基于深度学习的LGPR数据处理及定位方法

为解决自动驾驶方案中的GPS导航、视觉和激光传感器在恶劣环境下可能会面临的失效问题,提出一种基于深度学习的定位探地雷达(localizing ground-penetrating radar,LGPR)数据定位方法,补充现有车辆定位的方法。在离线建库阶段,对提前采集到的LGPR数据中特征与非特征数据训练生成粗分类网络模型,对特征数据训练生成细分类网络模型并结合GPS信息形成地下特征指纹库。在线定位阶段,将再次采集的LGPR数据先输入到粗分类网络模型中过滤掉非特征数据,通过置信度阈值判断后输入到地下特征指纹库中获取具体位置实现定位。实验结果表明,所提方法能够较好实现定位。

基于双路射频指纹卷积神经网络与特征融合的雷达辐射源个体识别

为实现雷达辐射源个体识别不受信号参数、调制方式的影响,该文提出基于双路射频指纹卷积神经网络(Dual RFF-CNN2)和特征融合的雷达辐射源个体识别方法。首先从接收的射频信号中提取原始I/Q(Raw-I/Q)信号;其次分别对Raw-I/Q两路信号进行轴向积分双谱(AIB)和围线积分双谱(SIB)降维以构建双谱积分矩阵;最后将Raw-I/Q信号及双谱积分矩阵共同送入Dual RFF-CNN2网络并进行特征融合以实现雷达辐射源个体识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别准确率,提取的“指纹特征”具备稳定性、鲁棒性。

基于贴近度的雷达信号个体识别方法

雷达信号个体识别是雷达信号识别领域的研究热点,雷达"指纹"特征参数的选取、雷达"指纹"特征参数的高精度测量以及雷达信号个体识别算法是雷达信号个体识别的3个关键技术。提出了将贴近度运用于雷达信号个体识别中,采用了基于阀值原则与贴近度原则相结合的识别手段,给出了个体识别流程和个体数据库中特征参数权重更新手段。理论分析与计算机仿真表明,该方法是切实有效的。

雷达图表示与相似度计算相结合的麻黄品种鉴别方法

将指纹图谱技术用于中药麻黄的鉴别,提出了指纹图谱雷达图表示与相似度计算相结合的麻黄品种鉴别分析方法。该方法首先对麻黄样品的HPLC指纹图谱的峰面积分别进行相似度计算和雷达图表示,然后对雷达图进行重心图特征提取,最终得到用于分类比较的雷达图特征,最后结合雷达图特征与相似度特征对麻黄品种进行鉴别。实验结果显示该方法鉴别准确率明显高于只采用相似度模式特征的鉴别,且综合特征的最高分类准确率达98.25%,表明雷达图表示与相似度特征相结合的方法是一种可行的麻黄品种鉴别方法。

冬虫夏草及其类似品的HPLC指纹特征分析

目的:研究冬虫夏草及其类似品的HPLC指纹特征分析方法。方法:对冬虫夏草及其类似品共13个样本进行HPLC测定,结果分别采用相似度评价和采用轮廓图、雷达图、星座图等方法进行多变量二维平面比对分析。结果:相似度分析可综合量化样本的相似程度,轮廓图、雷达图、星座图等图示则能直观展示品种间的分类和特点。结论:相似度分析和轮廓图、雷达图、星座图等多变量图示的综合应用更加有利于指纹图谱的评判和指纹特征解析。

雷达辐射源指纹识别设备的设计与实现

随着雷达辐射源的增加和扩散,辐射源识别已经成为电子侦察的一个难题,识别和跟踪辐射源越来越困难。辐射源"指纹"分析识别技术提供了一种识别或确认辐射源的途径和方法。该类技术已经在国外一些电子侦察装备中使用。雷达辐射源指纹识别设备的设计与实现需要采用"高保真数字接收+信号处理+专家系统识别"的技术体制,该设备可从整体上提升对雷达辐射源目标的辨识能力和跟踪能力。

雷达辐射源识别相关技术综述

雷达辐射源识别是电子战领域的关键技术之一，也是当前研究的重点课题。文章概述了当前雷达辐射源识别关键环节技术的研究现状，分析了雷达辐射源识别存在的问题，指出了雷达个体识别是解决这些问题的有效途径，在此基础上，提出了个体识别的具体实现方法，对雷达辐射源识别领域的研究具有一定的指导意义。

雷达“指纹”参数选取

从雷达发射机的基本原理出发,对发射机的各组成部分进行深入分析,给出了每个雷达参数的产生机理,结合生物指纹的特点,得出了雷达脉冲重复间隔可以作为雷达“指纹”特征参数的结论,为雷达个体识别的完成提供了保证。

基于雷达图特征提取和近红外光谱技术的葛根粉鉴别方法研究

基于雷达图表示原理,对葛根粉的近红外光谱进行了鉴别研究。首先,利用近红外光谱技术获得了中药葛根粉在12000cm^(-1)~4000cm^(-1)范围内的近红外漫反射光谱作为指纹图谱,然后采用多层雷达图对指纹图谱逐步进行特征提取,最后用优选图特征进行分类研究。该方法在保证数据整体性的前提下,有很好的直观可视性,最小识别误差率达1.04%。研究结果表明该方法既是一种可行的葛根粉鉴别新方法,同时又可作为可视化中药指纹图谱模式分析新方法 。

基于高效液相色谱定量指纹图谱和液相色谱-质谱联用定量的酸枣仁提取物质量考察

酸枣仁具有显著的改善睡眠和抗焦虑等作用,其提取物在助眠类功能食品开发中应用前景广阔。但目前市场上酸枣仁提取物质量参差不齐,缺乏统一标准,企业在使用时面临较大的质量风险,因此亟须建立一种准确、全面的内控质量评价方法。针对酸枣仁提取物中黄酮和皂苷两类主要活性成分紫外响应差异巨大且水提物中皂苷成分含量低的问题,该研究建立了酸枣仁水提物HPLC定量指纹图谱方法,共标定了8个共有峰。通过对照品指认、文献比对以及高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱数据解析,8个共有峰均为黄酮类化合物,该方法可同时实现7种黄酮成分的半定量对比分析和斯皮诺素的含量测定;采用超高效液相色谱-三重四极杆质谱,在正离子模式下,以多反应监测扫描方式可实现酸枣仁皂苷A和B的含量测定;最终以雷达图展现上述10种成分的半定量和定量数据。应用上述方法,该研究对比分析了实验室自制的3批酸枣仁水提物和15家供应商的15批提取物样品。结果显示,实验室自制的3批酸枣仁水提物虽然原料来自不同饮片企业,但总体差异性不大,而不同厂家提供的酸枣仁提取物样品成分含量差异巨大,提示不同厂家存在辅料稀释、理枣仁掺假和醇提或纯化富集等情况。该法为企业制定内控质量标准和筛选合格供应商提供了依据。

一种相控阵雷达指纹特征提取技术

相控阵雷达指纹特征提取技术是相控阵雷达个体识别研究的一项重要内容。通过建立一种典型的相控阵雷达脉冲流模型,利用高精度测量的PRI值,提取了相控阵雷达的相对晶振钟频。

车载毫米波雷达目标检测与定位技术研究

车载毫米波雷达以其高带宽、极强的穿透能力,将成为5G时代车联网的重要组成部分。其中,车辆附近目标的高效检测与定位是目前车载毫米波雷达领域亟待解决的重要问题。对车载雷达的发展概况进行简述,总结了车载毫米波雷达领域目标检测与定位技术的概况、技术原理以及存在挑战。此外,提出基于接收信号强度与信号到达角度指纹的目标联合检测与定位技术框架,通过贝叶斯序贯推理框架完成高效目标检测与精确定位。仿真结果显示,所提新框架相较于传统方法在目标检测概率以及定位精度方面有明显提升。

基于包络前沿特性的干扰源个体识别研究

针对距离欺骗干扰辐射源的个体识别问题,提出利用辐射源个体的包络前沿差异特性进行干扰源个体识别。首先,通过先小波去噪再滑窗处理的组合去噪方法,相比于单一的去噪处理,能得到更好的去噪效果;然后,采用互相关算法的思想实现接收信号与模板信号的位置对齐;最后,引入包络上升沿的差异幅值的均值作为特征因子,并通过K-means聚类算法实现辐射源个体的分类。仿真结果表明文中算法比文献[10]提出的夹角余弦算法具有更好的识别效果。

雷达指纹识别技术研究

随着雷达参数捷变性能的提高，基于常规参数测量的信号识别技术已经很难满足电子侦察的作战要求，而基于信号无意调制等特征的指纹识别技术成为当前电子侦察的重要发展方向。文章从雷达信号的脉冲包络特征、脉内特征提取等方面，针对雷达指纹识别中需要解决的关键理论问题展开了系统、深入的研究。

雷达个体识别系统设计

雷达个体识别系统由雷达“指纹”确定及预处理、“指纹”特征参数提取、“指纹”特征参数与已有雷达“指纹”库比对及结果输出等组成。“指纹”预处理需根据测得的脉冲重复间隔(PRI)进行雷达信号分选,确保后端雷达“指纹”特征提取面对的PRI来自同部雷达信号。特征参数提取通过高精度雷达PRI测量及其2次处理完成。系统以基于贴近度原则的识别方法,采用先型号后个体识别,完成信息处理流程。

基于化学计量学分析杜仲不同药用部位及杜仲颗粒差异性

目的建立杜仲不同药用部位及杜仲颗粒的指纹图谱,结合聚类分析、主成分分析和雷达图分析对杜仲药材及制剂进行综合评价,为其质量控制提供依据。方法采用HPLC,运用COSMOSIL C_(18)(250 mm×4.6 mm,4.6μm)色谱柱,以乙腈(A)-0.1%磷酸(B)为流动相,进行梯度洗脱,建立指纹图谱,采用聚类分析等计量学方法进行数据分析。结果通过聚类分析和主成分分析可区分吉安地区及其他地区的杜仲板皮,可区分江西地区及其他地区的杜仲枝皮;雷达图显示松脂醇二葡萄糖苷含量在杜仲板皮、杜仲枝皮及杜仲颗粒中差异显著,湖北恩施来凤的杜仲板皮及枝皮可明显区别于其他产地。结论通过聚类分析、主成分分析和雷达图分析,可实现快速分析、多模式综合评价杜仲不同药用部位及相关制剂的差异性。

Feature Extraction of Chinese Materia Medica Fingerprint Based on Star Plot Representation of Multivariate Data

Objective To study a novel feature extraction method of Chinese materia medica(CMM) fingerprint.Methods On the basis of the radar graphical presentation theory of multivariate,the radar map was used to figure the non-map parameters of the CMM fingerprint,then to extract the map features and to propose the feature fusion.Results Better performance was achieved when using this method to test data.Conclusion This shows that the feature extraction based on radar chart presentation can mine the valuable features that facilitate the identification of Chinese medicine.

基于风味的线性判别和雷达图的中华绒螯蟹溯源

目的:建立一种准确、快速、有效追踪蟹类产地的科学方法。方法:运用电子鼻分析不同产地和不同温度的蟹类,建立风味指纹模型和特征风味雷达图,并利用判别函数法对该模型进行验证。结果:电子鼻能够准确追踪蟹类产地,特征风味雷达图能够清楚显示不同产地蟹类在各传感器上的差异。新鲜的阳澄湖蟹肝胰腺在W2W传感器中的响应值最高,达到2.32,分别是辽河蟹与宁海蟹的2倍和1.4倍。新鲜的阳澄湖蟹肉在W1S和W2S传感器中始终有较高响应值,分别达到3.70和3.04。加热处理后,3个产地蟹肝胰腺和肉在检测硫化物的W1W传感器中的响应值均明显升高。结论:利用电子鼻建立的线性判别分析结合雷达图表征的中华绒螯蟹风味特性及产地追踪是可行的,同时建立的气味指纹模型及特征风味雷达图准确灵敏,可为蟹类产品的溯源提供参考。

基于电子舌技术的豨莶草炮制前后滋味比较

目的研究豨莶草炮制前后滋味的变化,建立生、制品豨莶草滋味判别模型。方法通过电子舌测量12批生品豨莶草与12批炮制品豨莶草的酸、苦、涩、咸、甜味值,利用配对t检验、主成分分析(PCA)和线性判别因子分析(LDA)等方法研究豨莶草炮制前后各味道的变化情况。结果通过配对t检验发现豨莶草炮制后,苦、咸味下降,酸、涩、甜没有明显变化;通过PCA可以区分生品与制品豨莶草;通过LDA可以建立生品、制品味道判别模型,并进行交叉验证,正确率达到100%;通过雷达图建立了豨莶草生品与制品的滋味指纹图谱。结论电子舌能够对中药豨莶草的酸、苦、涩、咸、甜味值进行准确的辨识,结合统计方法,可以从数值上体现豨莶草炮制前后滋味的改变,并以此推测豨莶草炮制前后滋味的改变与功效的改变之间的关系。另外,建立的生、制品判别函数模型及雷达图指纹图谱可以用于生、制品豨莶草的判别。

中药材指纹图谱的一种产地信息研究新方法——雷达特征峰

目的对中药材色谱指纹图谱潜在信息进行发掘研究,通过"雷达特征峰"表述指纹图谱蕴含的中药材产地信息。方法采用黄芩指纹图谱研究数据和文献报道的其他药材指纹图谱数据进行"雷达特征峰"分析。结果从指纹图谱中各化学成分的比例关系所映射出的"雷达图"中,可以清晰地区别不同产区的黄芩。结论通过"雷达特征峰"可以区别不同产地的药材。