采样后直接进行快速傅里叶变换,实现方法虽然简单,但测量精度较差,无法适应高动态、低信噪比等复杂场景。为此,提出了一种调频遥测信号载波频率的精确估计算法。两并联补偿支路先分别采用正、负调频频率对输入信号进行频率预先补偿,低通滤波后完成降采样处理,削弱调频频率的频谱影响;频率搜索状态对采样数据进行载波多普勒变化率的频率补偿,经过快速傅里叶变换、非相干积分和频谱重心搜索完成频率解算,提高载波频率的检测性能。试验与分析表明,所提算法在高动态、低信噪比等复杂场景下可显著提高调频遥测信号载波频率的估测性能。

摘要：二维波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计能获取比一维DOA估计更多的空间位置信息,但是二维多重信号分类(Multiple Signal Classification,MUSIC)、二维子空间旋转不变估计技术(Estimation Signal Parameter via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)等经典算法依赖于大量的快拍数据,当快拍数据不足时估计性能严重下降甚至失效。针对上述问题,将迭代自适应方法拓展到二维DOA估计,提出了一种适用于矩形面阵的二维DOA估计算法,首先利用加权最小二乘法估计出信号幅值,然后利用循环迭代技术对估计结果进行更新。由于每次估计结果均来自上一次迭代,而不依赖于快拍数据,因此该算法在短快拍条件下具有很高的估计精度和分辨率。仿真结果表明,在短快拍条件下,该算法具有优越的估计性能。