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基于聚类和时序相关的重点雷达信号快速识别

系统工程与电子技术 2020年第3期42卷 597-602页

作者：张怡霄郭文普康凯姚云龙王攀火箭军工程大学作战保障学院陕西西安710025 中国人民解放军96816部队浙江金华322100

针对传统雷达信号识别方法对重点目标识别的针对性、时效性不强的问题,提出一种基于聚类和时序相关的重点雷达信号实时识别方法。首先,依据具有噪声的基于密度的聚类(density-based spatial clustering of application with noise,DBSC... 详细信息

针对传统雷达信号识别方法对重点目标识别的针对性、时效性不强的问题,提出一种基于聚类和时序相关的重点雷达信号实时识别方法。首先,依据具有噪声的基于密度的聚类(density-based spatial clustering of application with noise,DBSCAN)算法对侦获信号的脉冲描述字进行分选;而后,利用分选所得脉冲的时序特征与重点目标信号脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)生成仿真信号;最后,计算仿真信号的互相关函数,基于相关度判断PRI参数是否匹配。仿真实验表明:所提方法明显提升了对重点目标信号的识别时效,能够应对存在噪声干扰和信号交叠的复杂信号环境,对局部脉冲参数丢失不敏感。

关键词：雷达信号识别基于密度的具有噪声的聚类算法脉冲描述字时序相关

通道门控Res2Net卷积神经网络自动调制识别

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电讯技术 2023年第12期63卷 1869-1875页

作者：陈昊郭文普康凯火箭军工程大学作战保障学院西安710025

针对低信噪比条件下自动调制识别准确率不高的问题,提出了通道门控Res2Net卷积神经网络自动调制识别模型。该模型主要由二维卷积神经(Two-dimensional Convolutional Neural Network,2D-CNN)网络、多尺度残差网络(Residual 2-network,Re... 详细信息

针对低信噪比条件下自动调制识别准确率不高的问题,提出了通道门控Res2Net卷积神经网络自动调制识别模型。该模型主要由二维卷积神经(Two-dimensional Convolutional Neural Network,2D-CNN)网络、多尺度残差网络(Residual 2-network,Res2Net)、压缩与激励网络(Squeeze-and-Excitation Network,SENet)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络组成,通过卷积从原始I/Q数据中提取多尺度特征,结合门控机制对特征通道进行权重调整,并利用LSTM对卷积所得特征进行序列建模,确保数据特征被有效挖掘,从而提升自动调制识别的准确率。在基准数据集RML2016.10a下的调制识别实验表明,所提模型在信噪比为12 dB时识别精度为92.68%,在信噪比2 dB以上时平均识别精度大于91%,较经典CLDNN模型、LSTM模型和同类型PET-CGDNN模型、CGDNet模型能取得更高的调制类型识别准确率。

关键词：自动调制识别卷积神经网络压缩与激励网络多尺度残差网络长短期记忆网络

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成像降质效应对前视红外图像质量的影响分析

光电工程 2012年第8期39卷 55-62页

作者：王鹏孙继银郭文普高晶第二炮兵工程大学四系西安710025

前视红外图像质量对于目标检测与跟踪算法能否准确定位目标具有十分重要的作用。目前对自动目标识别领域前视红外图像质量的研究大都与场景内容相关,而忽视了成像降质效应对图像质量的影响。本文通过分析噪声和模糊两种降质效应的成因,... 详细信息

前视红外图像质量对于目标检测与跟踪算法能否准确定位目标具有十分重要的作用。目前对自动目标识别领域前视红外图像质量的研究大都与场景内容相关,而忽视了成像降质效应对图像质量的影响。本文通过分析噪声和模糊两种降质效应的成因,结合前人的模拟方法,得到了高性能前视红外成像设备获取的图像中噪声和模糊模拟的新方法。将该方法用于分析不同程度噪声和模糊对图像质量的影响,结果显示,噪声对于图像质量有害,而模糊对于图像质量并不一定有害。基于这一结论,采用去噪方法对前视红外图像进行预处理。对比实验结果表明,该方法比去模糊方法能更有效地提高匹配概率。

关键词：前视红外降质效应噪声模糊图像质量

基于数据场联合PRI变换与聚类的雷达信号分选

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系统工程与电子技术 2019年第7期41卷 1509-1515页

作者：张怡霄郭文普康凯姚云龙张林科张薇火箭军工程大学作战保障学院陕西西安710025 中国人民解放军96816部队浙江金华322100 火箭军工程大学作战保障学院陕西西安710025

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基... 详细信息

基于脉冲描述字进行雷达信号分选时,传统聚类算法需要预先人工设定聚类中心和聚类数目。针对该问题,提出一种基于数据场理论联合脉冲重复间隔(pulse repetition interval,PRI)变换与聚类的雷达信号分选新方法。首先,依据数据场理论,基于势值大小实现干扰点剔除,而后利用PRI变换算法进行PRI估计,依据PRI估计值将归一化脉冲描述字数据预分类,进而以各类数据集中心间的欧氏距离小于辐射因子为准则进行类别合并,自动得到初始聚类中心和聚类数目,最后通过改进K-Means算法完成聚类分选。仿真实验表明:所提方法能够应对存在频率捷变,重频参差、抖动、参数交叠、局部脉冲丢失的复杂信号环境,分选正确率明显提升。

关键词：雷达信号分选脉冲描述字数据场脉冲重复间隔变换 K-Means聚类

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基于数据库的景象匹配适应性分析平台

红外与激光工程 2006年第6期35卷 738-741页

作者：郭文普孙继银何芳芳孙振第二炮兵工程学院四系陕西西安710025

景象匹配适应性分析可以推进景象匹配相关技术的研究,文中构建的基于数据库的景象匹配适应性分析平台通过选取匹配对、计算图像参数、大规模匹配实验、匹配概率相关定义及数据库管理分析等技术手段可以快速、有效地对匹配算法、适配区... 详细信息

景象匹配适应性分析可以推进景象匹配相关技术的研究,文中构建的基于数据库的景象匹配适应性分析平台通过选取匹配对、计算图像参数、大规模匹配实验、匹配概率相关定义及数据库管理分析等技术手段可以快速、有效地对匹配算法、适配区选取准则的适应性给出科学的结论,是促进景象匹配技术研究的一种有效手段。实验结果表明,该平台对于景象匹配导航系统从理论到仿真的研究,以及算法的适应性分析等方面具有重要应用价值。

关键词：景象匹配适应性分析匹配对仿真实验

基于卷积长短时深度神经网络的信号调制方式识别方法

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计算机应用 2023年第4期43卷 1318-1322页

作者：杨海宇郭文普康凯火箭军工程大学作战保障学院西安710025

针对信号调制方式识别计算复杂度高、低信噪比(SNR)条件下识别率较低、网络结构相对单一的问题,提出一种基于卷积长短时深度神经网络(CLDNN)的信号调制方式识别方法。首先,采用基准开源数据集RadioML2016.10a,对该数据集做同相正交(I/Q... 详细信息

针对信号调制方式识别计算复杂度高、低信噪比(SNR)条件下识别率较低、网络结构相对单一的问题,提出一种基于卷积长短时深度神经网络(CLDNN)的信号调制方式识别方法。首先,采用基准开源数据集RadioML2016.10a,对该数据集做同相正交(I/Q)数据转换,并将得到的结果作为网络输入;其次,构建CLDNN模型,模型分为三层卷积神经网络(CNN)、两层长短期记忆(LSTM)网络和两层全连接网络(FCN);最后,对所提模型进行训练及测试,得到分类结果。实验结果表明,对11种信号在不同SNR下进行调制方式识别时,与现有的单一网络结构模型如残差神经网络(RES)模型、CNN模型和残差生成对抗网络(RES-GAN)模型进行对比,随着SNR的提升,CLDNN模型的识别准确率也随之提高,且CLDNN模型的识别准确率均高于其他3种对比模型,当SNR在4 dB以上时,达到了92%。

关键词：调制方式识别深度学习卷积神经网络长短期记忆网络深度神经网络

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基于ME-PGNMF的异常流量检测方法

计算机工程 2018年第1期44卷 165-170页

作者：陈露露郭文普何灏火箭军工程大学信息工程系西安710025

由于部分网络异常对流量变化影响不明显,流量分析难以发现此类异常。传统基于主成分分析的网络异常流量检测方法追求全局最优解,对局部特征提取不充分,导致对连续异常不敏感,降低了异常流量的检测精度,且物理意义不明确。针对上述问题,... 详细信息

由于部分网络异常对流量变化影响不明显,流量分析难以发现此类异常。传统基于主成分分析的网络异常流量检测方法追求全局最优解,对局部特征提取不充分,导致对连续异常不敏感,降低了异常流量的检测精度,且物理意义不明确。针对上述问题,在多维信息熵的基础上,提出梯度投影非负矩阵分解异常流量检测方法。将流量数据处理为多维特征熵矩阵,用梯度投影非负矩阵分解方法重构多维熵矩阵,分离出正常和异常子空间,采用多元统计过程控制方法中的Q图检测异常。实验结果表明,与以流量分析为基础的主成分分析方法、传统非负矩阵分解方法相比,该方法能更快、更准确地检测出连续异常,对流量变化不敏感的低速分布式拒绝服务攻击检测效果明显提高,对蠕虫攻击更加敏感。

关键词：网络流量多维熵异常检测非负矩阵分解子空间

基于独立成分分析的遥感影像可匹配性度量(英文)

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光子学报 2014年第7期43卷 206-212页

作者：巨西诺郭文普孙继银李琳琳伍明第二炮兵工程大学西安710025

为了提高景象匹配中基准图制备的效率和可靠性,对遥感影像图源的可匹配性进行分析,提出一种基于独立成分分析的遥感影像可匹配性度量方法.利用独立成分分析提取纹理基函数,并计算其概率分布,确定可匹配区域;然后定义可匹配区域所占面积... 详细信息

为了提高景象匹配中基准图制备的效率和可靠性,对遥感影像图源的可匹配性进行分析,提出一种基于独立成分分析的遥感影像可匹配性度量方法.利用独立成分分析提取纹理基函数,并计算其概率分布,确定可匹配区域;然后定义可匹配区域所占面积比例指标、离散性指标和稳定性指标;最后,利用三个指标构建遥感影像可匹配性度量模型.实验表明,该遥感影像可匹配性指标与实际匹配概率相关性强,提高了基准图制备的可靠性,能够满足景象匹配图源筛选的实际需求.

关键词：图像匹配图像质量独立成分分析遥感基准图制备导弹制导可匹配性

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基于3D可视化GIS的前视参考图生成方法

计算机测量与控制 2009年第9期17卷 1802-1803,1845页

作者：郭文普孙继银王鹏第二炮兵工程学院四系陕西西安710025

基于匹配识别的导航系统不能缺少匹配参考图的支持,制备前视匹配参考图更是前视目标匹配识别的一个关键环节。为了利用航空航天图象信息制备出有效的前视匹配识别所需的参考图,提出了基于3D可视化GIS的前视参考图生成方法,介绍了该方法... 详细信息

基于匹配识别的导航系统不能缺少匹配参考图的支持,制备前视匹配参考图更是前视目标匹配识别的一个关键环节。为了利用航空航天图象信息制备出有效的前视匹配识别所需的参考图,提出了基于3D可视化GIS的前视参考图生成方法,介绍了该方法总体思路,分析了其中的三维数据制备、目标区三维场景生成和前视匹配序列参考图生成等关键环节,给出了部分制备的参考图与实时图的匹配实验结果。实验结果表明,利用这种方法制备的前视参考图可以满足前视匹配识别的需求。

关键词：景像匹配前视参考图 3D GIS