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蒋鸿宇: 作品数：33 被引量：72H指数：4; 供职机构：中国工程物理研究院电子工程研究所更多>>; 发文基金：国家自然科学基金中国工程物理研究院科学技术发展基金NSAF联合基金更多>>; 相关领域：电子电信自动化与计算机技术航空宇航科学技术更多>>

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非均匀组阵中基于互相关矩阵信息挖掘合成算法被引量：2: 2017年; 针对天线组阵中常用的合成算法在非均匀组阵下合成性能较差的问题,提出了一种基于互相关矩阵信息挖掘的合成算法。该算法根据最优权值幅度与各路噪声功率之间的关系,并结合利用互相关矩阵交替迭代估计合成权值与噪声协方差矩阵,得到最佳复权值向量。理论推导与仿真结果均表明,该算法近似等价为基于MSNR准则的Eigen算法,在非均匀组阵中的合成权值幅度接近于理论值,合成损失明显低于现有算法,而且收敛速度、运算量与现有文献算法相当,在"异构/异地"组阵中具有重要的工程应用价值。; 伍警蒋鸿宇李兵漆钢; 关键词：天线组阵

缩短RS码的伽罗华域傅里叶变换识别方法被引量：3: 2020年; 为了解决缩短里德-所罗门(RS)码的识别问题,提出一种基于任意长度伽罗华域傅里叶变换(GFFT)的识别方法。把限定长度GFFT拓展到任意长度,在阶数、本原多项式、码长三个维度上计算缩短RS码GFFT谱,统计谱累积量;再根据谱累积量的概率分布确定判决阈值,并进行判决,从而实现缩短RS码编码参数的识别。仿真结果表明,当阶数不大于8,误比特率不大于0.001时,采用文中识别方法可实现不小于99%的正确识别率。; 王甲峰吴辉蒋鸿宇胡茂海

基于星座图和密集连接网络的QAM信号识别被引量：2: 2023年; 利用深度神经网络对图像数据的显著学习能力,提出了一种基于通信信号星座图和密集连接网络(DenseNet)的正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)信号调制分类算法。算法首先对接收信号进行预处理,获取训练所需的星座图数据集,然后采用DenseNet对其进行训练学习,进而实现调制分类。同时在DenseNet网络中引入通道注意力机制,进一步增强特征的学习能力,提升分类性能。对不同信号长度、不同神经网络以及存在频偏和相偏估计误差等场景进行了多组实验。仿真结果表明:DenseNet相比卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和残差网络ResNet-20能够有效提升分类准确率;相比基于累积量、累积分布及原始IQ(In-phase and Quadrature)数据等现有方法也均取得了较优的识别性能。; 葛战李兵孙磊蒋鸿宇周劼; 关键词：调制分类星座图

结合仿真迁移学习和自适应融合的无人机小目标检测被引量：1: 2023年; 无人机小目标的精确检测在公共安全和无人机防御系统中起着至关重要的作用.被广泛应用于通用目标检测任务的深度学习技术,在无人机小目标检测任务上的效果往往受限于稀缺的相关数据资源以及较小的目标尺度.针对以上问题,本文提出了一种基于仿真迁移学习和自适应融合机制相结合的无人机小目标检测方法.该方法首先利用基于UnrealEngine的Air-Sim仿真平台生成丰富且高保真的无人机小目标仿真图像数据,以减轻对稀缺真实图像数据的依赖.其次,为解决仿真图像与真实图像的数据分布差异问题,应用模型参数知识迁移技术,首先在仿真数据集上YOLOv5目标检测模型进行预训练,随后利用真实数据集对模型进行微调训练.最后,为进一步适应小目标检测场景,提出了一种基于YOLOv5的改进神经网络模型AF-YOLO,该网络引入了自适应融合机制.实验结果表明,基于仿真的迁移学习方法效果优于基准方法,使无人机目标检测的性能提升2.7%;引入自适应融合机制的方法,使性能提升6.2%;最终,基于仿真迁移学习和自适应融合机制相结合的方法与基准方法相比,性能提升7.1%.; 陈蕊郑华飞蒋鸿宇郭有为

基于正交镜像滤波器组技术的低截获概率信号特征分析技术研究: 本文给出了一种新的基于正交镜像滤波器组处理技术的低截获概率信号调制特征检测方法。运用该方法可以对未知LPI多分量信号进行频域的分离,分解处理后的两路信号的带宽和采样率均减半,输入信号分解成一个低频和高频。从而实现了对原始...; 蒋鸿宇戴幻尧; 关键词：正交镜像滤波器组低截获概率信号特征提取参数估计; 文献传递

基于循环谱分析的LPI信号特征检测新方法研究被引量：4: 2009年; 本文提出一种LPI信号特征提取和参数估计的新方法,通过对LPI信号进行采用频域平滑周期图法估计循环谱,建立并采用"循环频率-谱频率域"分析信号内部特征,得到了LPI信号在该域内明显的分类特征和多维参数估计的方法。计算机仿真实验和性能分析均表明,该估计方法避免了多维搜索,计算量小,估计精度高,且不需要知道信号的先验信息,对于多种LPI信号具有良好的适应性,为LPI信号的截获接收和处理提供了一个新的思路,具有一定的工程意义。; 戴幻尧蒋鸿宇李群; 关键词：循环谱分析 LPI信号特征提取参数估计

面向空对空场景的无人机识别与跟踪系统: 2024年; 针对空对空无人机识别与跟踪任务,设计了一个基于双目视觉感知和强化学习控制的自主识别与跟踪系统。首先,通过YOLOv8进行目标检测,并根据双目视觉特点设计了基于语义分割的定位算法,实现了对机动目标的快速准确定位,并运用滤波算法提高了定位信息的可靠性。基于强化学习思想对目标的跟踪过程进行建模,并通过DDPG算法训练跟踪控制器。最后,在高保真的Airsim仿真平台中进行了多组对空中机动目标的识别跟踪实验,验证了所设计的无人机双目视觉识别与智能跟踪系统的有效性。; 丁逍蒋鸿宇郭有为王坤; 关键词：无人机双目视觉

一种DVB-S2标准中物理层扰码序列恢复方法: 本发明提出了一种DVB‑S2标准中物理层扰码序列恢复方法，利用低密度奇偶校验码的校验矩阵与码字的关系，以校验和最小为判断准则，该方法遍历所有可能的扰码序列，在每个序列下解扰、星座图逆映射后，计算LDPC码字的校验和，最小...; 王甲峰蒋鸿宇胡茂海富艳琴苏晓东张建正黄庆钟黄冠钦漆钢; 文献传递

分离通道联合卷积神经网络的自动调制识别被引量：10: 2018年; 针对通信信号的自动调制识别需要大量特征提取的问题,提出了一种分离通道卷积神经网络自动调制识别算法。该算法通过结合深度学习中卷积神经网络(CNN),分别提取时域信号的多通道和分离通道调制特征,再利用融合特征实现不同信号的分类。仿真结果表明,相比基于CNN的算法,所提算法在高信噪比下针对两个数据集的识别率分别提升7%和18%;此外,相比于基于特征提取的传统识别算法,其高阶调制识别性能平均提升3 d B。; 郭有为蒋鸿宇周劼苏建中; 关键词：自动调制识别卷积神经网络

一种引入相位补偿的直接时延估计算法: 2018年; 在多天线信号合成技术中,合成系统需在中频完成各信号间时延差估计与补偿,以便进行信号合成,提高接收质量。分析发现,利用同一本振对两路信号下变频会引入新的相差,该相差将导致直接时延估计算法性能下降。通过在直接时延估计算法(ETDE)基础上增加一个相位补偿因子,将时延与相差进行解耦,利用相位补偿因子来修正相差,最终实现无偏时延估计。理论分析与仿真结果均表明,该算法能够不受相差的影响准确估计时延并进行跟踪,相比无相差下的直接时延估计算法,该算法的收敛速度提升1+3(ω/π)~2倍,并且估计性能改善3 dB以上。; 伍警蒋鸿宇李兵胡茂海邢政利; 关键词：时延估计下变频

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