面向无人集群目标分配的层次化信息传播方法

实用化集群智能构建应明确个体/群体协同协作基础性关联,形成可扩展模型与方法。当前差异化场景下模型方法难以互通共融,亟待破解共性基础,实现行为一致性与互动性统一。面向集群目标分配的层次化信息传播方法,基于复杂网络信息传播、社团结构等理论,对决策与通信解耦,构建双层耦合系统模型基础,提出基本的UAU-FO层次化状态控制方法。面向中观尺度动态群落信息交互控制,构建基于UAU-FO的层次化信息传播方法,形成个体目标拣选与群体协作涌现间可扩展关联,实现目标信息的集群决策传播效应和自主聚合解聚。仿真结果表明,决策与通信解耦后,通过独立信息感知融合、层间控制、群组调控策略,可实现对目标的群组行为涌现,并验证了弱通联条件下该方法具备较好鲁棒性、持续作业稳定性和系统健壮性。

基于双层耦合网络的无人集群分布式系统模型

改善现有无人集群系统实用化不足,需关注解决动态、自主、鲁棒、匹配和可扩展的多维平衡问题,研究设计提供多类算法耦合适配的基础架构。基于双层耦合网络的无人集群分布式系统模型,从信息交互视角出发,基于复杂网络演化模型相关理论,提出基于CDLW与H-CDLW演化模型的横纵解耦双层系统架构,设计了匹配的基于层次化交互控制的多目标融合拣选算法。仿真结果表明,基于双层解耦的交互控制,具备在动态、自主、鲁棒、匹配和可扩展等实用化目标多维均衡方面的优势,能够提供兼具匹配性和可扩展性的分层控制机制,具备成为一般性模型架构的基础。

高速高精度数据采样系统设计及测试

介绍了高速高精度数据采样系统的组成及工作原理。提供了以AD6644为核心的采样系统的实现方案,并对方案中关键技术点进行了分析,给出了实现建议或处理策略。对采样系统的主要指标进行了分析,并重点讨论了RSN和SFDR。同时,提供了RSN和SFDR的实际测试方法以及采样系统的测试数据。通过分析不同环境下的测试结果并与AD6644评估板给出的测试数据进行比较,对测试数据进行分析,并给出了测试结论。

调频连续波SAR距离—多普勒成像算法研究

调频连续波合成孔径雷达(FMCW SAR)是一种新体制成像雷达,具有体积小、重量轻、分辨率高、功耗低和低截获等一系列优点。通过理论推导,详细介绍了FMCW SAR在不同成像条件下的去调频信号模型,并在此模型的基础上推导分析了距离—多普勒(Range-Doppler,RD)成像算法的流程,给出了精确成像所需的方位向匹配滤波器。通过仿真对算法的正确性和可行性进行了验证。

基于CUDA的SAR成像CS算法研究

针对通用计算平台下SAR成像算法效率低下的问题,提出了一种基于CUDA的SAR成像算法并行化实现方法。在分析CUDA工作原理及CS算法并行性特征的基础上,详细描述了算法每个步骤的CUDA实现。实验结果表明了该算法的高效性,优化后的CS算法提速比达到了10～20倍。

中频采样在软件无线电中的应用

对软件无线电中的中频采样方法进行了探讨,分析了三种采样方法的实现原理,给出了基于软件无线电的三种A/D采样方法的实现方法,并对各自的应用范围进行了讨论。

混沌信号的主要测量特性分析

初步分析了混沌信号(以Logistic为例)应用于测量中的主要特性。仿真分析了Logistic信号的频谱特性、相关特性、模糊函数。说明了混沌信号在具有较高的距离速度分辨力,同时具备强抗干扰性。对比分析了混沌码和伪随机码的多普勒容限能力。初步分析Logistic信号的抗干扰特性。

一种扩频接收机的设计分析

基于直接序列(DSSS)扩频通信原理,阐述了直接序列扩频接收机的组成和工作原理,对解扩解调部分进行了详细设计,给出了关键模块的原理和实现方法;尤其对扩频信号的自动增益控制、伪码捕获、伪码跟踪、载波跟踪以及定时同步等电路进行了细致论述,并说明了注意事项;最后,给出了硬件实现方式和测试数据。设计采用低成本的现场可编程门阵列(FPGA)和数字信号处理器(DSP)实现,具有灵活性强、速度快等特点,而且通过工程应用证明了设计是正确可行的。

基于OFDM的雷达通信一体化信号处理技术研究

在空间和功耗严格受限的平台下,采用基于OFDM的一体化技术来实现功率共享、通信速率高、探测和通信可同时进行的雷达通信系统。对比分析了2种基于OFDM的一体化信号的雷达信号处理方式。对基于OFDM的一体化信号的探测性能进行了仿真论证,重点分析了调制符号对于OFDM信号探测性能的影响。在实现探测功能的前提下,分析了信号的一体化对通信性能的影响。改进的OFDM信号能够实现高速通信和雷达探测功能。

PCI总线实现高速数据传输的方法

通过分析短时高速数据信号(如爆炸信号)采集存储的特点,提出了以高速PCI总线和大容量计算机内存为基础的采集存储结构和以板载大容量存储器为基础的采集存储结构两种实现方法。对两种实现方法的优缺点做了分析比较,认为以高速PCI总线和大容量计算机内存为基础的采集存储结构更适于工程实现和实际应用,并在工程实际中得到了验证。

基于灰度投影和块匹配的无人机视频稳像方法

全局运动估计是电子稳像的关键技术之一。针对视频大抖动情况下的传统估计方法慢和不准确的问题,提出了一种灰度投影和块匹配相结合的平移运动估计,与基于图像极坐标变换的旋转缩放运动估计方法结合,形成了完整的全局运动估计新方法。使用卡尔曼滤波和视频图像重构,输出新视频。通过对大量视频处理,结果表明该方案提高了全局运动估计方法的运算速度和估计精度,产生了稳定的视频输出。

基于卷积神经网络的雷达目标检测方法

雷达目标检测近年来一直是雷达信号处理中的重要任务,在探测监控等安全领域中有非常重要的作用;针对传统恒虚警目标检测方法存在的环境适应能力较弱、复杂地形环境下雷达虚警数量急剧上升等问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达目标检测方法;以雷达回波信号数据处理后得到的距离-多普勒图像作为模型的训练集和测试集,设计基于FasterR-CNN结构的雷达目标检测模型,训练模型并将测试结果与传统恒虚警目标检测算法结果相比较,所设计的模型提升了雷达目标检测正确率并较大地减少了虚警数量,这表明将卷积神经网络应用于雷达回波信号的处理任务中是可行的。

基于知识学习的多目标关联检测与识别方法

随着感知智能水平的日趋成熟,人工智能研究呈现出向认知智能发展的态势;作为人工智能在感知智能方面的代表领域,图像目标识别在向认知智能发展的道路上存在着人机之间以及机器之间知识难通用、可扩展性低等问题;为此,提出了基于知识的多目标关联判别框架,通过引入知识图谱,将目标特征知识进行语义化表达与规则化关联存储,构建了基于知识学习的多目标关联检测与识别方法,动态按需调用目标检测模型的同时,迭代式更新多目标关联的知识图谱,形成双向反馈学习循环;最后,通过相关仿真实验,验证了基于知识学习的多目标关联判别方法的可行性,为提高图像目标识别算法的知识通用化和可扩展性提供了新的思路。

一种基于卷积神经网络的雷达目标分类方法

雷达作为对低空和地面目标探测及监视预警的主要手段,在安全领域应用广泛。针对现阶段实际应用中雷达目标分类技术中过于依赖人工提取特征的问题,提出了一种基于卷积神经网络的分类方法,对雷达回波数据进行二维傅里叶变换得到距离-多普勒图像,再以距离-多普勒图集作为数据集,训练神经网络,得到能够完成雷达目标识别的网络模型。结果表明,相较于传统方法,基于卷积神经网络的目标识别模型在省去人工工作的同时提高了目标识别精度。

战场侦察雷达与光学传感器指示交接技术算法研究

针对二坐标警戒雷达对三坐标光学传感器传感器目标指示交接问题进行研究,由于二坐标雷达缺少对目标俯仰角的测量信息,难以向三坐标光学传感器传感器提供准确的指示信息,在交接中无法进行准确的坐标变换的处理,导致雷达对光学传感器指示交接效率低下;首先,利用目标信息的先验知识建立了二坐标指示信息的概率描述模型;随后对不同坐标系之间的转换进行描述,并用蒙特卡罗采样法解决不同传感器之间坐标转换问题;最后,针对机械伺服的光学传感器设计了搜索算法,优化了光学传感器搜索空域大小和视域编排顺序,解决机械伺服传感器在对目标的指示交接中存在的搜索视域编排不合理、耗时较长等问题;仿真实验验证了该方法的有效性。

基于OFDM的雷达通信一体化共波形设计

为了减小通信信息对一体化波形模糊函数的影响,以连续波信号为基础,提出了一种基于扩频的多OFDM符号调制的雷达通信一体化信号模型,并分别从波形以及雷达模糊函数的角度对其进行分析;通过对通信信息预扩频后采用OFDM调制的方法,可显著改善一体化信号的模糊函数性能,降低距离维旁瓣;理论分析表明,一体化信号的距离旁瓣由所用伪随机编码序列的自相关、互相关特性及调制的通信信息共同决定,为波形的性能改进提供了指导方向;仿真结果表明扩频因子、子载波数目、数据长度的不同取值对雷达通信一体化信号的距离维模糊函数的旁瓣的影响,为优化一体化信号的性能提供依据;设计的雷达通信一体化信号模型可有效改善对通信信息和多普勒频移的敏感性,满足雷达探测波形要求。