频谱校正技术在频率步进探地雷达中的应用研究

频率步进方法是探地雷达的工作体制之一。由于地下介质在各个频点对电磁波的衰减程度不同,导致频率步进探地雷达中回波信号频谱已经严重变形。文中基于恒Q模型推导了当考虑地下介质衰减特性时回波频谱的表达式,提出采用频谱校正技术对回波谱白化后进行匹配滤波。仿真结果表明,该技术大大提高了距离像的主旁瓣抑制比和分辨率,提高了地下目标检测能力。     

Web Service模型现存问题的研究

本文通过研究Web Service的相关技术．对现存的模型和技术提出了新的问题和看法．并且在实践基础上提出了新的Web Service安全应用模型，并将此模型应用于信息服务的共享，查询．安全等各个方面，尤其Web Service的安全方面提出了自己的设想．通过三层认证方式．对手Web Service模型中现存的不安全因素进行了相应的改进．并取得了—定成果。     

基于电力线载波信道的报警网络系统分析与设计

本文对电力线载波信道进行了分析，并结合ST7536接口芯片设计了一种报警系统。     

基于多通道的调频连续波雷达生命信号提取

针对单通道调频连续波(FMCW)雷达不能保证生命信号检测准确度的问题,该文提出一种基于多通道的FMCW雷达生命信号提取方法。所提方法对各等效接收通道进行距离像重构和相位信号提取后,首先采用最大比率融合(MRC)技术对各通道提取的相位信号进行融合,接着对融合后的相位信号进行变分模态分解(VMD)并对生命信号进行重构,最后对重构信号进行快速傅里叶变换(FFT)得到呼吸和心跳信号频率。实测数据处理结果表明相比于单通道FMCW雷达,所提多通道方法能够更加稳健准确地提取生命体征信号,且结合MRC技术与VMD的信号处理方法明显优于结合MRC技术与带通滤波(BPF)的信号处理方法。     

基于同步压缩短时傅里叶变换的微型无人机识别

针对利用雷达微多普勒效应的微型无人机识别问题,提出了一种基于同步压缩短时傅里叶变换(Synchrosqueezing Short-Time Fourier Transform,SSTFT)的分类识别方法.首先对无人机的微多普勒回波信号进行SSTFT从而获得信号时频谱,然后对时频谱进行多维度特征提取获得回波信号的时频特征及频率变化特征,最后将所获得联合特征输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中进而实现无人机的分类识别.基于实际雷达数据的实验结果表明,所提无人机分类方法准确率可达到97.03％.     

一种基于连续波雷达的手势识别方法

为了解决依靠光学传感器进行手势识别对外部环境依赖较大的问题,提出了一种基于连续波(Continuous Wave,CW)雷达的手势识别方法,并建立了4种手势动作的回波数据库.首先,对CW雷达回波进行短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transform,STFT)获取手势动作的时频谱;然后,通过设立阈值将时频谱中的背景杂波去除;接下来,对处理后的时频谱提取方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)特征;最后,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器,以HOG特征作为输入进行手势识别.实验结果表明,所提方法在普通室内环境下的识别精度超过95％,能够对典型的手势动作进行有效识别.     

基于多域特征融合的旋翼无人机分类识别

为提高雷达旋翼无人机的识别效果,本文提出一种基于多域特征融合的旋翼无人机分类方法。首先利用K波段连续波（Continuous Wave,CW）雷达观测多旋翼无人机,对采集到的雷达回波信号进行信号处理依次得到时频图、节奏速度图（Cadence?Velocity Diagram, CVD）和节奏频谱图（Cadence Frequency Spectrum,CFS）,然后将时频图和CVD图分别输入SqueezeNet网络,CFS数据输入一维卷积神经网络（1?D?CNN）提取回波信号在时频域、节奏速度域和节奏频率域的特征,最后将特征融合输入支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行分类。实测雷达数据处理的结果表明基于多域特征融合的旋翼无人机分类识别方法对三类旋翼无人机的分类准确率达到99.14%。     

基于双通道ＣＮＮ的ＦＭＣＷ雷达手势识别方法

为了提高对手势动作的分类能力,该文提出一种基于双通道卷积神经网络(CNN)的调频连续波（FMCW）雷达手势识别方法。首先利用具有一个发射天线两个接收天线的FMCW雷达对不同手势动作进行探测并收集到回波数据,之后对每个接收通道的回波数据进行预处理分别得到距离时间图、距离多普勒图与微多普勒时频谱图,然后将每个动作对应的三种彩色RGB图像进行堆叠。最后将堆叠后的彩色RGB图像输入到双通道CNN中进行手势特征提取和特征融合。实测数据处理结果表明所提基于双通道CNN手势识别方法对设计的八种手势动作的分类平均正确率为97.52%,与传统的单通道CNN相比有效地提高了对手势动作的分类能力。     

基于形态学图像处理的网屏编码识别技术

通过构建合适的结构元素,实现了编码图像的滤波、边界提取,通过Hough完成图像的倾斜校正。网格法识别译码时,通过采用动态坐标法,消除纸张形变对译码的影响。译码对比结果显示,采用形态学图像处理方法的译码率更高,识别时间更短,从而验证了该方法的有效性与实用性。     

温差发电控制系统的设计

针对温差发电受到外界因素的影响会出现非正常工作的情况,文章以独立的温差发电系统作为研究对象,研究了现有的温差发电系统中的温差发电控制器的优缺点,分析导致温差发电控制器工作不稳定的原因,并在现有的温差发电控制器的基础上,提出了利用DC-DC变换器结合MPPT中的扰动观测法进行改进,实验表明,该温差发电控制系统可以有效的解决温差发电的不稳定性。