多舰协同侦察的辐射源目标测向定位研究

以海面舰艇编队为背景,研究多平台舰载雷达侦察设备在协同侦察情况下对空中目标测向定位与跟踪问题.首先应用灰色关联对来自于同一雷达辐射源的信号进行相关处理,并对相关于同一雷达的辐射源信号到达角,应用灰色缓冲算法对其进行缓冲弱化,来提高各舰载雷达侦察设备对信号的测向精度;然后应用测向定位原理对相关的辐射源信号进行两两定位,并对来自于同一目标的雷达辐射源的定位点应用聚类分析思想对其进行聚类;最后,对相聚于每一类的定位点应用数据融合技术来获得目标的较为精确的定位解.     

基于信息熵的目标平台识别方法

目标平台识别是雷达对抗侦察任务中的一项重要内容。现有的目标平台与辐射源识别结果关联方法未对目标配属辐射源的特征信息进行利用,存在着一定的模糊性。利用信息熵提取目标平台配属辐射源的特征信息,并以此对目标平台进行关联和可信度赋值。方法实现简单,获得的结果可以直接参与多传感器融合的目标识别处理,具有较强的实用性。     

基于先验知识的目标平台识别方法

目标平台识别是雷达侦察任务中的一项重要内容。传统目标平台与辐射源识别结果关联方法未对目标配属辐射源的特征信息进行利用,存在着一定的模糊性。为此提出一种利用数据挖掘对辐射源与目标平台之间存在潜在关系进行挖掘的方法,并以此进行目标平台识别和可信度赋值。该方法实现简单,获得的结果可以直接参与多传感器融合的目标识别处理,具有较强的实用性。     

小样本雷达辐射源识别的深度学习方法综述

面对复杂多变的电磁环境与新体制雷达系统,传统的雷达辐射源识别方法已无法满足需求。深度学习模型可有效提取雷达信号的脉内特征,快速准确地对低信噪比、未经分选的雷达辐射源信号进行脉内调制类型识别、型号识别与个体识别。但真实环境中雷达辐射源信号难以收集,无法满足传统的深度学习训练需要,因此小样本雷达辐射源识别是目前研究的热点与难点。文中首先对近年来将基于监督学习的多种经典深度学习方法应用于小样本雷达辐射源识别的研究进行了回顾;其次,介绍了小样本学习在雷达辐射源识别领域的研究进展;最后,基于小样本雷达辐射源识别的研究现状,总结面临的挑战,提出了对未来研究方向的展望。     

雷达侦察系统参数测量的建模与仿真

在雷达侦察系统工作过程中,对表征敌方雷达信号特征的参数进行测量是后续进行信号分选和辐射源识别的前提条件;首先介绍了相位差测频和相位干涉仪测向的基本原理,然后对常用于表征雷达信号特征的参数的测量过程建立了数学模型,最后对建立的数学模型进行了仿真验证;仿真的结果表明,建立的数学模型能够有效地模拟雷达侦察系统对雷达信号参数的测量。     

基于决策矩阵的雷达型号识别算法

雷达信号的脉内调制复杂、脉间时序多样、工作方式灵活及参数交叠严重的工作特点，为信号分选、增批融合和辐射源的识别带来了巨大挑战，针对不同雷达信号参数交叠使得情报处理系统对目标辐射源识别困难的问题，提出了基于决策矩阵的雷达型号识别。     

一种基于多分类器融合的雷达辐射源识别方法

雷达辐射源识别传统方法只使用一个分类器进行分类,对于类别数较大、输入样本受噪声污染严重的情况很难获得好的识别效果.首先分析了雷达特定辐射源识别的可行性,分别提取信号的包络和双谱用来作为个体特征.然后将概率SVM引入雷达辐射源识别,得到分类识别的概率输出,并结合灰关联分析得到的灰关联度,采用D-S证据推理方法对两个分类器结果进行融合.仿真实验针对10种同类型雷达的脉冲数据,结果证明多分类器融合较之单个分类器能获得更高的识别率,提高了分类置信度.     

基于灰色关联度神经网络的雷达型号识别模型

针对现代电子战对雷达目标信号的复杂性和残缺性以及实用雷达目标识别系统的健壮性和扩展性等要求,提出一种基于灰色关联度和BP神经网络的灰色神经网络识别模型.首先采用比较成熟的BP神经网络对侦察雷达目标信号进行粗分,识别出雷达的体制;然后把模板数据库中该体制的雷达标准数据作为比较序列,建立差异信息空间,再把观测的数据和比较序列进行灰关联度分析,得出其对应的关联度,从而识别出雷达的具体型号.仿真结果表明在对参数残缺或畸变以及新体制的雷达辐射源进行识别时,取得良好的效果.表明综合灰色神经网络对辐射源进行识别是完全可行的,并且可以提高识别率、可靠性.     

新型雷达辐射源识别

目的 雷达辐射源识别是指先提取雷达辐射源信号特征,再将特征输入分类器进行识别。随着电子科技水平的提高,各种干扰技术应用于雷达辐射源信号中,使得信号个体特征差异越来越不明显,仅靠传统的模板匹配、分类器设计、决策匹配等辐射源识别技术难以提取信号可辨性特征。针对这一问题,利用深度学习良好的数据解析能力,提出了一种基于卷积神经网络的辐射源识别方法。方法 根据雷达辐射源信号的特点,对未知辐射源信号提取频域、功率谱、信号包络、模糊函数代表性切片等传统域特征,从中获得有效的训练样本特征集合,利用卷积神经网络自动获取训练样本深层个体特征得到辐射源识别模型,将其用于所有测试样本中,获得辐射源识别结果。结果 在不同域特征下对卷积神经网络的识别性能进行测试实验,并将本文方法与基于机器学习和基于深度强化学习的深度Q网络模型（depth Q network,DQN）识别算法进行对比,结果表明,当卷积神经网络的输入为频域特征时,本文方法的识别准确率达100%,相比支持向量机（support vector machine,SVM）提高了0.9%,当输入为模糊函数切片特征和频域时,本文方法的平均识别准确率与SVM模型、极限学习机（extreme learning machine,ELM）分类器和DQN算法相比,分别提高了16.13%、1.87%和0.15%。结论 实验结果表明本文方法能有效提高雷达辐射源信号的识别准确率。     

雷达辐射信号分类识别与特征提取

研究雷达信号提取和分类识别问题,雷达辐射源的有效分类识别是军事自动化控制和指挥系统的强烈需求.针对现代雷达体制下复杂信号的低截获特性,为了提高雷达辐射源信号的个体识别率,提出了一种新的分类识别方法.用小波包变换提取能反映信号脉冲无意调制特征的信号各频带能量,通过泛化能力和学习能力都很强的混合核函数支持向量机进行分类识别并进行仿真.仿真结果表明,识别效率提高,证明方法是有效和可行的,性能优于传统方法.     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于CUDA的引导源目标定位快速算法研究

研究引导源的目标定位问题,为实现水下目标定位提供了一种新的途径。实际海洋环境中存在噪声,对定位精度的影响非常大,为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,提出了一种改进的邻域平均法对条纹图像进行降噪处理。同时,由于声场计算和图像处理需要非常大的计算量,实现会耗费较长的时间,提出了利用CUDA技术对GTL算法进行加速处理。处理结果表明,经降噪方法处理后,目标距离估计结果准确,误差较小;与传统CPU方法相比,CUDA技术能不改变精度,且使算法时间减少,为目标定位提供了依据。     

基于《伤寒论》的命名实体识别研究

研究《伤寒论》中命名实体的识别方法,助力张仲景《伤寒论》不同版本文本的深度挖掘,有助于传承中医文化.该文尝试构建ALBERT-BiLSTM-CRF模型,提取《伤寒论》中疾病、证候、症状、处方、药物等实体,并与BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型进行对比.五次实验ALBERT-BiLSTM-CRF模型三个评价指标准确率(P),召回率(R)和F1-测度值(F1-score)的平均值分别为85.37％,86.84％和86.02％,相较于BiLSTM-CRF模型和BERT-BiLSTM-CRF模型F1-score分别提升了6％和3％.实验表明相比BiLSTM-CRF和BERT-BiLSTM-CRF模型,ALBERT-BiLSTM-CRF模型在基于《伤寒论》的实体识别任务中效果最好,更适用于中文古籍的知识挖掘.     

基于服务总线（ESB）的应用集成（EAI）探索和研究

科研院所设计研究中各类异构软件应用系统并存,数据和信息在各个应用系统中同步和共享成为现代企业信息化的瓶颈。针对这种现状,文中采用Java技术,通过建立异构系统底层的消息通讯机制,构建连接异构系统的ESB,实现各个异构系统通过ESB进行通讯,最终达到EAI的目的。实际中,基于该ESB构建了船舶设计行业应用软件系统集成平台,在数据集成、应用集成和业务流程集成中取得了较好的效果,肯定了文中成果的可行性。文中重点叙述了所构建的ESB结构图、ESB内部通讯原理及实现中所使用的数据结构,并给出了以该ESB为核心纽带设计的相关EAI平台架构。     

Elastos中间件ContentProvider的设计与实现

E1astos是具有中国自主知识产权的面向服务的新型嵌入式网络操作系统。目前主要用嵌入式设备,多款基于Elastos的3G手机已经面世．一款基于Elastos的电子书也即将进入量产。本文提出了基于Elastos的Content Provider,这是一种易于使用和扩展的应用程序数据访问模式．解决了在需求多变的市场背景下,手机应用程序如何方便的访问数据的问题。