一种改进的基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法

基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法的迭代步长很容易受到噪声干扰的影响，本文分析了基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法的特点，在此基础上提出了一种改进的基于二维高阶累积量的自适应谱线增强算法。计算机仿真结果表明，本文提出的算法对高斯白噪声和高斯色噪声都有很好的抑制作用，可以改善高斯噪声背景中小空间范围的二维信号信噪比。     

引入累积量后置处理的弱性网络攻击敏锐检测

利用高阶累积量切片对调频信号能量聚集和噪声抑制的特性,引入高阶累积量后置处理算子,提出一种新型的微弱性网络攻击信号高敏锐度检测算法。算法有效分离攻击信号的时频耦合,首先把信号采用离散分数阶傅立叶变换实现离散化处理,然后利用高阶累积量切片算子对攻击信号在分数阶傅立叶域上进行后置能量聚集,增大信号累积量,有效抑制了合法网络信号的背景干扰。仿真实验表明,新算法能在-15 dB低信噪比背景下,有效检测出隐蔽性很强的弱性网络攻击信号。能有效应用到计算机网络安全防御和对抗中。     

一种高精度数据拼接算法

<正>由于电磁信号无源侦察、测向技术具有隐藏性强、作用距离远等优点，已经成为军事领域尤其是电子对抗的一种关键技术。当前测向多采用比幅测向、空间谱估计测向、干涉仪测向等体制。比幅法测向技术算法简单，设计简便，设备体积小、重量轻，对频率测量的依赖性不高，但其测向精度不高，难以满足高精度侦察应用。     

一种高阶平滑表面并行提取方法

针对高阶平滑表面算法计算复杂和数据量大的问题,提出一种加快高阶平滑表面算法速度的并行方法.首先对高阶平滑表面算法进行并行化,然后采用优化技术提高算法性能,同时采用矩阵压缩改善内存空间性能.实验表明,在双核处理器上平均加速比达到1.87.     

网络波动攻击中的小扰动入侵源定位算法仿真

在网络持续波动攻击中出现一种小扰动信号,由于该类攻击信号的振幅不大,常规的检测算法难以有效定位检测,无法保证网络安全。提出一种基于小扰动多普勒扩散参量估计的网络波动入侵源定位检测算法。首先进行网络攻击模型构建,分析网络攻击信号的小扰动振幅特性,由于高阶累积量对噪声有盲分离作用,利用高阶累积量切片对小扰动入侵信号的能量聚集和噪声抑制特性,引入高阶累积量后置处理算子,进行小扰动入侵源定位聚焦,采用DOA参量估计算法进行网络攻击信号的多普勒扩散参量估计,实现对小扰动入侵源定位和检测。仿真结果表明,采用该算法能有效实现了对网络波动攻击的小扰动入侵信号的准确定位和检测,分离出振幅较小入侵信号,检测准确率较传统方法高。     

影响MUSIC算法因素的研究

<正>USIC(Multiple Signal Classification)算法作为一种重要的高分辨测向算法受到广泛的应用。影响MUSIC算法的因素很多,本文主要分析阵元数,阵元间距,快拍数和信噪比对MU-SIC算法的影响。MUSIC算法[1]作为一种经典的DOA高分辨测向算法,其主要方法是利用接收数据的协方差矩阵分离出噪声子空间和信号子空间,并依据信号方向向量与噪声子空间的正交性来在空间     

基于高阶累积量的MPSK调制类型识别算法

调制识别是非协作通信系统接收机设计中的重要研究课题。针对高阶累积量可以剔除噪声的干扰,本文研究了基于高阶累积量的MPSK信号调制方式识别技术。在SNR≥5dB时,正确识别率达到了99%以上。经理论推导和仿真实验,证实了该方法的有效性。     

基于Gabor特征分解的高斯混合非线性滤波算法

传统的窄带信号检测滤波器采用IIR自适应线谱增强滤波算法,对信号特征分解的阶数要求高,导致非线性失真,提出一种基于Gabor特征分解的高斯混合非线性滤波器设计算法,在IIR滤波器设计的基础上,对信号进行尺度和时延估计,构建自适应高阶累积量滤波设计方法,采用高阶累积量对窄带信号进行均方一致估计,对Gabor特征函数Taylor级数展开,求得高斯混合非线性滤波器的带宽参数,最后实现高斯混合非线性滤波器设计改进,提高对窄带信号的检测性能。仿真结果表明,该算法具有较好的滤波性能,可以明显地抑制色噪声的影响,提高信号增益达到20 d B。     

宽带相干信号测向算法的改进

针对宽带相干信号测向的TCT算法计算量大的问题,研究了一种改进的测向方法,仅利用聚焦矩阵的信号子空间计算,能快速地估计二维宽带相干信号。与传统的TCT算法相比,在不影响估计精度的情况下计算量大大减少,提升了宽带信号DOA估计的实时性,并以任意的平面阵为模型进行了计算机仿真实验验证了它的性能。     

中短波信号测向交会与定位技术研究

本篇文章主要针对中短波信号测向交会以及定位系统进行了全面深入的研究,该技术的运作主要是利用目前较为流行的两种测向技术体制,以及地球球面三角交会的定位计算技术。下文主要对于其中所涉及到的干涉仪、空间谱估计这两种测向技术体制具体的运行原理以及相应的特点进行了相应的分析,从而进一步对中短波广播信号的技术性特点进行了全面详细的分析,仅仅从工程实践的角度出发,来提出了中短波信号侧向组网自身定位作用。     

基于四阶累积量的CSPRIT算法

分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题，提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合，处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK），实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比，基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声，提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。     

均匀圆阵下一种宽带类MUSIC算法

针对为解决对雷达和通信中宽带信号定位问题,并提高定位精度,提出了一种均匀圆阵下的DOA估计方法,该方法对宽带信号进行快速傅里叶变换（FFT）,以窄带多重信号分类（MUSIC）算法为依据,将宽带信号分解为不同频带上的窄带信号,通过对每个频带进行窄带信号子空间处理,获得信号角度的估计,将多重信号角度估计组合得到宽带信号的方位角和俯仰角。经过理论推导及仿真验证,该算法具有高精确定位及全向测向的优点。     

基于特征矢量稀疏分解的非圆信号DOA估计

文中提出当信源为非圆信号时,基于特征矢量稀疏分解进行DOA估计;并在稀疏恢复过程中,比较空间范数变化对误差的影响.该方法对协方差矩阵进行了扩展,在利用L曲线方法自适应得到正则化参数的同时,对空间范数应用进行了推广.不仅提高信息利用率,能够处理相干信号源,而且不需要已知信号源数目,性能优于平滑处理过后的NC-MUSIC算法.     

数字图像的平滑处理方法研究

图像在获取和传输过程中,会受到各种噪声的干扰,使图像退化,质量下降,对分析图像不利。图像的平滑或去噪一直是数字图像处理技术中的一项重要工作。为此,论述了在空间域中的各种数字图像平滑技术方法。     

Learning soft mask with DNN and DNN-SVM for multi-speaker DOA estimation using an acoustic vector sensor

Using an acoustic vector sensor (AVS), an efficient method has been presented recently for direction of arrival (DOA) estimation of multiple speech sources via the clustering of the inter-sensor data ratio (AVS-ISDR). Through extensive experiments on simulated and recorded data, we observed that the performance of the AVS-DOA method is largely dependent on the reliable extraction of the target speech dominated time–frequency points (TD-TFPs) which, however, may be degraded with the increase in the level of additive noise and room reverberation in the background. In this paper, inspired by the great success of deep learning in speech recognition, we design two new soft mask learners, namely deep neural network (DNN) and DNN cascaded with a support vector machine (DNN-SVM), for multi-source DOA estimation, where a novel feature, namely, the tandem local spectrogram block (TLSB) is used as the input to the system. Using our proposed soft mask learners, the TD-TFPs can be accurately extracted under different noisy and reverberant conditions. Additionally, the generated soft masks can be used to calculate the weighted centers of the ISDR-clusters for better DOA estimation as compared to the original center used in our previously proposed AVS-ISDR. Extensive experiments on simulated and recorded data have been presented to show the improved performance of our proposed methods over two baseline AVS-DOA methods in presence of noise and reverberation.     

基于模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型研究

组合方法首先选取支持向量机预测算法和一阶指数平滑法对经济时间序列分别进行预测,来建立模糊自适应变权重组合预测模型。为对比模糊自适应变权重的经济时间序列组合预测模型的预测效果,选取了两种定值加权组合预测模型:平均加权模型、误差平方和最小组合预测模型。通过实验比较分析:模糊自适应变权重组合预测可以综合利用各单项预测方法的优点,比单一模型预测结果精度有了很大提高,且优于定值加权组合预测,在经济时间序列的预测方面有较高的应用价值。     

城市创新能力的空间分布及其影响因素研究

本文利用中国285个地级及以上城市2016年的专利申请授权量数据及相关经济数据,采用探索性空间数据分析方法（ESDA）对城市创新能力的空间集聚进行全局和局部的自相关性检验。继而采用证实性空间数据分析方法（CSDA）,引入空间滞后模型（SLM）空间误差模型（SEM）,与普通最小二乘法模型（OLS）比较检验,对我国城市创新能力的影响因素进行了空间计量分析。研究表明, 我国城市创新能力的空间分布在全局和局部都存在显著的自相关性。空间计量模型相较于普通最小二乘法（OLS）模型估计具有更高的准确性和科学性,城市创新产生了明显的邻近空间溢出效应。制度因素、对外开放度、经济基础、研发投入和信息化程度均通过了显著性检验,其中制度因素、经济基础、研发投入和信息化程度表现为正向影响,对外开放度表现出负向影响。     

利用地理信息系统与知识推论模式分析崩坍地潜势

人工智能技术适合处理复杂性较高的非线性地理问题,本研究整合地理信息系统、遗传演算、模糊逻辑与类神经网络,建立数据探索型态之知识库分析模式,同时设计新的GIS空间分析工具,让研究者得以具体应用在地理学的研究上,并适当地补强GIS在数据撷取与知识探索的不足。 研究让当前大多停留在理论探讨阶段的人工智能在地理学之应用研究,有了更具体的研究方法、可操作的研究工具、和更具说服力的研究案例,具体之成果包含：①整合人工智能中遗传演算与模糊逻辑的相关技术,建立GIS之空间分析架构;②在这个分析架构下,结合现有的商用GIS软件ArcView,发展人工智能空间信息分析师(Artificial intelligent Spatial Information Analyst; ASIA),方便领域专家的直接应用;③以实际崩坍潜势分析案例,证明前述空间分析架构之合理性与正确性。     

The filtering based parameter identification for bilinear-in-parameter systems

This paper discusses the parameter estimation for a class of bilinear-in-parameter systems with colored noise. By utilizing the filtering technique, we derive the relationship between the filtered output and the measurement output and obtain two linear regressive sub-models. A filtering based multi-innovation stochastic gradient algorithm is derived for interactively identifying each sub-model. The proposed algorithm avoids the estimation of correlated noise and improves the parameter estimation accuracy by making full use of the measurement data. The numerical simulation results indicate that the proposed algorithm has higher estimation accuracy than the hierarchical multi-innovation stochastic gradient algorithm.     

利用改进威胁模型的电势理论的三维飞行路径规划

用改进威胁模型规划后的电势理论划出实用的三维航迹.对有地形威胁和雷达、火力威胁的各种情况进行了分类、分析,并推出计算公式.通过限定搜索范围为包含起始点和目标点之间的矩形区域,不但减少了计算的复杂度,而且保证飞行路线收敛于目标点.用坡度限制平滑算法和用曲率限制平滑算法对上述航迹的法向加速度和曲率进行约束,得到符合飞行器机动性的飞行路线.