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<title cf:type="text"><![CDATA[国防科技大学学报编辑部 -->电子科学与技术·信息与通信工程]]></title>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[针对自适应滤波的组网雷达欺骗干扰优化策略]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202011]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对组网雷达系统在跟踪目标发生机动时采用自适应滤波来估计目标状态的特点,在点迹融合数据处理结构的组网雷达基础上提出了一种欺骗干扰优化策略。根据状态和量测方程描述了组网雷达跟踪目标的模型,同时建立了跟踪机动目标的自适应滤波模型。在此基础上,建立了欺骗干扰模型,并在目标机动检测约束下,推导了虚假目标欺骗干扰对于组网雷达融合中心的自适应滤波估计误差协方差的影响关系式。用误差协方差矩阵的迹来量化欺骗干扰效果,并以此为优化的目标函数。使用矩阵Schur补理论把约束条件转换为线性矩阵不等式,将欺骗干扰优化策略转化为求解半定规划凸优化问题。仿真结果验证了所提欺骗干扰优化策略的有效性。]]></description>
<pubDate>2022/4/1 11:52:57</pubDate>
<category><![CDATA[电子科学与技术·信息与通信工程]]></category>
<author><![CDATA[王布宏，黄天奇，田继伟]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202011]]></guid><cfi:id>6</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[脉冲工况晶闸管扩展速度的影响因素研究]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202012]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为研究不同因素对其电流扩展速度的影响,根据晶闸管的结构特点和工作原理,建立晶闸管器件模型及脉冲成形网络等效电路模型并进行了仿真模拟。数值仿真结果表明,当正向阻断电压从3 000 V增加至5 000 V时,扩展速度可增加24.6%；当基区宽度从500 μm增加至900 μm时,扩展速度降低了31.7%；当载流子寿命从1 μs增加至10 μs时,扩展速度增加了56.9%,而当温度从300 K增加至330 K时,扩展速度仅增加了0.3%,可以看到温度对扩展速度的影响较小。研究结果有助于选择合适参数以保证开通所需的扩展速度,对改进晶闸管器件设计、提高晶闸管工作性能都具有应用价值。]]></description>
<pubDate>2022/4/1 11:52:57</pubDate>
<category><![CDATA[电子科学与技术·信息与通信工程]]></category>
<author><![CDATA[张晓，张冠祥，鲁军勇，戴宇峰，武文轩]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202012]]></guid><cfi:id>5</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[非理想正交发射信号对频控阵波束的影响]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202013]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[为考察发射非理想正交基带信号对频控阵波束的影响,基于频控阵信号模型引出了基带信号正交问题,从数学上推导频控阵发射非理想正交基带信号情况下的波束表达式,进一步分析匹配接收处理性能。基于频控阵波束发射和匹配接收计算量,提炼出影响分析评估因子,构建了频控阵基带发射信号正交特性与波束、匹配接收性能的定量分析关系。基于6类典型随机分布二相编码基带信号进行数值仿真,验证了理论分析的正确性。不同随机分布呈现不同基带信号正交特性,其对频控阵波束发射和匹配接收性能的影响随正交特性不同各有差异。单从正交性影响分析而言,基于Normal、Uniform、Logistic随机分布具有更好的频控阵基带信号发射应用潜力。]]></description>
<pubDate>2022/4/1 11:52:57</pubDate>
<category><![CDATA[电子科学与技术·信息与通信工程]]></category>
<author><![CDATA[杨进，付耀文，杨威]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202013]]></guid><cfi:id>4</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[多窗口谱图分析的低截获概率雷达信号识别]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202014]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[在当前复杂的战场环境中,低截获概率雷达信号因其具有大时宽带宽积、强干扰性能、高分辨率和低截获性特点得到了广泛应用,传统的雷达侦察手段很难对其进行有效识别。在低截获概率雷达典型调制分析的基础之上,研究基于人工智能的雷达信号分类识别方法。从低截获概率雷达信号时频特征入手,提出基于多窗口时频谱图分析方法。该算法采用Hermite函数作为谱图分析的窗函数,利用多个窗函数进行谱图分析,获得了聚集性更佳的有效信号,分散了噪声干扰,并且使信号调制特征的时频分析特征更加明显。在多窗口时频谱图基础上,采用迁移学习的思想,利用ImageNet-VGG-f神经网络完成信号的分类识别任务。实验结果表明,在低信噪比情况下,所提算法的性能优于传统的崔威廉姆斯分布和平滑伪维格纳分布方法。]]></description>
<pubDate>2022/4/1 11:52:58</pubDate>
<category><![CDATA[电子科学与技术·信息与通信工程]]></category>
<author><![CDATA[刘鲁涛，陈林军，李品]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202014]]></guid><cfi:id>3</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[微型桥梁索力测量毫米波雷达]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202015]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[在详细分析拉索雷达散射特性、频率法索力反演原理和拉索频率雷达测量原理的基础上,设计研制了一种77 GHz毫米波微型索力测量雷达,并给出了针对作用距离、精度和测量动态性能的系统约束参数集。与24 GHz K波段形变测量雷达进行比较,结果表明,所研制的毫米波微型索力测量雷达具有体积、质量和功耗小的技术特点,工程应用价值较大。]]></description>
<pubDate>2022/4/1 11:52:58</pubDate>
<category><![CDATA[电子科学与技术·信息与通信工程]]></category>
<author><![CDATA[王建，王翔，周智敏]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202015]]></guid><cfi:id>2</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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<title xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="text"><![CDATA[机载激光雷达数据的三维深度学习树种分类]]></title>
<link><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202016]]></link>
<description xmlns:cf="http://www.microsoft.com/schemas/rss/core/2005" cf:type="html"><![CDATA[针对传统基于激光雷达(Light Detection And Ranging,LiDAR)数据的树种分类方法难以直接且全面地利用点云的三维结构信息的问题,提出一种基于三维深度学习的机载LiDAR数据的树种分类方法。该方法直接从三维数据中抽象出高维特征,而无须将点云转化为体素或二维图像。以塞罕坝国家森林公园内白桦和落叶松两个树种的无人机LiDAR数据为研究对象,对其进行数据滤波,去除噪声和地面点；基于点云距离和改进的分水岭分割的方法提取单木并制作数据集；最终建立由权重共享的多层感知器、最大池、全连接层和softmax分类器组成的深层神经网络,其能自动提取树木的高维特征并实现树种分类。实验结果显示分类总体准确率为86.7%,kappa系数为0.73,最优特征维度为1 024,最优点密度为2 048。与将单木点云投影到二维视图的方法相比,该算法提供了更高的分类精度,且能有效减少计算成本、提高工作效率。]]></description>
<pubDate>2022/4/1 11:52:58</pubDate>
<category><![CDATA[电子科学与技术·信息与通信工程]]></category>
<author><![CDATA[刘茂华，韩梓威，陈一鸣，刘正军，韩颜顺]]></author>
<guid><![CDATA[http://journal.nudt.edu.cn/gfkjdxxb/article/abstract/202202016]]></guid><cfi:id>1</cfi:id><cfi:read>true</cfi:read></item>
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