主动雷达导引头地面雷达站识别技术研究

该文针对主动雷达导引头对地面防空单元制导雷达站的识别问题,在天线电磁散射特性研究的基础上,提出了雷达天线的多特征融合识别算法。首先对相控阵雷达天线的电磁散射特性进行了建模和计算,然后采用多普勒波束锐化技术对目标进行2维成像以提高天线的检测概率并估计目标雷达天线的RCS序列,基于RCS序列的幅度特性与周期特性,构造了相控阵天线的4类特征,并提出了相应的识别算法及融合识别算法。仿真实验表明算法具有较高的识别概率。     

MIMO雷达分组正交波形集优化设计方法

在现代电子对抗中,数字射频存储(DRFM)设备能够快速截获机载脉冲多普勒雷达信号,能够实现对多输入多输出(MIMO)雷达的干扰。MIMO雷达可基于多组相互正交的波形集来对抗DRFM干扰。同时,为最大化MIMO雷达波形分集增益,每个脉冲内发射的波形也需要正交。为了平衡组内和组间的正交性,文中建立了一种分组正交波形集优化模型,其目标函数为组内和组间相关函数性能评估指标值的加权和;为了求解该优化问题,提出了一种分组正交波形集设计方法。所提方法将原优化问题简化为p-范数优化问题,基于MM算法导出了最小化目标函数的迭代求解表达式。仿真结果表明,所提方法可通过改变权重系数来灵活平衡MIMO雷达的干扰抑制性能和距离压缩性能。     

神经形态器件的特性与发展

随着大数据时代的到来和人类对人脑系统研究的日渐深入,类脑计算领域的研究取得突破性进展,有希望在根源上打破传统计算机的性能瓶颈.神经突触是对人体脑部进行记忆能力训练和处理数据的重要基础单元,因此开发新材料、新结构,研究基于新型人造材料与光电子器件的神经突触可塑性,对神经形态器件研究和类脑硬件设计的实现都有着重要意义.本文首先指出目前“冯·诺依曼架构”的主要性能瓶颈,引出类脑计算的概念,提出神经形态器件的主要性能优势,并梳理神经形态器件发展历史;然后在忆阻器领域,阐述与分析忆阻类型、忆阻结构与忆阻机理,比较出几种忆阻器的特性,举例说明忆阻器在不同领域的应用;接着以神经形态器件为基础,选取磁性隧道结、新型浮栅管和铁电晶体管,介绍其结构、工作原理与应用;最后总结目前神经形态器件发展的成果和方向,并对行业发展前景进行预测.     

基于Pearson相关性的雷达交叠信号识别

针对复杂电磁环境下多部雷达同时到达信号频域交叠时难以分选识别的问题,分析了信号交叠对于雷达信号识别模块性能的影响;在此基础上面向识别需求,基于Pearson算法研究了交叠信号分选的处理方法。从信息论视角来说,两个信号脉冲波形相关性越弱,则其所表达的信息量越大,特征相关度越低。在信号脉冲数一定时,基于Pearson算法可以选择相关性较弱的信号脉冲载波,以削弱同时信号交叠的影响。通过实验,发现利用选择后的弱相关信号脉冲载波特征来表达信号特性,能有效降低数据维度,尽可能减少信息丢失,有利于达到鲁棒的识别效果,因此该方法可为同时到达信号交叠下的信号识别提供有效途径参考。     

一种基于物理层加密的OFDM系统设计与实现

在5G无线通信系统中,高效、快速、安全地传输信息对整个通信系统有着重大意义。针对基于计算量的现代密码学系统算法高功耗、高复杂度的特点加之其面临巨大安全挑战的背景,提出并仿真验证了一种基于物理层加密的OFDM通信系统。该系统通过加密调制联合设计,在复数域对调制后的复数信号进行等距变换,以混淆原始信号波形特征,从而达到更高的安全性。理论分析和仿真结果表明,在各种信道中,该系统在保证OFDM系统通信性能的前提下,可以实现低功耗、低复杂度、低时延的物理层加密从而有效地提高系统的安全性能。     

合成孔径雷达极化成像解译识别技术的进展与展望

极化合成孔径雷达(SAR)能够获取目标的全极化信息，在对地观测、灾害评估、侦察监视等民用和军用领域得到广泛应用。国内主要高校、中科院、工业部门和用户单位在该领域开展了卓有成效的工作，取得一大批标志性研究成果。该文简要综述了极化SAR成像解译识别领域的主要研究进展。在解译层面，主要介绍了极化目标分解和极化旋转域解译等理论方法的研究进展。在应用层面，结合研究团队的工作，探讨了上述理论方法在舰船检测、地物分类和建筑物损毁评估等领域的应用成效。最后，对极化SAR目标解译识别技术的研究进行了展望。      

LT码的一种非阶梯化高斯消元译码算法

LT码是一种应用于删除信道上的编码方法,使用BP译码算法,译码复杂度低但译码开销较大,而高斯消元译码算法可以实现最低译码开销。提出了一种非阶梯化低复杂度的高斯消元方法,当BP译码遇到停止集时,对当前的生成矩阵进行高斯消元,使得简化后的矩阵能够有再次进行BP译码的可能。给出了算法的具体步骤,通过仿真,表明了该算法在保持低开销的同时,相比原始的高斯消元算法,大大减小了复杂度。。     

目标电磁散射极点的不变性特征分析

对频域磁场积分方程在离散化的基础上进行了矢量分析，发现离散化后的矩阵方程中含有频率因子的算子矩阵仅包含了反映散射体形状的矢量信息，从而得出极点的分布只依赖于目标的外部形状信息这一结论；然后利用FDTD进行了仿真研究，从不同姿态角(散射方向)的后时响应数据中提取了极点，结果保持了较好的一致，进一步证实了目标姿态角的改变不会影响极点的分布这一特征。     

SIFT与SURF特征提取算法在图像匹配中的应用对比研究

SIFT算法和SURF算法是图像特征提取和匹配的典型方法,广泛应用于目标检测、图像理解与识别等领域,然而对二者尚缺乏较深入的对比研究。针对这两种算法,采用实验室相机实拍图像和低空无人机实拍图像,以不同的图像旋转角度进行特征点提取和图像匹配实验,从匹配成功率和运行效率两个方面对算法的性能进行对比研究。结果表明,SIFT算法具有较好的图像旋转不变性,匹配精度较高,而SURF算法匹配精度较低,但是效率较高,因此在实际应用中可根据具体需求合理选择。     

一种面向无人机通信的协作干扰安全传输技术

本文利用无人机的高机动特性带来信道的动态变化这一机理,通过合理地控制无人机位置,靠近合法节点并远离窃听节点,增加合法节点的信道增益,削弱窃听节点的信道增益,从而提高信源端和目的端的安全通信容量。已有的无人机空地信道模型大多仅考虑视距传输链路,本文在此基础上增加了非视距链路（Not Line of Sight, NLOS）,并且在窃听者位置存在估计误差条件下,建立了两架无人机协同通信场景,在上述场景下通过合理规划两架无人机飞行轨迹,增强合法信道增益,削弱窃听信道增益,并联合无人机的功率分配,实现最大化平均保密速率。该优化问题为非凸问题,因此采用了连续凸近似（Successive Convex Approximation, SCA）以及块坐标下降算法 （Block Coordinate Descent Algorithm, BCD）来解决问题。仿真结果表明在视距链路和非视距链路同时存在的前提下,通过规划两架无人机的飞行轨迹,信号功率,能有效提升无人机通信系统的保密速率。