摘要：针对变换域通信系统(Transform Domain Communication System,TDCS)信号难以检测的问题,设计了基于功率谱二次处理的检测方法。通过数学建模,理论推导了TDCS信号的自相关函数,并由此推出了TDCS信号的两次功率谱函数,证明了TDCS信号的二次功率谱存在周期性谱峰的特征,并给出了谱峰周期与基函数周期的数学关系。据此设计了一种TDCS信号检测算法,该算法能够检测TDCS信号并对基函数周期给予估计。理论分析了高斯白噪声对检测算法的影响,通过计算机仿真,验证了该算法在低信噪比下的性能,对比了二次功率谱法与时域相关法的检测性能,验证了采样数据长度对检测性能的影响。仿真结果表明在低信噪比条件下,本文算法对基函数周期估计仍有效,且算法性能相较于自相关法提高了约1.5 dB,增加采样数据长度可进一步提高二次功率谱算法的准确性。

摘要：针对欠驱动水面无人艇(USV)轨迹跟踪控制问题,提出一种基于近端策略优化(PPO)的深度强化学习轨迹跟踪控制算法.为引导控制器网络的正确收敛,构建基于长短时记忆(LSTM)网络层的深度强化学习控制器,设计了相应的状态空间和收益函数.为增强控制器的鲁棒性,生成轨迹任务数据集来模拟复杂的任务环境,以此作为深度强化学习控制器的训练样本输入.仿真结果表明:所提出的算法能有效收敛,具备扰动环境下的精确跟踪控制能力,有较大的实际应用潜力.

摘要：激光致声技术可以将空气中的激光信号转化为水下的水声信号,将两种最佳信道高效地结合起来,从而解决空中-水下跨界通信问题。为了提高激光致声跨界通信的保密性和光声转化效率,采用了数值计算方法对不同条件下,激光在海面三维散射特性和透射特性进行了研究。首先,为了提高仿真计算的准确性,建立了三维激光海面散射场的数学模型。其次,采用数值计算方法求解三维激光海面散射的表面积分方程,并根据入射光波的特点,对入射界面进行强、弱区划分,以提高计算效率。最后,通过室内模拟试验对仿真结果进行了验证。研究结果表明,入射角度对于汽化激光致声通信的保密性和效率有着重要的影响,为后续的系统设计和相关应用研究提供了有意义的参考。

摘要：针对主动声呐B显图像呈“满天星”状从而导致人工提取目标困难的问题,本文在分析B显图像干扰分布特点和界定疑似目标概念的基础上,综合运用图像分割、图像形态学、统计拟合与检测等技术,提出一种疑似目标自动拾取算法。研讨了图像自动调亮与二值化、形态学闭运算与前景背景标定、双阈值检测与综合筛判等算法关键环节的设计与实现,并使用海试数据对算法性能进行了检验。结果表明:本文算法能自动区分B显图像的前景和背景区,从中稳定可靠地自动拾取疑似目标,漏报率低。

摘要：在实际环境中,为满足实战化对海量通信数据传输以及天线向量的正交分离的需求,利用多输入多输出(Multi-Input-Multi-Output,MIMO)技术有效突破单天线下香农定理对信道容量的限制,在Alamouti-STBC编码技术和恒包络S16PSK-LFM雷达通信一体化信号的基础上,研究设计了基于STBC编码的恒包络MIMO-CE-S16PSK-OFDM-LFM雷达通信一体化信号,并对其进行了简要的介绍,提出了MIMO技术下的香农定理。对恒包络MIMO-CE-S16PSK-OFDM-LFM雷达通信一体化信号进行了通信信道容量和误码率以及雷达模糊函数的仿真,发现Alamouti-STBC编码技术和MIMO技术可以有效地大幅度增加信道容量,进而提升通信的传输速度并降低误码率。但是在模糊函数性能上,Alamouti-STBC编码技术会略微降低雷达的分辨率。随着MIMO收发天线数量的增加,通信传输的误码率呈下降趋势,但却不完全是线性的。

摘要：目前基于深度学习的语音增强方法一般是通过在频域中对语音信号幅度谱进行处理,相位信息受到损失。针对这一问题,提出一种基于时域全卷积网络的语音增强方法。该方法通过设计全卷积神经网络在时域中对语音信号进行处理,保留了信号的原始相位信息,以含噪语音和纯净语音作为网络的输入和输出,建立时域上的非线性关系,实现以端到端的方式进行语音增强。通过仿真实验表明,提出的基于时域全卷积神络语音增强方法在低信噪比的情况下,能够有效地提高语音质量。

摘要：基于深度学习的代码克隆检测方法往往作用在代码解析的词序列上或是整棵抽象语法树上,使用基于循环神经网络的时间序列模型提取特征,这会遗漏源代码的重要语法语义信息并诱发梯度消失。针对这一问题,提出一种基于Transformer和卷积神经网络的代码克隆检测方法(TCCCD)。首先,TCCCD将源代码表示成抽象语法树,并将抽象语法树切割成语句子树输入给神经网络,其中,语句子树由先序遍历得到的语句结点序列构成,蕴含了代码的结构和层次化信息。其次,在神经网络设计方面,TCCCD使用Transformer的Encoder部分提取代码的全局信息,再利用卷积神经网络捕获代码的局部信息。再次,融合2个不同网络提取出的特征,学习得到蕴含词法、语法和结构信息的代码向量表示。最后,采用两段代码向量的欧氏距离表征语义关联程度,训练一个分类器检测代码克隆。实验结果表明:在OJClone数据集上,精度、召回率、F 1值分别能达到98.9%、98.1%和98.5%;在BigCloneBench数据集上,精度、召回率、F 1值分别能达到99.1%、91.5%和94.2%。与其他方法对比,精度、召回率、F 1值均有提升,所提方法能够有效检测代码克隆。

摘要：为体系化、智能化提升自然语言处理中实体链接任务的准确率,同时解决图谱噪声混杂、关系稀疏等问题,基于第三代人工智能知识&数据双轮驱动思想提出一种双向循环进化的实体链接与知识推理框架。基于知识图谱下的实体链接技术设计正向进化模块,基于知识推理与元学习等技术设计反向进化模块,多次循环双向控制过程实现两任务在弱监督下自我迭代和智能升级。实验表明,在模块化设计加持下,该框架可从特定领域文本习得特定领域知识,并实现快速增量更新,有效提升实体链接、知识推理效率;同时兼具开放性,为各业务领域小样本下文本分析能力的迭代升级提供新方法。

摘要：针对基于海上浮标的短波鞭状发信天线带宽窄、阻抗变化剧烈的特点,建立了直立鞭天线和螺旋鞭天线的仿真模型,并研究了天线的反射系数和阻抗特性。主要对比分析了不同导线半径、不同螺旋匝数和不同分布加载方法对天线电气性能的影响,最后给出了天线设计方案:天线高度6m,天线导线半径5mm,天线螺旋半径10cm,绕制方式为0~3m为直立导线、3~6m正向绕制5匝导线。该方案实现了天线在短波频段5~30MHz输入阻抗变化平缓且低频段输入电阻较大易于匹配。

摘要：在舰船尾流、渔网等微弱目标探测方面,由于目标对探测激光反射回波微弱以及水体背景的强干扰,导致激光探测系统的探测距离近、探测视场小及目标检测能力弱。论文针对近岸浑浊水体激光探测回波信噪比低、目标探测距离近问题,基于积分雷达方程,针对舰船尾流、渔网等微弱目标,仿真研究了激光接收天线长度,轴距对接收能量的影响,设计了激光发射、接收非同轴探测方案,并进行舰船尾流、渔网等目标探测实验,实验结果表明:通过双通道光学接收系统的空间合成,可抑制近程水体强散射的干扰,可实现对激光探测系统大视场接收、光电探测器高灵敏度接收、目标远距离探测的匹配。论文研究成果可为水下激光探测技术工程化提供支持。