国家自然科学基金(61040007)
- 作品数：12 被引量：15H指数：2
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- 相关机构：解放军电子工程学院国防科学技术大学安徽省电子制约技术重点实验室更多>>
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- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 基于先验知识的自适应检测波形设计
- 2014年
- 研究了基于先验知识的认知雷达自适应检测波形设计问题,推导了发射波形对于检测性能影响的闭式解并提出了一种基于交替投影法的波形优化算法。算法根据所推导出的检测概率与发射波形、接收机滤波器之间关系的闭式表达式,通过联合优化发射波形和接收机滤波器,达到提高接收机的检测概率和降低信号相关杂波负面影响的目的。分析仿真结果可知,所设计波形的检测性能优于传统的恒包络LFM波形。当采用多组初始波形进行迭代优化时,检测概率趋向于相同值,这表明该算法的收敛性良好。
- 赵守林王鹏
- 关键词：认知雷达波形设计目标检测相关杂波
- LDPC编码的自适应放大转发协作通信方案被引量：1
- 2012年
- 针对放大转发协作通信系统中,中继放大功率倍数固定导致系统功率效率较低的问题,提出了一种低密度奇偶校验码(LDPC)编码的自适应调整放大倍数的放大转发算法,在保证一定的误码率要求的前提下,最大化地提高系统功率效率。仿真结果表明,在固定功率放大转发方案和自适应放大转发方案都满足给定误码率的条件下,后者能更加有效地利用系统功率。
- 刘焕兵严晓兰姜晖陈翔
- 关键词：放大转发协作通信低密度奇偶校验码
- 基于复杂度特征的数字调制模式识别被引量：1
- 2015年
- 为了提高数字信号调制模式识别在低信噪比下的正确率,在对复杂度理论加以分析的基础上,提出了一种新的特征提取方法。该方法首先引入希尔伯特-黄变换求得样本的边际谱,然后利用分形和Lempel-Ziv复杂度的方法提取用于调制识别的特征参数,最后利用RBF神经网络分类器进行数字信号调制模式的分类识别。仿真结果表明该算法具有较好性能。
- 赵守林秦立龙陈翔
- 关键词：调制识别复杂度RBF神经网络
- 边际谱和多重分形在调制模式识别中的应用被引量：1
- 2014年
- 为了提高数字信号调制模式识别在低信噪比下的正确率,根据对边际谱和多重分形理论原理的分析,提出了一种新的基于多重分形理论的特征提取方法。该方法首先引入HHT变换求得样本的边际谱,不同调制模式的边际谱具有明显的差异性,可以利用分形的方法提取边际谱的分形维数作为调制识别的特征参数。最后利用支持向量机分类器进行信号的分类识别。并在求解支持向量机优化问题中,利用通用的粒子群算法确定了最优系数。计算机仿真研究证明,新方法提取的特征能有效地提高识别正确率,具有较好的工程应用性。
- 秦立龙王振宇
- 关键词：调制识别支持向量机
- 基于神经网络集成的数字调制模式识别被引量：1
- 2013年
- 多分类器集成方法往往能获得比单个分类器更好的泛化精度。为解决Bagging和Boosting等集成算法中分类器选择的盲目性和随机性,提出了一种新的神经网络集成方法。在分析神经网络集成泛化误差公式的基础上,利用粒子群算法进行特征选择并保存特征选择的最优解和次优解,引入差异度思想进行基分类器的选择性集成,从而尽量减小集成个体的泛化误差和增大集成的差异度。经计算机仿真研究证明,与Bagging和Boosting集成算法相比,新算法在调制模式的分类识别中具有较好的泛化性能。
- 秦立龙王振宇陈翔
- 关键词：神经网络集成粒子群算法调制模式识别
- 基于联合收发权值优化的认知雷达MIMO-STAP被引量：1
- 2012年
- 研究了认知雷达中多收多发空时自适应处理(MIMO-STAP)联合收发权值优化问题。提出了一种在收发两端联合空时自适应处理(JSTAP)的方法,该方法通过对收发权值联合寻优以获得最优的信干噪比。分析了受发射权值影响的杂波协方差矩阵结构,并基于此建立了MIMO-STAP的权值迭代更新结构。其权值迭代更新步骤为:固定发射权值,求解优化模型得到接收权值;然后固定接收权值,根据杂波协方差矩阵与发射权值的关系,得到发射权值;返回接收权值优化步骤,循环迭代以获得最优收发权值。仿真实验结果表明在慢速目标环境中,联合空时处理与常规空时处理相比,有效提高了接收端的信干噪比。
- 张鑫崔琛王兴
- 关键词：认知雷达多发多收空时自适应处理信干噪比
- 基于SURE无偏估计的图像自适应稀疏收缩去噪被引量：1
- 2013年
- 研究了基于过完备字典下稀疏表示框架的图像去噪问题,基于Stein无偏估计提出一种自适应阈值选择算法。在一阶可导收缩函数的基础上,推导了阈值选择的优化目标函数;证明该函数是关于阈值的凸函数,用黄金分割法搜索其全局最小值。该算法选择的阈值接近峰值信噪比-阈值曲线的极大值点。通过对Lena和Barbara图进行去噪实验,验证了算法的优越性。
- 沙正虎余剑崔琛
- 基于遗传算法的自适应时延估计被引量：1
- 2012年
- 基于四阶累积量的约束自适应时延估计(FOC-ETDE)算法具有良好的时延估计性能,但它需要良好的时延估计初值。为了克服此缺点,引入遗传算法进行时延估计的寻优,无需时延的先验信息,在低信噪比的情况下可以准确地直接估计非整数倍采样间隔的时延。计算机仿真试验验证了新算法的有效性。
- 王江
- 关键词：时延估计自适应四阶累积量遗传算法
- 一种码长变化灵活的重复累加码构造方法
- 2012年
- 在一类非规则重复累加码优越的次数分布对基础上,利用准循环码原理设计了基校验矩阵,并进行了去四环优化,利用算法构建优化的低密度奇偶校验码,码长变化灵活,性能比优化前有明显提高,十分接近IEEE 802.16e标准规定的LDPC码性能,非常适合电视信号的传输。
- 刘焕兵陈翔姜晖
- 关键词：低密度奇偶校验码准循环码
- 基于稀疏表示的数字调制模式识别被引量：2
- 2014年
- 通过分析稀疏表示在模式识别应用的基础上,提出了一种基于稀疏表示的特征提取方法。该方法首先引入主成分分析对新的样本进行降维,然后利用降维后的训练样本构建稀疏线性模型,通过范数最优化求解测试样本的稀疏系数,根据稀疏系数的分布提取特征值。最后利用支持向量机分类器进行信号的分类识别。并在求解最小范数优化问题中,提出一种通用的解决方案,利用粒子群算法确定最优惩罚系数。新方法提取的特征值经计算机仿真研究证明,该算法具有较好的有效性和一定的工程应用性。
- 王振宇秦立龙黄振和
- 关键词：调制识别粒子群算法支持向量机
