T=题名(书名、题名),A=作者(责任者),K=主题词,P=出版物名称,PU=出版社名称,O=机构(作者单位、学位授予单位、专利申请人),L=中图分类号,C=学科分类号,U=全部字段,Y=年(出版发行年、学位年度、标准发布年)
AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
范例一:(K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 AND Y=1982-2016
范例二:P=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT K=Visual AND Y=2011-2016
摘要:为了有效反电子侦察系统对舰载雷达脉冲信号的分选识别,从主动干扰侦察系统角度出发,研究了典型聚类方法的原理和特点,根据雷达脉冲数据密度特征,设计脉冲干扰信号对电子侦察系统进行干扰,造成雷达脉冲重复丢失,产生漏批现象,从而影响聚类结果,仿真分选结果验证干扰的有效性。
摘要:激光声作为水下声源的一种新的激发方法,具有高声强、窄脉冲、宽频谱和可远距离激发等优点。为分析激光击穿液体辐射声波特性及应用于水下目标探测的性能,在光击穿形成单点球源辐射声波条件下,推导了激光声的远场声辐射模型,设计了激光声实验测量系统。采用测量水听器对激光击穿水激发的声波信号的时域特征、频谱特征、激光声信号与激光能量相关性、水下传输特性进行了测量,并在消声水池中利用激光声信号对弱小目标进行了探测实验,得到了激光声波信号的相关特性规律。研究结果有助于推动激光声探测水下目标的深入开展。
摘要:在分析现有基于压缩感知的模拟信息转换器架构的基础上,对并行多支路模拟信息转换器模型进行了改进,提出了一种基于分块对角化思想的分段分块式模拟信息转换模型.该模型将等效测量矩阵转化为结构化的分块对角阵,利用各分块的相对独立性可实现存储复用,节省了硬件资源,同时减少了各支路的积分时间,能够适用于单位时间内存在大规模压缩采样值的场合.实验结果表明了此方法的有效性,与现有的分段式并行压缩采样转换器相比,其复杂度小,且具有良好的可复用性和实用性.
摘要:针对宽带雷达线性调频信号(Linear Frequency Modulated,LFM)带宽大、采样率高、存储容量要求高的问题,设计了一种基于压缩感知的LFM雷达回波信号的欠采样整体方案.首先,利用LFM信号在分数阶傅里叶变换(FRactional Fourier Transform,FRFT)域上良好的能量聚集特点,提出了一种基于DFRFT核矩阵的正交基字典构造方法,在此基字典的基础上利用随机解调器和匹配追踪类算法构建了一个LFM雷达回波信号的压缩采样和重构系统模型.仿真结果验证了FRFT域处理LFM雷达回波信号的可行性和有效性,LFM雷达信号在该正交基字典上的稀疏表示效果要优于现有的波形匹配字典,而且具有更好的抗噪性能和自适应性能.
摘要:在已有的极化合成孔径雷达(SAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题.为此提出了一种Fisher分布下具有虚警概率解析表达形式的CFAR检测方法.首先,在乘积模型框架下,引入Fisher纹理变量,推导出了极化白化滤波(PWF)检测量的概率密度函数(PDF).然后,对PDF积分得到了虚警概率关于检测门限的解析表达形式,并设计了相应的CFAR检测算法流程.最后,通过机载合成孔径雷达(AIRSAR)实测数据比较了新方法和双参数恒虚警(2P-CFAR)算法及已有的基于K分布、G0分布、Wishart分布的CFAR检测方法的检测性能.结果表明新方法能有效检测出目标,且鲁棒性较强,相比于其他检测方法,品质因数平均高出32. 66%.
摘要:针对基于机器学习的本体映射方法存在的人工标记代价高和样本不平衡问题,将本体映射建模为二视图上的协同训练问题,分别从本体模式层和数据层提取特征集。通过对本体概念对进行预匹配,缩小样本不平衡度。分析了传统协同训练方法的局限性,结合主动学习思想,设计了一种考虑样本价值的改进协同训练算法,在每轮迭代中选择更有价值的未标记样本更新训练集。实验结果表明,该方法学习效率更高,同时能取得较好的本体映射结果。
摘要:提出了一种多进制准循环低密度奇偶校验(low-density parity-check,LDPC)码满秩校验矩阵的构造方法。该方法基于循环置换方阵,利用随机掩蔽的方法构造出满秩校验矩阵,从而得到具有循环阵形式的系统生成矩阵,并设计出具有线性复杂度的串行和并行多进制LDPC码编码器。仿真结果表明,由此构造出的规则和非规则多进制准循环LDPC码相比于掩蔽前的码字取得了更为优越的误码和收敛性能。
摘要:针对不确定性离散混沌系统,进行了T-S模糊建模和模糊观测器设计,实现了混沌系统的同步。运用Mamdani型模糊逻辑系统对驱动系统的不确定项进行建模,进而得到不确定性参数的自适应估计。根据状态观测器的设计思想,进行了模糊观测器的设计,在此基础上,结合Lyapunov稳定性定理进行稳定性分析,得到了控制器的表达式,同时保证了同步误差系统的渐近稳定。仿真结果验证了方法的有效性。
摘要:在已有的极化合成孔径雷达(PolSAR)图像恒虚警(CFAR)检测方法中,存在着高分辨下杂波模型适用性差的难题。为解决此问题,提出了一种G0分布下虚警概率具有闭合解析表达形式的CFAR检测方法,并定义虚警损失率(CFAR Loss, CL)参数用以量化评估CFAR检测方法的恒虚警保持效果。首先,在乘积模型框架下,引入了逆Gamma纹理变量假设,推导出了多视极化白化滤波(MPWF)检测量的概率密度函数(PDF)。然后,对MPWF检测量的概率密度函数积分得到了虚警概率关于CFAR检测阈值的解析表达式,并设计了相应的CFAR检测流程。最后,采用仿真数据和AIRSAR实测数据对已有方法和新方法进行了算法运行时间、检测量拟合性能及目标检测性能对比。实验结果表明,方法运行时间比已有方法缩短3至30倍,具有良好的实时性;日本玉野地区的AIRSAR实测数据结果表明G0分布对高分辨不均匀海区具有良好的拟合性能,且新方法在G0分布和非G0分布海区均能有效检测出目标,鲁棒性较强,相比其他检测方法品质因数(FoM)平均高出15.78%;CL分析结果表明新方法具有良好的恒虚警保持性能,同时指出杂波对数累积量散点距离G0分布曲线越近,新方法的恒虚警保持效果越好。
摘要:针对传统推理方法无法兼顾计算能力与可解释性,同时在小样本场景下难以实现知识的快速学习等问题,该文设计一款融合语义路径与双向Transformer编码(BERT)的模型无关元学习(MAML)推理框架,该框架由基训练和元训练两个阶段构成。基训练阶段,将图谱推理实例用语义路径表示,并代入BERT模型微调计算链接概率,离线保存推理经验;元训练阶段,该框架基于多种关系的基训练过程获得梯度元信息,实现初始权值优化,完成小样本下知识的快速学习。实验表明,基训练推理框架在链接预测与事实预测任务中多项指标高于平均水平,同时元学习框架可以实现部分小样本推理问题的快速收敛。
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