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为解决复杂短波环境下跳频信号检测概率低的问题,提出了一种基于恒虚警概率(CFAR)的稳健的跳频信号检测算法.分析了CASH-CFAR算法,为了提高运算速度对其进行了一定的改进,根据跳频信号的特点将其扩展到二维并应用到时频谱图上检测跳频信号,通过形态学图像处理方法滤除噪声.仿真实验结果表明,该方法能够在低信噪比情况下有效地检测跳频信号,并同时抑制定频干扰,检测率较高,运算速度快. 相似文献
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针对传统算法在复杂的电磁环境中不能准确有效地检测跳频信号的不足,提出一种基于Morlet复小波变换(complex-Morlet wavelet transform,CMOR)的跳频信号参数估计算法,挖掘CMOR的尺度序列与跳频信号频率之间的内在联系。MATLAB仿真与真实信号验证结果表明,该算法无需任何先验条件,能够准确地估计跳频信号的跳变点、跳周期、跳速及跳频频率等性能参数,算法流程清晰度与估计精度均优于其它算法。 相似文献
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跳频信号是典型的非平稳信号,必须采用非平稳信号处理方法.WVD是时频分布中最常用的一种手段,可用来进行跳频信号分析,但存在严重的干扰项.SPWVD是WVD的改进,可以减少WVD交叉干扰项的影响.文章介绍了跳频信号的模型以及SPWVD的离散化实现过程,对SPWVD进行了计算机仿真.结果表明WVD和SPWVD均可时跳频信号进行分析,而SPWVD可以抑制交叉项的影响,并且这种分析方法更加有效、合理. 相似文献
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MATLAB 环境下的跳频信号分析与仿真 总被引:5,自引:0,他引:5
对跳频信号的时频域进行分析是研究跳频通信,实现识别、跟踪跳频信号的重要基础。该文首先采用了具有局部分析能力的短时傅立叶变换分析方法对跳频信号在时域和频域上的变化情况进行了MATLAB环境下的仿真。然后,利用具有良好的时间-频率局部化特性的小波变换分析方法对跳频信号进行了MATLAB环境下的仿真分析。结果表明:跳频信号的小波变换后的时域和频域联合特征可同时兼顾时间和频率这两方面对分辨率的要求。 相似文献
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为能准确提取出跳频信号的参数,提出了基于重排谱图的方法对跳频信号进行参数提取.对跳频信号进行重排谱图,得到其能量分布的最大值,对由最大值构成的矢量进行傅里叶变换,根据得到的数据,按照峰值检测法进行估计,得到对跳频周期、跳变时刻及跳频频率的估计值.对跳频跳速(跳频周期的倒数)进行仿真,仿真结果表明,与简单的谱图方法相比,重排谱图具有更好的时频分辨率,并且能得到更精确的估计值. 相似文献
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行为识别是当今计算机视觉领域的一个研究热点,是一项具有挑战性的任务.行为识别分析与其网络输入数据类型、网络结构、特征融合环节具有密切联系.目前,主流的行为识别网络输入数据为RGB图像和光流图像,网络结构主要以双流和3D卷积为主;而特征选择直接影响到识别的效率,多层次的特征融合工作还有很多问题有待解决.针对主流的双流卷积网络输入数据为RGB图像和光流图像的局限,利用低秩空间中稀疏特征能够有效捕捉视频中运动物体信息的特点,对网络输入数据进行补充.同时,针对网络中缺乏信息交互的特点,将深度网络中高层语义信息和低层细节信息结合起来共同识别行为动作,使时序分割网络性能更具优势.在行为识别数据集UCF101和HMDB51上取得了97.1%和76.7%的识别效果,较目前主流算法有了较大的提升.实验结果表明,该方法能够有效地提高行为识别的识别率. 相似文献
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随着加密技术的全面应用, 越来越多的恶意软件同样采用加密的方式隐藏自身的网络活动, 导致基于规则和特征的传统方法无法满足准确性和普适性的要求. 针对上述问题, 提出一种层次特征融合和注意力的恶意加密流量识别方法. 算法具备层次结构, 依次提取数据包的特征和会话流的特征, 前一阶段设计全局混合池化方法进行特征融合; 后一阶段使用注意力机制提高BiLSTM网络分析序列关系的能力. 最终, 实验采用CIC-AndMal 2017数据集进行验证, 结果表明: 模型设计合理, 相比TextCNN模型和HST-MHSA模型, 漏报率分别降低5.8%和2.6%, 加权F1值分别提高4.7%和3.5%, 在恶意加密流量识别和分类方面体现良好的优化效果. 相似文献
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为了充分利用图像中所隐藏的特征信息,提出将低级维度特征融合在全连接层,构建出融合了高低级维度特征的双通道卷积神经网络。首先构建一个传统的双通道卷积神经网络,在两通道上设置不同大小的卷积核,将双通道的池化层分别连接到全连接层,同时将两通道卷积神经网络的第一池化层提取的特征也直接送到全连接层,使提取得到的初级和高级特征图在全连接层上进行融合,融合后的数据输入到Softmax分类器进行分类。不同算法在fashion-mnist和CIFAR-10数据库上的对比仿真结果表明,本文模型获得了较高的分类准确率。 相似文献
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本文分析造成目前城市交通拥挤的原因和交通信号的控制方法,结合RFID的特性,提出基于RFID技术和自适应调节算法的城市交通信号优化控制方法,实现根据相邻交叉路口的车流量实时调整信号灯的时间,以缓解城市的交通阻塞。实验模拟结果证明该方法是有效的。 相似文献
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基于深度学习的图像去雾方法在合成数据集上表现良好,但在真实场景中应用时存在去雾不彻底、颜色失真等问题。提出一种新的单幅图像去雾网络,该网络包含特征提取、特征融合2个模块。在特征提取模块中,通过残差密集块和具有空间注意机制的特征提取块分别提取图像的局部特征和全局特征。在特征融合模块中,利用通道注意力机制对局部特征图和全局特征图进行通道加权,并通过卷积操作融合加权后的局部特征图与全局特征图。最后,采用门控网络自适应结合3个不同深度的融合特征图,以恢复高质量的去雾图像。实验结果表明,所提网络在室内数据集下的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)分别为33.04 dB、0.983,在HAZERD数据集下的PSNR和SSIM分别比GridDehazeNet网络高出1.33 dB和0.041。同时,该网络的模型参数量和浮点运算数分别为0.34M和16.06×109frame/s,具有较低复杂度,对合成图像和真实图像均可取得理想的去雾效果。 相似文献
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行为识别技术在视频检索具有重要的应用价值;针对基于卷积神经网络的行为识别方法存在的长时序行为识别能力不足、尺度特征提取困难、光照变化及复杂背景干扰等问题,提出一种多模态特征融合的长视频行为识别方法;首先,考虑到长时序行为帧间差距较小,易造成视频帧的冗余,基于此,通过均匀稀疏采样策略完成全视频段的时域建模,在降低视频帧冗余度的前提下实现长时序信息的充分保留;其次,通过多列卷积获取多尺度时空特征,弱化视角变化对视频图像带来的干扰;后引入光流数据信息,通过空间注意力机制引导的特征提取网络获取光流数据的深层次特征,进而利用不同数据模式之间的优势互补,提高网络在不同场景下的准确性和鲁棒性;最后,将获取的多尺度时空特征和光流信息在网络的全连接层进行融合,实现了端到端的长视频行为识别;实验结果表明,所提方法在UCF101和HMDB51数据集上平均精度分别为97.2%和72.8%,优于其他对比方法,实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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基于特征融合注意网络的图像超分辨率重建 总被引:1,自引:1,他引:0
近年来, 基于深度卷积神经网络的单图像超分辨率重建, 取得了显著的进展, 但是, 仍然存在诸如特征利用率低、网络参数量大和重建图像细节纹理模糊等问题. 我们提出了基于特征融合注意网络的单图像超分辨率方法, 网络模型主要包括特征融合子网络和特征注意子网络. 特征融合子网络可以更好地融合不同深度的特征信息, 以及增加跨通道的学习能力; 特征注意子网络则着重关注高频信息, 以增强边缘和纹理. 实验结果表明: 无论是主观视觉效果, 还是客观度量, 我们方法的超分辨率性能明显优于其他代表性的方法. 相似文献