面向数字射频存储的雷达欺骗干扰检测方法

基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式欺骗干扰与真实雷达回波高度相干,这导致雷达难以分辨真假目标。针对该问题,提出一种基于Hough变换的DRFM欺骗干扰检测方法。建立基于线性调频的干扰信号模型,分析其谐波分量的频谱特性,采用短时傅里叶变换和二维恒虚警率检测器对干扰信号进行特征提取,并利用Hough变换完成欺骗干扰检测。所提方法是基于DRFM欺骗干扰本身的特征,不依赖于先验信息与应用场景,计算复杂度低,且在低信噪比条件下具有良好的检测性能。计算机仿真实验验证了方法的有效性。

距离角度失配条件下的FDA-MIMO雷达运动目标检测算法

频控阵-多输入多输出(Frequency Diverse Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达是一种新体制雷达,其发射频率分集特性带来了额外的距离维信息,然而采样误差同样带来了导向矢量失配的问题,不仅如此,角度误差的存在也会进一步加重导向矢量的失配,极大地影响检测器的检测性能。此外,目标速度过快也会对FDA-MIMO雷达的目标检测性能产生影响。速度带来的影响具体表现在两个方面:一方面会导致目标的距离走动,从而导致不同慢时间的回波包络不能对齐,无法相干积累;二是频率增量引起的多普勒扩展,使得不同发射通道的多普勒频率不一样,这会进一步影响检测性能。针对上述问题,本文针对运动目标情况下的目标检测问题进行研究,为了解决目标运动带来的距离徙动和多普勒扩展效应,引入Keystone变换进行校正。此外,为了提升阵列失配条件下的目标检测性能,本文引入子空间模型,提出了距离角度失配情况下的子空间构建方法,并基于广义似然比检验(Generalized Likelihood Ratio Test,GLRT)准则推导了FDA-MIMO雷达在距离和角度失配条件下的自适应检测器。仿真结果表明:在高斯白噪声背景下,所提算法可以校正运动目标在速度较快情况下导致的距离徙动和多普勒扩展效应,且在阵列距离和角度失配条件下的检测性能优于传统的GLRT检测器。此外本文所提Keystone-空域处理检测器与Keystone-全空时处理检测器的性能接近,且计算复杂度更低。

概念隐喻视角下《京华烟云》中隐喻翻译英汉对比研究

隐喻是由一种概念映射到另一种概念的修辞手法,常用于文学作品中。林语堂的小说《京华烟云》被誉为“中国现代文学的经典”,在中国文学史上具有极高的地位。本研究旨在概念隐喻视角下对《京华烟云》中的隐喻进行英汉翻译对比研究,通过分析小说中的隐喻表达方式和翻译方法,探讨了英汉两种语言在隐喻翻译中的文化差异和挑战。研究发现,隐喻翻译中常用的翻译方法有隐喻式隐喻翻译、移植式隐喻翻译和白描式隐喻翻译三种。译者在进行文本翻译时,需充分考虑隐喻的深层含义,以更好地传达原作的文学价值和情感,同时满足目标读者的需求。

影视作品翻译策略探究——以电影《理智与情感》为例

基于关联翻译理论,研究和分析由简·奥斯汀同名小说改编的1995年版电影《理智与情感》的字幕汉译,认为关联翻译理论对于英文影片字幕汉译颇具解释力,关联翻译理论有助于阐释电影字幕翻译在目的语文化中的可接受性。同时,根据最佳关联原则提出了英文字幕汉译的三化策略,即归化策略、显化策略和简化策略,以期为电影字幕翻译提供启示。

改进实值空时子空间数据融合的单星直接定位方法

辐射源直接定位是一种能够直接从原始采样信号中估计出辐射源位置的无源定位技术。利用单颗卫星对地球表面固定辐射源进行直接定位具有定位精度高、灵活性强等特点,因而具有重要的研究价值。然而,传统空域子空间数据融合直接定位方法缺乏对多普勒信息的充分利用,其在单星直接定位场景下的定位性能不足。现有空时子空间数据融合直接定位方法提升了该场景下的定位性能,但其仍存在低信噪比条件下定位精度和分辨率不足的问题。针对这些问题,该文提出了一种改进实值空时子空间数据融合的单星直接定位方法,实现了辐射源高程已知条件下单星对多辐射源的直接定位。首先,该文基于WGS-84地球椭球面模型建立联合到达角和多普勒频率的空时信号模型,充分利用了卫星相对辐射源高速运动产生的多普勒频移信息。随后,该文引入了托普利兹矩阵调整方法,对空时信号模型中接收信号的协方差矩阵进行分块,然后对分块矩阵进行调整,并使用前后向平滑和空时子空间酉变换技术来得到实值的空时子空间。最后,该文融合多个时隙的空时子空间数据建立定位的代价函数,同时设计出符合特征空间思想的分子函数,得到改进的代价函数,再通过网格搜索方法估计出辐射源的位置。仿真结果表明:所提方法在低信噪比下相比MUSIC(Multiple Signal Classification)直接定位方法、MVDR(Minimum Variance Distor tionless Response)直接定位方法、ML(Maximum Likelihood)直接定位方法和U-ST-SDF(Unitary Space-time Subspace Data Fusion)方法具有更好的定位性能。

基于多普勒偏移补偿的非线性FDA-MIMO雷达运动目标检测算法

非线性频控阵-多输入多输出(Frequency Diverse Array-Multiple Input Multiple Output,FDA-MIMO)雷达具有非线性增加的阵元频偏,使得雷达的距离-角度波束图不再呈现“S”型,而聚焦为点波束,以此将发射能量聚焦到目标位置能够获得更优异的目标检测性能。不过,FDA-MIMO雷达检测运动目标时,由于发射阵元间的频偏与目标速度存在耦合,导致在慢时间维出现多普勒偏移。基于插值滤波的重采样算法能够补偿阵元频偏带来的多普勒偏移,但对于非线性FDA-MIMO雷达,由于阵元间频偏不再是线性变化,上述算法将会失效。本文提出了一种新的算法,可以利用Keystone变换和多普勒偏移补偿的方法,来检测非线性FDA-MIMO雷达中的运动目标。建立了非线性FDA-MIMO雷达运动目标的回波模型,指出了基于插值滤波的重采样算法存在的不足,提出了一种基于速度搜索的算法来补偿非线性FDA-MIMO雷达检测运动目标时出现的多普勒偏移。首先利用Keystone变换消除目标回波的距离徙动,然后根据阵元间频偏构造多普勒补偿函数,利用多普勒补偿函数和各阵元脉压后的回波信号构造速度搜索函数,通过设定合适的速度搜索范围对其进行搜索,当该函数取得峰值时对应的速度即为真实速度,最后利用搜索的速度补偿多普勒偏移后再做相干积累检测目标。仿真结果表明:所提算法可以准确补偿阵元间的多普勒偏移,且在非线性FDA-MIMO雷达体制下的检测性能优于基于插值滤波的重采样算法。

联合自适应LASSO与块稀疏贝叶斯直接定位方法

无源定位中,直接定位方法优势在于适用低信噪比、参数独立等。然而,当辐射源距无源侦测系统较远时,受低信噪比的影响,接收信号模型中存在的部分未知参数会大幅降低算法对于辐射源的定位性能。为了有效地解决该难题,给出了一种联合自适应LASSO先验与块稀疏贝叶斯的辐射源直接定位方法。经由贝叶斯理论构建分层稀疏模型,联合不同的先验分布以赋予信号中元素独立的自适应LASSO,同时探索信号的块结构和块内相关性,联合具有共享稀疏性的不同基站的字典重建过完备字典,实现远距离辐射源定位。仿真结果表明:在远距离下,当快拍数设置较少,信噪比设定较低时,在辐射源定位效果上所提算法显著优于如MUSIC等传统直接定位算法、Laplace先验方法以及块稀疏贝叶斯方法。

面向小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法

干扰识别是雷达抗干扰的前提,但对于实际的雷达欺骗干扰识别,存在着样本数量不足的问题。针对此问题,该文提出一种面向小样本的多模态雷达有源欺骗干扰识别方法。该方法基于雷达信号提取的特征参数及时频图像两种模态信息,利用原型网络训练多模态特征,并借助图像降噪处理和加权欧氏距离提高低信噪比下的识别性能,实现小样本条件下的雷达欺骗干扰识别。仿真结果表明,该文所提方法在干信比为3 dB时,10种雷达欺骗干扰的平均识别准确率达到了97%以上。模拟器数据的测试结果表明所提方法具备良好的泛化能力。

散文翻译中的显化现象研究——以《英译中国现代散文选》为例

显化是翻译中一种常见现象,存在于源语和译语之间的语码转换过程中。以张培基先生《英译中国现代散文选》为研究对象,根据Halliday提出的语言功能的划分,将散文英译中的显化划分为概念功能信息显化、人际功能信息显化和语篇功能信息显化,结合体认翻译学体认机制,考察散文英译过程中译者如何运用翻译策略和方法,实现不同层面的显化操作。研究表明,翻译中显化程度与语言的形式化程度、文化背景和译者对原文和目的语读者的认知有关。

德宏傣族景颇族自治州甘蔗产业及其机械化应用现状分析

德宏傣族景颇族自治州作为云南省第二大甘蔗种植区,其产业发展在当地经济中扮演着重要角色。但德宏甘蔗产业发展面临丘陵山地机械化推进缓慢、同其他经济作物竞争力低等问题,严重制约当地甘蔗产业发展。经调查分析,2021—2022榨季甘蔗种植面积81.3万亩(1亩≈667 m2),农业产量389万t,入榨364万t,食糖产量47万t,出糖率12.91%。机械化耕整地基本实现,坝区平坦地块机种达99%,机械化中耕培土37.73万亩(占比46.4%),机械化收获9.6万亩(占比11.8%),仅陇川坝区就占全州机械收获量的93.99%。本文就当前蔗区甘蔗产业现状及突出问题进行分析,并基于甘蔗产业政策、附加值延伸、农机农艺技术融合、产业服务等方面给出建议,旨在推进当地甘蔗产业持续健康发展。

基于深度学习网络融合的自动调制分类方法

基于深度学习网络的自动调制分类(Automatic Modulation Classification, AMC)方法虽然对大多数通信调制信号能够取得满意的分类效果,但对WBFM(Wide Band Frequency Modulation)信号和MQAM(Multiple Quadrature Amplitude Modulation)信号的分类并不理想。针对WBFM信号误判的问题,使用判决法来筛选WBFM信号;考虑到信号样本不平衡的情况,引入数据增强方法扩充筛选后的WBFM信号。针对MQAM信号混淆的问题,利用分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)获取时频维度更多的特征信息。在此基础上,提出一种基于特征金字塔网络和长短时记忆网络并联的多通道特征融合网络(Multi-channel Feature Fusion, MFF)来提取信号的深层特征和浅层特征进行分类。实验结果表明:本文所提方法在一定程度上能够解决WBFM信号的误判问题和MQAM信号的混淆问题;与CNN(ConvolutionalNeuralNetwork)、ResNet(ResidualNetwork)、LSTM(LongShortTerm Memory)、CLDNN(Convolutional Long Short-term Deep Neural Network)网络相比,所提网络具有更高的分类准确率。

基于两步法的海上目标智能检测方法

传统的恒虚警(CFAR)检测器虽然在多数目标场景中具有不错的检测效果,但在强杂波背景下其检测性能会下降。基于深度学习的雷达目标检测方法可以提取深度特征用于目标检测,然而深度学习算法耗时长,很难应用于实际场景。针对上述问题,文中提出了一种基于深度神经网络的两步检测法实现海杂波背景下的目标检测。首先将雷达回波的距离-多普勒图以窗口滑动的方式截取小尺寸样本,通过全连接层网络(FCNN)进行初步检测,然后在检测区域截取更大尺寸的样本用以深度特征提取,通过多层卷积神经网络(CNN)区分目标与杂波,得到最终的检测结果。实验结果表明,与传统CFAR检测器和基于CNN的一步检测方法相比,文中所提方法保持较高检测概率的同时,能有效提升检测效率。

基于keystone变换的微弱目标检测

提高雷达对微弱目标探测能力的主要方法是增加积累时间.根据传统PD雷达的设计原则,在相参积累时间内,目标的距离走动不能超过半个距离单元,也就是说相参积累时间受限于目标运动.对于高距离分辨雷达或观测高速目标的雷达系统,这种限制是很难满足的.本文提出一种基于keystone变换的运动补偿方案,可以在没有目标运动速度信息条件下校正距离走动,从而使积累时间不再受目标运动的限制.

《西游记》蓝诗玲译本的创造性翻译研究

企鹅出版社于2021年推出《西游记》最新译本——蓝诗玲所译的Monkey King:Journey to the West,其语言精练地道,充分套用或模仿英文俚语或者习惯表达。本研究立足于译介学的核心概念——翻译是一种“创造性叛逆”,试从套译、仿译、创译这三个维度分析总结蓝诗玲在英译《西游记》时的创造性翻译表现。本研究还探讨了套译、仿译和创译这三种翻译方法对于中华典籍“走出去”的启迪意义。

低信噪比下基于Keystone变换的多目标检测

在脉冲多普勒雷达里,针对低信噪比的多目标数据,该文提出了一种基于Keystone变换的运动补偿方案。利用Keystone变换校正由径向速度引起的线性距离走动,通过对所有脉冲的相干积累来提高信噪比。仿真实验结果表明,基于Keystone变换方法的性能优于传统相参积累的方法。

数字化学习赋能企业实习的实践

企业实习中的数字化学习是助力技术技能人才培养的新模式,是职业院校高质量发展的新动能,更是深化校企合作的新路径。为此,职业教育要紧紧抓住数字化转型这一契机,变革“以做为主”的企业实习的学习模式,积极探寻企业实习中数字化学习的途径,促进技术技能的习得和学习品质的提升。

方位多波束合成孔径雷达压缩感知成像研究

针对高分辨率宽测绘带合成孔径雷达(SAR)成像面临高速采样、大数据量存储等问题,将压缩感知(CS)理论与方位多波束(MAB)技术结合,提出一种基于压缩感知的方位多波束SAR成像方法。该方法对SAR回波信号进行快时间和慢时间维的降采样,然后分别构造距离和方位维的测量矩阵,利用随机滤波CS理论实现对目标的二维稀疏重建。仿真结果表明,该方法不仅能以较少的采样数据解决方位高分辨与宽测绘带之间的矛盾,还能在噪声存在的情况下重建目标的二维图像。

一种基于RD成像逆处理的双基地SAR回波模拟算法

与传统单基地SAR相比,双基地SAR具有获取信息丰富、抗电子干扰、抗摧毁、抗截获等优点,因而其应用场景更加广阔。然而,由于双基地SAR系统面临空时频同步等技术难题,获取实际的双基地SAR回波数据非常困难。因此,本文提出一种基于RD成像逆处理的双基地SAR回波模拟算法。该算法基于二维驻定相位原理和RD成像处理的逆过程,实现了双基地SAR回波数据的快速模拟。这种算法的运算速度与距离时域叠加算法和一维FFT算法相比有显著提高,且可以适用于移变模式。点目标和自然场景的仿真结果验证了算法的有效性。仿真速度的测试结果验证了算法的高效性。

任意构型双基地SAR二维频谱精度定量评估研究

双基地SAR频域成像算法,是目前SAR成像领域的研究热点。由于双基地SAR的距离历史具有双根号形式,利用驻定相位原理无法得到解析的二维频谱表达式,这给双基地SAR频域成像算法的研究带来了一定困难。本文通过引入点目标冲激响应,利用主瓣宽度、峰值旁瓣比和积分旁瓣比三个指标对扩展LBF、级数反演、二维驻定相位原理得到的点目标冲激响应进行了量化评估。同时,以星机双基地SAR成像为例,仿真不同频谱模型的二维聚焦效果,进一步验证了不同频谱模型的精度。