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    2019年 第46卷 第6期 刊出日期:2019-12-20
      
    雷达辐射源信号识别的效能综合评估方法
    刘明骞,孟燕,张卫东
    2019, 46(6):  1-8.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.001
    摘要 ( 704 )   HTML ( 365 )   PDF (922KB) ( 268 )   收藏
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    针对现有评估方法存在指标权重设置不科学、评估方法不合理等问题,提出了一种雷达辐射源信号识别的效能综合评估方法。该方法首先根据雷达辐射源信号识别的效果,建立效能评估指标体系;然后在评估准则下,采用直觉模糊网络分析法对具有关联性特点的指标进行分析,并求解其指标权重;最后在区间犹豫模糊思想的基础上,结合消去与选择转换法和逼近理想排序法建立级别优先关系,从而实现雷达辐射源信号识别的效能综合评估。仿真结果表明,该方法可以得出合理的雷达辐射源信号识别方法效能的评估顺序。与现有方法相比,所提方法可以有效地解决指标相互关联的问题,并且可避免因评估方法的缺陷造成的错误评估。

    N-DenseNet的城市声音事件分类模型
    曹毅,黄子龙,张威,刘晨,李巍
    2019, 46(6):  9-16.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.002
    摘要 ( 346 )   HTML ( 173 )   PDF (1484KB) ( 185 )   收藏
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    针对城市声音事件分类领域中现有模型分类准确率不高、泛化能力不强的问题,提出了一种N阶密集卷积神经网络的城市声音事件分类模型。首先,介绍了密集卷积神经网络的结构;其次,基于N阶马尔可夫模型将密集连接改进为N阶有关连接;然后,结合两者提出了一种更适合音频分类的模型——N阶密集卷积神经网络。该模型在避免梯度消失的前提下, 有针对性、规律性减少了特征图层之间的连接,更高效地融合了前N特征图层的信息,使得模型的收敛速度更快;最后,为了验证该模型,采用N阶密集卷积神经网络的一阶、二阶子模型,基于UrbanSound8K和Dcase2016数据集开展了城市声音事件分类研究。研究结果表明,其模型准确率分别为83.63%、81.03%,验证了该模型具有良好的分类准确率和泛化能力。

    一种利用资源协商的FPGA布局方法
    王德奎
    2019, 46(6):  17-22.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.003
    摘要 ( 318 )   HTML ( 105 )   PDF (805KB) ( 93 )   收藏
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    由于布局是现场可编程门阵列电路开发流程中耗时最长的步骤之一,所以为了提高布局的速度,提出了一种新的现场可编程门阵列布局方法。首先,在初始布局阶段,电路中的各逻辑单元根据花费计算公式选择使用成本最小的物理资源,并且允许多个逻辑单元占用同一个物理资源;然后,迭代地对占用被重用物理资源的逻辑单元重新布局,通过逐渐增大重用资源的使用成本,从而逐步消除资源重用;最后,用低温模拟退火算法对布局结果进行局部优化。实验结果表明,与学术界主流布局工具相比,该方法将布局时间减少了52%,同时电路延时降低4.8%,总线长减少1.9%。所提布局方法显著地减少了现场可编程门阵列电路布局所需时间,从而缩短了电路编译调试周期,有助于提高开发人员的效率。

    微机电系统麦克风灵敏度不确定性分析
    刘雷,贾仁需
    2019, 46(6):  23-29.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.004
    摘要 ( 258 )   HTML ( 95 )   PDF (1526KB) ( 45 )   收藏
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    由于制造工艺造成振膜参数偏差导致了微机电系统麦克风灵敏度的不确定性,为了减少计算时间, 提高仿真效率,提出基于人工神经网络的拉丁超立方蒙特卡罗模拟,以分析多晶硅圆形固支振膜麦克风灵敏度的不确定性。实验结果表明, 麦克风灵敏度的合格率为92.9%,仿真耗时小于10 s 。相比传统随机采样蒙特卡罗模拟,相同仿真精度拉丁超立方采样数仅为传统采样的11%;研究了振膜参数对麦克风灵敏度概率分布的影响。采用正态分布拟合仿真结果,得到灵敏度分布的均值与标准差。计算结果表明,振膜半径对灵敏度分布的影响最为明显,厚度的影响次之,弹性模量只影响分布的均值,不影响标准差。拉丁超立方蒙特卡罗模拟是一种分析麦克风灵敏度不确定性的高精度、高效率方法。

    采用注意力门控卷积网络模型的目标情感分析
    曹卫东,李嘉琪,王怀超
    2019, 46(6):  30-36.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.005
    摘要 ( 358 )   HTML ( 22 )   PDF (1108KB) ( 96 )   收藏
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    针对传统目标情感分析采用循环神经网络模型导致训练时间长且其他替代模型未能使得上下文和目标词之间实现良好交互等问题,提出了一种用于目标情感分析的注意力门控卷积网络模型。该模型首先将上下文和目标词通过多头注意力机制加强上下文和目标词之间的交互;其次采用门控卷积机制进一步提取关于目标词的情感特征;最后通过Softmax分类器将情感特征进行分类,输出情感极性。实验结果显示,与循环神经网络模型中准确率最高的循环注意力网络模型相比,在SemEval 2014任务四的餐厅和笔记本电脑数据集上的准确率分别提高了1.29%和0.12%;与循环神经网络模型中收敛速度较快的基于注意力的长短期记忆网络模型相比,收敛时间下降了约29.17s。

    一种深度学习的硬件木马检测算法
    刘志强,张铭津,池源,李云松
    2019, 46(6):  37-45.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.006
    摘要 ( 493 )   HTML ( 36 )   PDF (2535KB) ( 101 )   收藏
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    由于传统的硬件木马检测均采用功能测试等电信号检测技术,检测方法存在成本高、漏检率高和效率低下等问题,对此提出了一种深度学习的非电信号硬件木马检测算法。该算法首先利用增强残差网络将低分辨率芯片显微图像转换为高分辨率芯片显微图像; 然后通过循环一致对抗生成网络将该高分辨率图像生成与母版图像同源的芯片显微图像, 生成的芯片显微图像通过二阶微分图像增强算法区分出目标区域与背景区域,并结合阈值分割算法将目标区域分割出来; 最后通过数学形态学操作去除由于工业噪声产生的微小干扰,利用变化检测算法检测芯片中存在的硬件木马。通过在芯片显微图像数据集上的实验显示,基于深度学习的硬件木马检测方法正检率高达约92.4%,与传统的电信号检测方法相比,精度更高,速度更快,且操作更简易。

    宽带高增益环形圆极化微带天线
    陈青青,李建瀛,丁宇昕,张凌凯,冯耀,谢静
    2019, 46(6):  46-51.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.007
    摘要 ( 626 )   HTML ( 47 )   PDF (2063KB) ( 152 )   收藏
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    为了展宽环形切缝微带天线的轴比带宽,设计了两款新型具有宽频带特性的单馈环形圆极化微带天线。通过在环形辐射贴片上开横向槽扰动贴片上的表面电流分布,激励两个幅度相等、相位相差90°的工作模式,实现圆极化波辐射。实验结果表明,圆形环和方形环圆极化天线的工作频段分别在3.74 ~ 3.98 GHz (轴比带宽约为6.2%)和3.80 ~ 4.04 GHz (轴比带宽约为6.1%)频段具有良好的圆极化特性,其轴比小于3 dB,且电压驻波比小于2。另外,在工作频段内,两款天线测试的峰值增益均大于10.0 dB。

    一种改进DeeplabV3网络的烟雾分割算法
    汪梓艺,苏育挺,刘艳艳,张为
    2019, 46(6):  52-59.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.008
    摘要 ( 471 )   HTML ( 63 )   PDF (1730KB) ( 91 )   收藏
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    由于现有的烟雾检测方法大多依靠手工选取特征,往往不能准确地分割出视频图像中的烟雾区域。基于此,提出了改进的DeeplabV3烟雾分割算法。改进的算法在基础编码器网络后添加了特征细化模块来削弱空洞卷积带来的网格效应;针对烟雾这类尺度和姿态多变的非刚性目标,在带有空洞卷积的空间金字塔模块中引入可变形卷积来更好地学习烟雾的形变;为了进一步恢复烟雾的空间细节,提出了通道注意力解码器模块。在烟雾图片数据集的测试下,改进后的模型平均每张图片的预测时间约达到71.73ms,平均像素精确度约达到97.78%,平均交并比约达到91.21%,精度与DeeplabV3模型相比分别提高了0.56%及2.17%,更加适用于烟雾分割。公开的烟雾视频测试结果表明,该模型的检测率高于现有的视频烟雾检测算法,具有一定的实用价值。

    一种低秩联合稀疏模型下的杂波抑制方法
    黄臣,刘宏清,罗臻,周翊
    2019, 46(6):  60-66.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.009
    摘要 ( 294 )   HTML ( 22 )   PDF (1291KB) ( 68 )   收藏
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    针对现有穿墙雷达探测研究中,墙体回波抑制算法需要采集全部雷达回波导致运算复杂的问题,提出了一种低秩联合稀疏模型下的墙体回波抑制方法。在提出的方法中,从雷达回波中分离墙体回波和目标回波的任务被转化为一个低秩保持和稀疏约束的优化模型,并使用交替方向乘子法求解该优化模型;最后分离出墙体回波后的回波信号被用于雷达成像。仿真实验结果表明,该方法对各种情况下的墙体回波都能有效去除。与当前经典的奇异值分解、迭代软阈值方法相比,所提出的杂波抑制方法在穿墙雷达成像中具有更高的目标杂波比。

    主/被动传感器辐射控制的调度方法
    张昀普,单甘霖,段修生,王猛
    2019, 46(6):  67-74.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.010
    摘要 ( 218 )   HTML ( 15 )   PDF (1049KB) ( 35 )   收藏
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    为了降低目标跟踪时传感器系统的辐射风险,研究了主/被动传感器的调度问题。通过建立基于部分可观马尔可夫决策过程的传感器调度模型,给出了目标跟踪精度和系统辐射代价的预测公式,并以满足跟踪精度约束的同时系统辐射代价达到最小为优化目标建立了目标函数,设计了一种改进分布式拍卖算法以求解该问题。仿真实验表明,该方法能够通过合理切换各平台上的主/被动传感器,使系统在不牺牲跟踪精度的同时,降低辐射代价。

    一种叶片裂纹检测的稀疏共振解调算法
    贺王鹏,胡洁,陈彬强,李诚,郭宝龙
    2019, 46(6):  75-80.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.011
    摘要 ( 234 )   HTML ( 14 )   PDF (1443KB) ( 33 )   收藏
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    针对强相干噪声干扰下叶片振动信号中裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了一种基于稀疏共振解调的诊断方法。首先,利用从中心集化多分辨分析处理机组上取得的原始振动信号进行子空间重构;其次, 对小波子空间信号进行希尔伯特包络解调,选取故障特征频率及其倍频成分能量占优的子空间;再次, 根据周期性故障稀疏模型,采用梳形滤波器分离故障特征频率及其倍频成分,构造故障分量参考信号;最后,结合故障参考信号对子空间重构信号进行小波降噪, 从而提取与叶片裂纹相关的微弱特征。在出现叶片裂纹故障的发电机组增压风机故障诊断案例分析中,仅采用多尺度分解无法在时域上得到周期性冲击故障特征。而采用所提出的基于稀疏共振解调方法进行信号处理后,强相干噪声得到了有效抑制, 从而突出了故障特征。

    基因调控网络中的癌症标记物预测方法
    覃桂敏,刘佳妍,殷雨,杨璐琼
    2019, 46(6):  81-87.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.012
    摘要 ( 254 )   HTML ( 21 )   PDF (1413KB) ( 43 )   收藏
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    基于多组学的癌症标记物识别对癌症分子机制的研究具有重要的意义,但是当前大部分工作都是结合蛋白质相互作用数据进行的,故提出一种新型的基于多基因调控网络和多组学数据的研究方法,用于分析癌症的分子机制以及预测生物分子标记物。该方法首先整合多组学数据,以胃癌和食管癌为例,分别构建了胃癌和食管癌的癌症特异性网络;然后在这两个网络上进行加权共表达网络分析,采用层次聚类划分模块,计算模块的第一主成分和所有已知癌症标记物的关系,以此为据筛选出癌症特异的模块;最后再提取疾病特异的生物通路,使用相似性评估方法识别潜在的癌症标记物。实验结果表明,该方法预测的特异性模块具有功能特性,并且在模块内部使用皮尔逊相关系数法进行预测的结果更准确。

    一种三轴振动载荷谱保型裁剪方法
    白金,仇原鹰,李静,王钊倩,李贵林,王海东,王肇喜
    2019, 46(6):  88-94.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.013
    摘要 ( 284 )   HTML ( 14 )   PDF (1803KB) ( 27 )   收藏
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    由于多轴向同时振动不能简单地采用单轴依次振动来完全等效,对此提出了一种保持结构关键部位三轴与单轴随机振动应力等效的载荷谱裁剪方法。通过推导线性系统三轴随机振动载荷到结构关键点响应间的变换关系式,提出三轴载荷谱均方根值裁剪方法;综合考虑试件中不同零部件的重要程度和材料强度,基于试件关键部位在三轴载荷下的等效应力与在单轴依次载荷下的最大等效应力之比应等于裁剪前后该点应力响应功率谱均方根值之比,分类定义了三轴载荷谱均方根值裁剪准则,同时为避免因谱型裁剪的多样性造成试验的不确定性,制定了三轴载荷谱的保型裁剪原则。以某典型舱段电路板为例,验证了该三轴载荷谱裁剪方法的有效性。利用该方法得到的三轴载荷谱,不仅可以避免结构重要零部件过试验或欠试验,而且也保证了关键点应力的等效性和裁剪谱型的确定性。

    结合小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别
    欧阳宁,王先傲,蔡晓东,林乐平
    2019, 46(6):  95-101.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.014
    摘要 ( 269 )   HTML ( 26 )   PDF (1562KB) ( 71 )   收藏
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    针对低分辨率人脸图像缺少有效信息而导致识别率较低的问题,提出一种结合哈尔小波与递归神经网络的低分辨率人脸识别方法。首先,通过深层网络直接预测小波系数,经过小波逆变换得到高分辨率人脸图像,可以有效地重建高频信息;其次,在卷积神经网络中加入递归模块,在增加网络深度的同时减少参数冗余,提升模型的映射能力;最后,提出一种优化的重建与感知损失融合方法,将小波系数重建损失与感知损失进行加权融合,用以生成有利于识别的人脸图像。基于公开数据集,对图像重建质量与识别性能进行了对比。实验结果表明,即使在极低的分辨率条件下(8×8,16×16),仍然能够重建出更加锐利的人脸图像。在此基础上,其识别能力优于目前领先的超分辨率重建算法。

    约束准则下扩展时差直方图脉冲分选配对方法
    刘智鑫,赵拥军
    2019, 46(6):  102-111.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.015
    摘要 ( 261 )   HTML ( 15 )   PDF (1603KB) ( 30 )   收藏
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    由于现有的多站时差分选方法存在虚警、漏警率高,超低重频脉冲分选正确率低,且不具备稳健单脉冲分选能力的问题,提出一种约束准则下的扩展时差直方图脉冲分选配对方法。该方法首先引入约束准则对脉冲进行参数匹配,获取有效的时差分布;而后采用扩展和递归运算依次完成各辐射源脉冲的分选与配对。经约束限制后,无关脉冲配对机会降低了,从根本上减少了虚假时差和噪声时差,并有效地抑制了虚假目标的产生。仿真结果表明,与现有算法相比,该算法能在不同时差测量误差条件下提高对各类型脉冲的分选正确率,同时降低虚警率和漏警率,实现了对脉冲数极少的超低重频脉冲和单脉冲的准确分选与配对。

    生成对抗网络用于视频去模糊
    申海杰,边倩,陈晓范,王振铎,田新志
    2019, 46(6):  112-117.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.016
    摘要 ( 319 )   HTML ( 23 )   PDF (1315KB) ( 60 )   收藏
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    针对因拍摄设备抖动或目标运动而产生的视频模糊问题,提出了一种基于生成对抗网络和马尔可夫判别网络的新的视频去模糊方法。文中将基于像素空间的损失函数与基于特征空间的损失函数相结合,并依据马尔可夫判别网络设计了一种新的判别网络,促进了网络对图像纹理细节的学习,使得生成的清晰图像质量得到了显著提升。将文中方法与同类方法分别在测试集和真实数据上进行了定性定量的比较,实验结果表明,经文中方法去模糊后的图像具有更高的峰值信噪比和更丰富的细节信息。

    针对宽带功率放大器设计的人工神经网络算法
    张明哲,邬海峰,魏世哲
    2019, 46(6):  118-124.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.017
    摘要 ( 252 )   HTML ( 17 )   PDF (1973KB) ( 32 )   收藏
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    为了实现准确快速设计宽带匹配网络的目的, 提出了基于人工神经网络设计宽带高效功率放大器的新方法。通过对匹配网络及晶体管阻抗特性的分析,借助人工神经网络对功率放大器的匹配网络进行建模。结合训练模型与优化方法设计宽带匹配网络初值,在指定的频带内满足晶体管最优阻抗随频率变化的曲线。选择商用的氮化镓高电子迁移率晶体管,分别设计了六阶低通网络为输入和输出匹配网络,实现了一款工作在0.2~1.6 GHz的宽带高效率功率放大器。仿真结果表明,在0.2~1.6 GHz(轴比带比约为156%)的带宽范围内,功率放大器达到64.5%~80.5%的漏极效率,输出功率为40.0~41.6 dBm,频带内增益为11.1~12.6 dB。该方法提升了宽带功率放大器匹配网络的设计速度与准确性。

    采用GRU模型的卫星RCS异常检测
    胡盟霄,卢旺,徐灿,来嘉哲
    2019, 46(6):  125-130.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.018
    摘要 ( 221 )   HTML ( 18 )   PDF (1120KB) ( 45 )   收藏
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    针对传统基于雷达散射截面积的卫星目标姿态异常检测方法中提取有效特征困难、识别效果差的问题,提出了一种采用门控循环单元深度神经网络模型的异常检测方法。该方法首先利用滑动窗口法划分动态雷达散射截面积序列;然后采用门控循环单元深度神经网络完成对输入序列的自适应特征学习;最后结合全连接层实现卫星姿态异常检测。仿真实验结果表明,该方法提取的特征区分度高,与传统方法相比可以有效地检测出失稳翻滚卫星,并具有较强的噪声鲁棒性。

    一种联合多特征量的SAR人造微弱痕迹检测方法
    王志浩,张金松,孙光才,李军,邢孟道
    2019, 46(6):  131-139.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.019
    摘要 ( 286 )   HTML ( 15 )   PDF (3415KB) ( 85 )   收藏
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    当对脚印、车轮印等人造微弱痕迹进行检测时,植被、河流等自然场景由于其低相关性易造成检测结果中出现大量虚警区域。针对此问题,首先采用相干变化检测法对人造微弱痕迹进行粗检测;之后通过对植被、河流区域的雷达散射特性建模分析,发现相对于人造微弱痕迹,植被区域的图像强度变化更大,而河流区域的图像强度更低。在此基础上,引入复图像对的图像强度差与图像强度和作为特征量,对粗检测结果中的虚警区域进行剔除,提出了一种联合多特征量的人造微弱痕迹检测方法。该方法通过对联合多重特征量进行检测,可以降低虚警率,获得对人造微弱痕迹的精检测结果。毫米波合成孔径雷达实测数据的处理结果验证了该方法的有效性。

    随机FG-CNTRC结构的动力特性分析
    李琳,徐亚兰
    2019, 46(6):  140-146.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.020
    摘要 ( 184 )   HTML ( 13 )   PDF (767KB) ( 48 )   收藏
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    为考查功能梯度碳纳米管增强复合材料结构中组分材料物理参数及组分分布随机性对结构固有频率的影响,采用高阶剪切变形理论及广义混合律建立了碳纳米管在不同排布方式下梁结构的有限元动力学模型;运用一阶摄动法引入随机变量参数,建立了随机有限元模型,确定了结构固有频率数字特征与随机组分材料物理参数及组分分布数字特征之间的关系。结果表明,组分材料物理参数随机性对结构固有频率分散性的贡献远大于组分分布随机性的贡献;随着碳纳米管体积分数的增加,碳纳米管X型功能梯度排布下结构固有频率的分散性由衰减转为迅速增加,O型功能梯度排布下结构固有频率分散性仍处于衰减状态。

    自动程序修复中的安全隐患场景及解决方案
    黄昱铭,马建峰,刘志全,魏凯敏,冯丙文
    2019, 46(6):  147-154.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.021
    摘要 ( 239 )   HTML ( 12 )   PDF (1222KB) ( 31 )   收藏
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    为提高自动程序修复方法的修复质量,指出在自动程序修复方法修复程序缺陷过程中存在的两种安全隐患场景,即脏补丁源场景和脏测试集场景,并为两种安全隐患场景分别提出相应的解决方案,即补丁校验方案和测试集校验方案。实验结果表明, 所提出的补丁校验方案能够促使自动程序修复方法获取安全性更高的补丁,所提出的测试集校验方案能够准确地定位测试集中的脏测试用例,误报率为7.20%。

    效费比视角下相控阵雷达多波束跟踪调度策略
    刘一鸣,盛文,施端阳
    2019, 46(6):  155-162.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.022
    摘要 ( 324 )   HTML ( 14 )   PDF (1011KB) ( 39 )   收藏
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    由于相控阵雷达跟踪工作模式占用其大部分资源,为了解决提高目标跟踪精度和容量相矛盾的问题,提出了一种兼顾跟踪精度和雷达时间资源的波束波形调度策略。首先,给出了目标跟踪模型; 进而定义了波束调度效费比和调度函数,在检测概率和跟踪精度的约束下,预测了当前所有目标的调度函数值,依据调度函数值选择当前时刻待调度的目标序列;随后,在有限资源和多波束方式跟踪的约束下,选择目标进行跟踪;最后,与常规波束波形调度和单波束调度两种方法进行比较。仿真验证了上述方法中调度函数和多波束跟踪方式的有效性和优越性。在跟踪目标数量不变的情况下,该调度策略有效地提高了目标平均跟踪精度和平均采样间隔时间,降低了失跟率。

    条件约束下的自我注意生成对抗网络
    贾宇峰,马力
    2019, 46(6):  163-171.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.023
    摘要 ( 186 )   HTML ( 18 )   PDF (2862KB) ( 38 )   收藏
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    为了解决生成对抗网络中因生成图像的特征信息表示不足而导致生成效果特征不明显、图像的关键特征信息模糊的问题, 提出了一种条件自我注意生成对抗网络的图像生成方法。该网络结合自我注意生成对抗网络的优点,向生成器和判别器中添加附加条件特征,明确指示模型生成对应的标志性类别信息,将数据的具体维度与语义特征关联起来,用这种方法提取其中的生成模型,使生成特定类型的图像的特征表示更加贴合原始数据分布。实验结果表明,所提出的方法在CelebA和MNIST数据集上的弗雷歇距离值相比较于自我注意生成对抗网络分别约提高了1.26和2.47。验证了所提出的方法相比较于其他的监督类生成模型可以有效地提升图像的质量效果以及多样性,并且可以有效地加快网络的收敛速度。

    低相干高鲁棒性观测矩阵优化
    赵辉,张乐,刘莹莉,张静,张天骐
    2019, 46(6):  171-178.  doi:10.19665/j.issn1001-2400.2019.06.024
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    针对目前压缩感知观测矩阵普适性低和优化算法鲁棒性不足的问题,提出了一种基于紧框架和稀疏表示误差的观测矩阵优化算法。该算法首先将格拉姆矩阵同时逼近单位矩阵和紧框架,以降低感知矩阵的平均互相干性;然后将稀疏表示误差作为正则项加入传统优化模型中,来提高观测矩阵的鲁棒性;最后利用解析法求解观测矩阵,保证算法的收敛性。实验结果表明,与现有的优化矩阵相比,所构造观测矩阵的平均互相干系数至少可降低0.03,且具有更强的鲁棒性。