基于互质阵列的运动单站信号直接定位方法

信号直接定位方法是一种新型无源定位体制,具有适应低信噪比、无需参数关联等优势。为适应复杂电磁环境,该文提出了一种基于互质阵列的运动单站信号直接定位方法。以典型窄带信号为例,该文首先构建了互质阵列截获信号模型,然后推导了其差分共性阵对应的等效信号数学模型,最后使用空间谱技术构建了直接定位代价函数,实现了定位。经仿真分析验证,采用相同互质阵列时,该方法在分辨率和精度稍有损失的情况下可大幅提升传统直接定位方法的自由度,且与基于均匀线阵的直接定位方法相比,该方法在自由度、分辨率和定位精度等方面都具有优势。     

预训练卷积神经网络模型微调的行人重识别

针对行人重识别中传统的人工提取的行人浅层特征因受摄像机角度、光照等外界环境的影响,鲁棒性不好,收敛速度慢的问题,研究使用预训练卷积神经网络模型在行人数据库上进行微调的方法,对行人图片进行特征提取,从而得到高维的深层行人特征,最后通过欧氏距离进行相似性的度量。实验结果证明,深层的行人特征在平均准确度评估标准上,相比于传统的人工设计特征,分别得到了9.51%、11.12%、16.63%、16.96%的提高,收敛速度也变得更快,说明深层特征的行人识别能力更强。     

基于simulink的2FSK信号包络检波解调的设计与实现

基于2FSK信号解调的原理,加入延迟、多径效应、AWGN条件以模拟现实传输环境,建立了用包络检波实现2FSK信号解调的simulink仿真模型,并在simulink环境下进行仿真分析.重点论述了采用数字谐振器实现信号包络检波和定时提取的方案.