【摘 要】
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传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,
【机 构】
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四川九洲电器集团有限责任公司,四川 绵阳 621000
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传统基于暂态特征和稳态特征的射频信号个体识别方法存在特征提取困难、特征微小、无法区分射频信号个体差异等问题,识别率较低.随着深度学习技术的发展,结合栈式自编码网络深度融合目标特征优势和残差神经网络在解决退化问题时的优势,提出了一种基于SEA和ResNet网络的射频信号个体识别方法.包括信号时频域特征提取方法分析、多域特征拼接与融合、基于轻量化ResNetLite网络的射频信号个体识别方法等步骤.仿真结果表明,相对于传统时频域特征提取方法和BP分类方法,新方法能够有效提取和融合信号细微、高层次及深层次特征,且识别率有一定幅度的提升,同时,对计算资源、存储资源的消耗有约7倍的降低,可支持嵌入式设备小型化需求,便于工程实现.
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机动目标跟踪算法中,交互式多模型(IMM)算法是一种相当有效的方法。但该算法中存在Markov矩阵据先验知识给定且不变的问题。针对此问题,提出一种Markov矩阵自适应的IMM算法。该算法利用后验信息实时修正Markov矩阵,改善了位置和速度的滤波结果,使IMM算法的模型概率变化更加符合目标真实运动。经仿真验证,提出的算法具有更好的跟踪性能。
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当军用机场节点面临蓄意攻击、自然灾害时,容易遭到破坏,进而使空中交通秩序混乱,影响战略物资输送,制约战斗力持续生成,为此提出了基于鲸鱼优化算法(WOA)的机场失效条件下的军用运输机备降场选择方法.在该方法中,考虑距离代价与空中相撞风险代价,将机场失效的备降场选择问题描述为约束优化问题;引入冯诺依曼拓扑结构对标准WOA进行改进;采用改进WOA对约束优化问题进行求解.仿真表明:该方法收敛快,实用性强,易于实现,能够根据需要合理分配飞机完成备降场选择.
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对于大规模多兵种交战,作战指数评估是进行军事决策的重要依据.针对传统作战指数评估方法依赖专家经验知识的问题,借鉴强化学习理论,提出了多兵种交战兰彻斯特方程中作战指数迭代计算方法,利用作战指数和火力分配策略的递推关系,循环更新作战指数直至结果收敛,重点考察了固定更新率、梯度指数递减方法和动量梯度方法对迭代收敛性的影响,通过调节更新率、递减强度和动量强度等超参数取值,显著提高了迭代收敛速度和稳定性.
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