多模态信息融合舰船目标识别研究进展

舰船目标识别的信息源主要来自现代高分辨率成像雷达形成的舰船目标信息,包括高分辨距离像、船舶自动识别系统信息以及合成孔径雷达成像。在对海探测环境相对复杂的情况下,基于单模态信息对海上舰船目标识别的能力有限,而利用多模态信息融合将更有益于实现对海上目标高效的侦察监视和识别。首先,对单模态舰船目标识别方法进行梳理和总结,分析目前不同舰船目标识别方法存在的优势和不足;然后对多模态信息融合舰船目标识别常用数据集进行介绍,并对新方法、新模型进行了深入分析;最后对舰船目标识别未来发展趋势进行展望,为后续基于多模态信息融合的舰船目标识别方法研究提供参考。

基于改进对抗网络的地震数据随机噪声压制

针对地球物理勘探中,采集的地震数据被大量随机噪声所覆盖的问题,提出基于改进生成对抗网络(GAN)的地震数据随机噪声压制方法。该网络的核心是将卷积层引入GAN,建立合适的生成器与判别器并引入LeakyReLU、Sigmoid激活函数以优化网络训练效果;卷积层代替全连接层,通过局部连接与权值共享实现在保留数据有效信息的同时提升计算效率。以实际地震数据与合成地震数据进行实验,在数据可视化、峰值信噪比的评价指标下,结果表明与原始GAN、传统方法相比,该方法在不同噪声水平下均有较好的去噪效果,有利于后续地震资料解释等环节。

海上目标雷达与AIS航迹时空匹配方法

针对海上目标的雷达与船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)中,航迹之间存在的时空不匹配现象,提出了在空间对准之后结合海上航迹运动特点,对AIS航迹数据进行插值对准雷达目标航迹的方法,在解决雷达与AIS航迹之间时空不匹配问题的同时,最大程度减小插值误差。该方法根据船舶航向变化率,结合航速航向法和内插外推法的优势,针对不同航迹特点自动选择最佳的插值配准方法,实现海上目标的雷达与AIS航迹点的自动插值和时空对齐。仿真实验结果表明,所提方法针对海上目标复杂运动,可以自动匹配选择最佳插值方法,有效降低误差,实现雷达与AIS航迹之间的时空匹配。

被动雷达海上目标探测实验研究

针对海上目标的无源探测问题,利用无源双基地雷达(Passive Bistatic Radar,PBR)系统开展了海上无源目标探测的研究,进行了一系列实时海上目标探测的外场实验,实验成功采集了一些I/Q数据并画出系统显示图。文中首先介绍了PBR系统的工作原理,然后对信号处理流程进行详细说明,包括参考信号重构、脉冲压缩、直达波抑制、非相参积累和MTI、MTD动目标处理,最后介绍了外场实验结果并对所得实验数据进行分析。实验证明,该系统可以实现海上目标的无源相干检测。

低海况下多姿态海上目标特征分析

海上目标种类繁多,单体结构复杂,目标特性动态范围较大,具有较强的时变性。从目标特性出发,特征化表征海面与目标的物理差异是解决海上目标检测的有效途径。本文以此为背景,利用X波段雷达开展海上多姿态目标数据采集试验,在低海况下,分析多种姿态目标的时空相关性以及时域、频域、时频域上的统计特征,并定义差异系数对统计特征进行差异性分析。经大量实测数据验证表明,在低海况下,目标与海杂波的时空相关性、统计特征差异较大,具有较强的可分性;不同姿态目标之间同一种统计特征差异系数均在0~0.1之间,具有较小差异性,并无可分性。这些结论对于海上目标特性数据采集试验以及目标识别方法优化设计具有重要意义。

基于电子墨水屏的设备巡检系统设计

针对大型工厂人工巡检过程繁琐的现状,提出了一种结合电子墨水屏的设备巡检系统设计方案,用来解决人工巡检过程繁琐、提高厂区数据智能化等问题。该系统软件部分前端采用Vue+ElementUI框架,后端采用Java编程语言,与PLSQL数据库进行数据交互,硬件搭配电子墨水屏与手持机等设备支撑。经现场测试,系统与手持机、墨水屏等设备搭配使用,可以实现设备巡检任务的设置、自动刷新、巡检提醒,以及设备信息同步、记录巡检明细等功能,符合厂家智能化需求。

基于智能手机“物理光学实验”教学模式的探索

利用移动互联网提供的信息传输及交互功能,利用智能手机在传感、信息采集、信息处理等方面的功能,探索基于移动互联网与智能手机的“物理光学实验”教学模式。该教学模式在实验教学的各个阶段,充分利用移动互联网和智能手机的信息化功能,可以提高实验课程的管理效率,补充实验设备的不足,引导和启发学生将信息化技术更多地运用于获得知识,激发学生学习的积极性、主动性,提升创新能力,有效地提高实验的教学质量和效果。

脉冲调制式无线电能与信息同步传输系统设计

针对无线电能传输系统闭环控制需要建立通信链路的问题,提出了一种副边反射式脉冲调制方法。根据理论分析,设计了副边开关管调制信息,由原边减法放大器、波峰跟随器和数模转换器组成的智能跟随解调电路解调信息,配合具有纠错功能的二进制脉冲编码方案,实现无线电能与信息同步传输。详细论述了解调电路结构和脉冲编码实现方法,并使用集成于原边处理器内的解调电路方案制作200 W实验装置。通过系统测试,信息传输速率2 kbps时,误码率小于1.5%,电能损耗小于1%,受负载与传输距离的变化影响是可控的。该方法使用元件少,集成度高,满足系统闭环控制的需求。

民用北斗短报文的船载冷链信息压缩传输方法

针对民用北斗短报文传输频度低和单次报文长度受限等问题^([4]),提出一种在船载冷链运输过程中采用北斗短报文数据传输的分类数据压缩方法,该压缩方法通过对短报文所传输数据的设计实现利用北斗卫星的短报文功能对海洋冷链运输过程中船舱温湿度等信息的实时传输。与传统的数据压缩算法进行对比,本次设计的压缩方法具有较好的压缩效果,对应用于海洋冷链、利用北斗短报文数据压缩传输场景具有一定的参考意义。

雷达恒虚警目标检测处理技术综述

恒虚警处理技术作为雷达自动检测系统中非常重要的一种目标自动检测方法而被广泛深入研究。首先介绍了几种高斯与非高斯背景下经典的恒虚警检测技术,分析不同应用背景的恒虚警检测器的选取;然后介绍了与背景分布无关的非参量恒虚警算法以及变换域恒虚警处理、多维信息联合、多传感器分布式检测、极化恒虚警等现代目标检测恒虚警处理技术;最后,对未来雷达恒虚警检测技术进行展望,为恒虚警技术的创新与应用提供参考方向。

利用相位特征筛选参考单元的改进CFAR方法

在传统单元平均恒虚警的基础上,提出一种利用相位特征筛选参考单元的改进恒虚警方法:通过判断连续脉冲回波在同一参考单元时的相位线性情况,剔除相位线性度强的参考单元,形成待检测单元适应性更好的检测门限,并通过仿真与实测数据测试,对比该算法与其他均值类恒虚警算法在不同环境背景下的检测性能。结果表明:在均匀单目标背景下,改进的恒虚警算法与单元平均恒虚警检测性能相当,比其他均值类检测器检测性能更好;而在多目标环境与杂波边缘环境下,改进的恒虚警算法相比其他均值类恒虚警算法能更好地避免目标遮蔽现象,检测性能更好。

CNN海况等级分类方法的性能

采用经典的LeNet网络对实测IPIX雷达数据、SPPR-50雷达数据、一型试验雷达数据通过多种组合方式进行交叉实验验证,分析训练集和测试集采用相同类型实测数据、不同类型实测数据时对分类准确率的影响,从而分析网络对雷达信号层数据处理的泛化能力。实验结果表明,不同类型的实测数据对分类准确率影响较为明显,并且当数据具有一定的相似性时分类效果显著。因此,在样本数据集不足时,可考虑通过迁移学习来加快并优化模型的学习效率,提高神经网络模型分类的准确率。

基于小波变换与LDPC码的图像加密

为提高图像的安全性,提出将小波变换、混沌以及LDPC码相结合的图像加密方案。即利用小波变换、混沌对图像进行加密处理,经过小波变换后的系数通过混沌系统产生的序列进行扩散、置乱、组合系数,以显示出加密后的图像,再由LDPC码嵌入水印。利用Matlab进行仿真,结果发现,相较于单一混沌加密而言,该加密方案有着很大的密钥空间,不容易被破解,也能够抵御一些攻击,安全性有所提高。

基于分布式控制系统的带电作业工器具智慧仓储设计

针对带电作业工器具存储过程中存在的保存要求高、器具种类多、存取记录难等问题,设计搭建了基于分布式控制系统的带电作业工器具智能仓储库,利用温湿度控制系统自发动态调整温湿度,减小环境因素对工器具保存的影响;引入基于RFID技术的仓储调度系统控制AGV完成工器具出入库业务,避免不规范操作带来的干扰;通过B/S架构仓储后台管理系统统筹控制,明确仓库实时状态。前期的试验及试运行表明,分布式控制系统的设计降低了仓储管理难度,减小了人工作业风险,延长了工器具使用寿命,提高了仓储智能化水平,为智慧仓储的发展提供了一种新思路。

两种新的机动目标仿真模型

跟踪模型与目标实际运动是否吻合是影响机动目标跟踪效果的关键,为了验证机动目标跟踪算法性能,需要构建与实际情形相类似的复杂运动仿真模型。借鉴Singer模型思想,引入加速度时间相关系数,构造了时间相关系数可控的机动目标仿真模型,并验证分析了时间相关系数不匹配条件下,Singer机动目标跟踪算法的适配性能;针对传统协同转弯模型只考虑法向加速度变化,而将切线加速度的大小始终假设为0,与实际复杂运动吻合度不高的问题,构造了兼顾两种加速度的加速转弯仿真模型。仿真结构表明:传统交互式多模型不能精确稳定跟踪该类仿真轨迹,证明了较仿真模型的复杂性和独特性。

基于深度学习的目标检测算法综述

目标检测在计算机视觉领域中有着举足轻重的地位,主要用于检测图像或视频中是否有目标物体,并能判断出目标物体的类别和位置。随着卷积神经网络不断优化,目标检测算法在速度和精度方面都得到了提升,在智能安防、自动驾驶以及工业检测等方面被广泛应用。以传统目标检测算法和基于深度学习的目标检测算法为主线,剖析传统目标检测算法的发展,并指出其存在的问题,详细阐述了基于深度学习目标检测算法的主要流程、创新点、优缺点以及在数据集上的实验结果,并对其未来的发展进行了展望。

非合作辐射源双基地雷达技术综述

对非合作雷达辐射源双基地雷达技术进行了综述。首先介绍了非合作辐射源的优势,然后分析了国内外对该领域研究发展情况,明确了非合作雷达辐射源带来的挑战,并对雷达辐射源信号的类型选择与分选识别、系统同步技术、杂波干扰抑制、目标检测技术、目标定位与跟踪技术等系统关键技术进行了研究。对该雷达系统现存问题进行了探讨,并总结了该雷达系统的未来发展趋势。

无线电能传输系统金属异物检测方法研究

无线电能传输系统在工作过程中,线圈间存在混入金属异物的情况,金属的涡流效应会产生涡流损耗并导致升温,具有较大的安全隐患。产生的涡流损耗使得初级线圈的等效输入阻抗增大,而磁性金属较高的磁导率具有增强涡流损耗的作用。在有限元仿真中得出了金属异物在垂直移动、水平移动及更换材料种类和体积时产生的等效输入阻抗变化规律,并进一步得出该变化使初级线圈在自由谐振下的电压衰减幅度呈现规律凹形,与无异物时有明显差异。最后通过实验装置测试不同参数下的金属异物衰减曲线,提出了一种基于LC自由谐振状态下的金属异物检测方法。所提方法结合发射端自身的结构特征,实现对金属异物的识别,无检测盲区,准确度较高。

基于振荡的LDPC译码算法在数字水印中的应用

针对现有的基于低密度奇偶校验(Low Density Parity Check,LDPC)码的数字水印技术中译码算法存在由于振荡无法收敛的问题,提出一种基于振荡的对数似然比置信传播(Log-Likelihood Ratio Belief Propagation,LLR-BP)译码算法。算法将前后两次的对数似然比进行加权处理,改善了由振荡引起的译码错误,并将该算法应用到数字水印技术中。实验结果表明,该算法在增加较少计算复杂度的前提下和传统的LLR-BP译码算法相比误码率有所降低并提高了数字水印技术的鲁棒性。

基于卷积神经网络的图像分类模型综述

卷积神经网络在计算机视觉等领域占有一席之地,利用局部连接、权值共享以及池化操作等特性,有效地提取图像的局部特征,降低网络复杂度,具有更少的参数量和更好的鲁棒性,因此,吸引了众多研究者的关注,使分类模型朝着更轻、更快、更高效的方向迅速发展。按照卷积神经网络发展的时间线,介绍了常用的典型网络模型,剖析了其创新点与优缺点,并对其未来的发展方向进行了展望。