摘要：设计了一支可工作于4~9次谐波的大回旋太赫兹振荡管,借助于三维粒子模拟,研究了设计的大回旋振荡管注-波互作用机理、高次谐波工作特性、谐波模式间竞争等关键特性。结果表明,通过调节磁场强度,可以在多个相邻谐波处连续激发振荡,实现频率为240 GHz到460 GHz之间的太赫兹波辐射,最大辐射功率为19kW。同时研究了第7、8和9次谐波模式之间的竞争,讨论了实现稳定注-波互作用和高次谐波状态下单模工作的方法。此外,论文还对不同谐波状态下的欧姆损耗功率进行了研究。

摘要：为提高复杂电磁环境下跳频异步组网的抗干扰性能,该文提出一种基于集中式训练和分散式执行框架的多智能体模糊深度强化学习(MFDRL-CTDE)算法。针对多种干扰并存的复杂电磁环境和异步组网结构,设计了相应的状态-动作空间和奖赏函数。为应对智能体之间的相互影响和动态的环境,引入集中式训练和分散式执行(CTDE)框架。该文提出基于模糊推理系统的融合权重分配策略,用于解决网络融合过程中各智能体的权重分配问题。采用竞争性深度Q网络算法和优先经验回放技术以提高算法的效率。仿真结果表明,该算法在收敛速度和最佳性能方面都具有较大优势,且对多变复杂电磁环境具有较好的适应性。

摘要：短波红外波段具备全天时、全天候成像的优良潜力,借助焦平面探测阵列在现代社会发挥着日益重要的作用。为了解决短波红外成像系统的离焦问题以提升平台适用性,将波前编码技术引入短波红外波段。针对无法配置调焦机构的轻小型短波红外成像系统,在光瞳位置放置三次方型相位板扩展景深。将相位板参数转换为径向坐标系数,利用调制传递函数一致性和图像可恢复性优化该系数。利用640 pixel×512 pixel的短波红外图像仿真波前编码成像性能,通过Lucy-Richardson经典算法还原中间模糊图像。光学设计和图像仿真结果表明,波前编码系统至少在±20倍景深范围内能够有效降低系统对离焦的敏感性,复原图像峰值信噪比最高可达38.5038 dB。

摘要：以深度学习为代表的人工智能技术是解决电磁目标识别问题的一种有效方法.然而,在识别多模式电磁目标时,目标内部不同模式间数据的差异可能掩盖目标个体间的差异,当某种模式训练样本缺失或稀少时,该模式下的目标识别性能会显著下降.为此,提出一种基于孪生网络的电磁目标跨模式识别算法,在度量学习框架下通过优化设计网络结构和损失函数,引导网络在分类学习过程中拉近同一目标各模式数据间的距离,拉远不同目标数据间的距离,并结合邻近判决准则实现多模式电磁目标在非均衡数据集上的跨模式识别.基于实际数据的测试结果表明,在相同数据集和网络规模条件下,所提方法的跨模式识别率较经典卷积神经网络方法和数据增强方法提升20%.

摘要：雷达干扰信号准确识别是雷达抗干扰的前提,对于雷达生存至关重要。针对传统雷达干扰信号识别方法需要繁琐的分析计算提取特征,通用性差,泛化能力弱,难以适应复杂的雷达工作环境问题。本文考虑无需人工提取特征信息且具有较好的分类识别效果的深度学习网络。考虑到传统的深度学习网络由于使用点估计方式,不能够很好的衡量预测结果中的不确定性,本文提出了一种基于贝叶斯深度学习的干扰识别方法。首先,通过概率建模代替网络参数模型的点估计,解决了不确定性随机数据引起的网络过拟合问题。其次,考虑有效利用雷达回波信号的时序特性设计了LSTM层,同时解决训练过程中的梯度消失问题。基于线性调频雷达有源干扰实测数据完成了网络训练与测试,实验结果表明,引入贝叶斯方法可以在加快网络收敛速度的同时有效提高识别准确率。

摘要：针对船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)的自组织网络路由算法设计问题,提出了一种基于优化的贪婪边界无状态路由(Greedy Perimeter Stateless Routing,GPSR)的技术方案。该方案利用AIS时分多址接入协议,为消息报文提供信道接入方法。首先,设计了位置报文的自适应转发策略,使船舶节点根据网络环境自主决策位置报文的转发行为;其次,通过缩小GPSR贪婪转发的选择范围,减少了因节点运动导致的边缘路由失败情况。仿真结果表明,所提方案实现了AIS船舶节点的有效组网。与现有转发策略相比,自适应转发策略降低92.7%的位置报文转发量,并降低了79.6%的时隙冲突率,可有效提高网络资源的利用率。

摘要：机载雷达对海面慢速小目标进行积累检测时面临两个主要问题:一是雷达与目标间的相对运动导致距离走动与多普勒扩散,造成目标积累性能下降;二是较强的海杂波能量影响聚焦与检测结果。为了解决上述问题,本文提出了一种基于分段改进位置旋转变换(Segment Modified Location Rotation Transform,SMLRT)、广义拉东变换(Generalized Radon Transform,GRT)以及奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的方法(即SMLRT-GRTSVD)以快速实现信号积累与杂波抑制。首先,设计时间片段划分准则将回波信号均匀分段,分段时保证在每个时间片段中可以忽略由径向加速度造成的二阶距离走动和多普勒扩散;其次,通过SMLRT校正每个时间片段内由径向速度引起的一阶距离走动,并采用傅里叶变换(Fourier Transform,FT)实现每个时间片段内能量的相参积累;再次,利用GRT循迹所有时间片段的能量峰值位置并进行非相参积累;最后,利用SVD在慢时间域进行回波信号分解并剔除杂波对应奇异值,重构后即可实现杂波能量的抑制。本方法采用分段处理与SVD操作,能够快速实现目标能量的聚集并抑制海杂波能量。仿真与实测数据处理结果均表明了所提方法的有效性。

摘要：由于非静止轨道卫星之间的相对位置关系不固定 ,所以其星际链路变化比较复杂。为了能给出实现星际链路工程难易程序的量化指标 ,提出了星际链路性能 (方位角、仰角和星间距离的变化速率和范围 )的理论计算公式 ,详细分析了星际链路性能随系统星座参数变化的规律。然后结合具体的星座实例 ,给出了低轨、中轨卫星通信系统中的星际链路性能的仿真结果。提出星际链路的计算公式 ,对于卫星通信系统的星座设计、组网方案等 ,有着重要意义。

摘要：针对传统的毫米波大规模多输入多输出(Multiple-Input Multi-Output,MIMO)系统存在硬件成本高和系统开销大等问题,提出一种基于人工蜂群(Artificial Bee Colony,ABC)算法的部分连接结构的数字模拟混合预编码方案。数字域部分采用经典的迫零(Zero-Force,ZF)预编码,在此基础上,推算了实现系统可达和速率最大化时,其模拟预编码矩阵应满足的条件,并进一步利用ABC算法的思想,把混合预编码矩阵设计问题等效为随机搜索寻优问题,求得最优的预编码矩阵。针对传统的ABC算法探索与开发能力未能达到很好的平衡这一缺陷,又提出一种基于交叉操作的全局ABC算法的解决方案。通过理论分析和仿真结果表明,相比传统算法,所提出的算法在系统总速率与算法收敛速度等方面的性能都有所提升。

摘要：面向二进制偏移载波(binary offset carrier,BOC)信号,设计了一种基于副峰叠加的捕获算法。通过构造辅助函数并与BOC信号相关,产生相关曲线,其仅在两个固定位置存在等高副峰,再将副峰移位叠加并与BOC自相关曲线相乘获得单峰捕获曲线,实现无模糊BOC捕获。与现有BOC捕获方法相比,该算法更具普适性,适用于任意阶的BOC信号,且单峰捕获曲线主瓣更窄,捕获概率更高。计算机仿真验证了该算法的性能优势。