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无线电工程 2023年

作者：房崇鑫盛震宇夏明周慧成中国船舶集团有限公司第七二四研究所中国科学院大学跨学科工程研究中心

针对具有时频特性的雷达信号，传统的雷达信号识别方法已经无法满足对信号类型精准识别的需求，因此需要通过采集并分析雷达信号脉内的时频特征实现对目标雷达的具体信息进行有效评估。本文设计了一种卷积-双向长短时记忆（cnn-bilstm... 详细信息

针对具有时频特性的雷达信号，传统的雷达信号识别方法已经无法满足对信号类型精准识别的需求，因此需要通过采集并分析雷达信号脉内的时频特征实现对目标雷达的具体信息进行有效评估。本文设计了一种卷积-双向长短时记忆（cnn-bilstm）混合神经网络模型，该网络主要通过bilstm的时序记忆特性深度挖掘雷达信号的时域特征，结合权值共享特性和cnn层捕获雷达信号的时频特征，再利用两者信号特征联合完成对雷达信号调制方式的识别。通过对比实验验证，本方法对若干种雷达信号的识别具有较高的准确度，平均值达到95.349%；且优于只使用单一特征的网络和传统算法，并具有良好的抗噪声能力。

关键词：深度学习 cnn-bilstm混合神经网络雷达信号调制识别

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基于深度混合神经网络的航迹预测关键算法研究

基于深度混合神经网络的航迹预测关键算法研究

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作者：丁伟杰中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

近年来,随着世界民航事业的快速发展,空中交通流量迅速增加,空域限制和航班延误问题日益突出。如何更加充分使用宝贵的空域资源,更加有效管理空中流量是当前民航面临的一个挑战。基于航迹的运行(TBO)是一种更准确、更安全、更高效的空... 详细信息

近年来,随着世界民航事业的快速发展,空中交通流量迅速增加,空域限制和航班延误问题日益突出。如何更加充分使用宝贵的空域资源,更加有效管理空中流量是当前民航面临的一个挑战。基于航迹的运行(TBO)是一种更准确、更安全、更高效的空中交通管理模式,而航迹预测是TBO的关键技术之一,是未来大流量、高密度、短间隔条件下空域管理的有效措施,能够显著提高空域资源的利用率。因此,面对复杂的空域环境,探究更高精度的航迹预测方法是未来民航发展的重点。针对现有航迹预测中存在特征提取不充分,难以克服时间序列的短时记忆等问题,提出一种基于双重注意力卷积-双向长短时记忆(DA-cnn-bilstm)网络和遗传算法优化的短时航迹预测模型。cnn结合注意力机制构建的特征注意力模块具有从输入模型中提取重要特征的优点,而bilstm输出端引入注意力机制形成的时间注意力模块能够捕获时间序列中的长期依赖关系,突出重要历史信息。并采用遗传算法优化模型的超参数,发挥模型最佳性能。最后,与基于真实历史ADS-B数据的其他典型时间序列预测模型进行多角度比较,验证了基于超参数优化和双重注意力机制模型在预测精度和适用性方面具有的明显优势。在上述研究的基础上,为了进一步提高多步预测精度并降低运算复杂度,提出了轻量级的双重自注意力时域卷积-双向门控循环单元(DSA-TCN-BiGRU)航迹预测模型。在该模型中,结合自注意力机制的TCN提供了高度稳定的训练、高度的并行性和灵活的感知域。同时,BiGRU具有参数更少,快速收敛的优势,采用贝叶斯优化方法充分利用先验函数评估信息对模型优化,简化模型结构的同时,提高了预测性能。为了验证模型的优越性,基于北京首都-上海虹桥多个航班数据集设计消融实验,结果表明基于双重自注意力机制的TCN-BiGRU模型的性能最佳,与实际飞行航迹总体上保持一致。因此,改进后的预测模型更具精确性和鲁棒性,为基于航迹的运行提供了决策基础。

关键词：航迹预测 cnn-bilstm混合神经网络 TCN-BiGRU混合神经网络注意力机制超参数优化

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