马垒
- 作品数：7 被引量：7H指数：2
- 供职机构：解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信自动化与计算机技术更多>>
- 人工智能技术在开源情报生产中的实证研究与案例分析
- 2024年
- 在当代社会中,人工智能作为一项关键的创新技术,正逐渐成为解决复杂问题和推动各行业发展的重要驱动力。目前,关于人工智能技术在开源情报生产中的研究还相对较少,尚缺乏系统性的研究和深入的探讨。文章分析了人工智能技术在开源情报生产中的运用原理,展示了人工智能技术在问题研究中的实际应用效果。为深入理解人工智能技术在开源情报生产中的应用提供了全面而深入的案例分析,对于推动问题研究的重塑和提质具有重要的理论与实践意义。
- 郭逸彪马垒陈忻
- 关键词：人工智能技术实证研究
- 基于周期FRFT的交叠类似LFMCW信号的循环检测与分离被引量：3
- 2015年
- 针对多分量交叠类似线性调频连续波(LFMCW)信号的检测与分离问题,提出了一种基于周期分数阶傅里叶变换(periodic FRFT)的循环检测与分离算法。介绍了锯齿LFMCW、对称三角线性调频连续波(STLFMCW)和具有类似线性调频特征的多相编码连续波信号的特点,分析了周期FRFT对此类信号处理的优势;推导了基于周期FRFT的交叠LFMCW信号的检测与分离原理,通过解线调将信号的分离转化为频域的窄带滤波问题,并将该算法推广应用于交叠类似LFMCW信号的检测与分离。仿真结果表明:该算法能够在较低信噪比条件下实现交叠类似LFMCW信号的检测与分离,且分离后的信号具有抑制噪声的作用。
- 马垒赵拥军赵闯朱健东
- LFMCW 信号的周期 FRFT 域自适应检测与参数估计被引量：2
- 2015年
- 针对现有雷达信号检测方法中检测门限较难确定的问题,本文基于周期分数阶Fourier变换(PFRFT)提出了一种LFMCW信号自适应检测与参数估计方法。首先介绍了周期FRFT,分析了周期FRFT的匹配特性和处理增益;然后推导计算了高斯白噪声背景下的LFMCW信号周期FRFT域的概率统计特性,结合Neyman-Pearson准则自适应地确定检测门限,实现了低信噪比下LFMCW信号的快速检测和参数估计。理论分析和实验仿真表明了该方法的有效性。
- 马垒朱健东赵拥军
- 关键词：线性调频连续波NEYMAN-PEARSON准则参数估计
- 一种chirp信号快速参数估计算法
- 2014年
- 针对目前线性调频(chirp,LFM)信号参数估计算法运算量较大且估计参数较少的问题,在分析Radon-Wigner变换(RWT)和分数阶傅里叶变换(FrFT)应用于chirp信号参数估计的基础上,提出了一种基于Wigner-Ville分布(WVD)切片和FrFT的chirp信号参数估计新算法。该算法首先通过对观测信号两个WVD切片的计算估计出调频斜率,然后得到相应的FrFT阶数,最后利用一次FrFT估计出chirp信号的初始频率、初始相位和幅度等参数。整个算法只需三次FFT的计算量即可估计出chirp信号的四个参数。仿真实验表明了该算法能在低信噪比下实现chirp信号参数的快速有效估计。
- 赵拥军马垒朱健东杨静
- 关键词：线性调频分数阶FOURIER变换参数估计
- 基于周期FRFT的类LFMCW雷达信号检测与参数估计
- 随着现代战争中电子对抗与反对抗斗争的日益激烈，对敌方雷达信号的侦察与分析成为了掌握战争主动权的关键。连续波雷达信号具有大占空比和非常低的峰值功率，往往淹没在噪声之中难以检测，而线性调频连续波(LFMCW)等信号由于其复杂...
- 马垒
- 关键词：低截获概率线性调频连续波雷达雷达信号检测傅立叶变换
- STLFMCW信号的周期FRFT检测与参数估计被引量：2
- 2017年
- 结合对称三角线性调频连续波(STLFMCW)信号的时频特性,提出了一种采用周期分数阶傅里叶变换(FRFT)的STLFMCW信号检测与参数估计方法。分析了STLFMCW信号在周期FRFT域的能量积累特性,推导了信号周期FRFT的处理增益表达式。利用噪声在周期FRFT域的概率统计特性实现了检测门限的自适应确定。由于具有周期积累特性,在低信噪比下,该方法对调频周期、起始时间偏移、调频斜率和载频具有较好的估计性能。最后,仿真验证了该方法的有效性。
- 马垒赵拥军赵闯朱健东
- 关键词：参数估计RADON-AMBIGUITY变换
- 人工智能技术在情报领域的应用
- 2024年
- 在当前信息爆炸的时代背景下,情报工作变得更加关键和复杂。本文探讨了我国人工智能技术在情报领域应用的发展进程,并对国际范围内不同国家的人工智能技术的应用经验进行分享和比较研究,探索不同国家在此领域的相似性和差异性,并对我国人智能的应用提出几点思考。
- 郭逸彪马垒陈忻
- 关键词：人工智能技术情报领域
