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基于VGGNet的恶意代码变种分类 认领
1
作者 王博 蔡弘昊 苏旸 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2020年第1期162-167,共6页
针对代码复用在同一恶意家族样本中普遍存在的现象,提出了一种利用代码复用特征的恶意样本分类方法。首先将文件的二进制序列分割成RGB三色通道的值,从而将恶意样本转换为彩色图;然后用这些图片基于VGG卷积神经网络生成恶意样本分类模型... 针对代码复用在同一恶意家族样本中普遍存在的现象,提出了一种利用代码复用特征的恶意样本分类方法。首先将文件的二进制序列分割成RGB三色通道的值,从而将恶意样本转换为彩色图;然后用这些图片基于VGG卷积神经网络生成恶意样本分类模型;最后在模型训练阶段利用随机失活算法解决过拟合和梯度消失问题以及降低神经网络计算开销。该方法使用Malimg数据集25个族的9 342个样本进行评估,平均分类准确率达96.16%,能有效地分类恶意代码样本。实验结果表明,与灰度图相比,所提方法将二进制文件转换为彩色图能更明显地强调图像特征,尤其是对于二进制序列中含有重复短数据片段的文件,而且利用特征更明显的训练集,神经网络能生成分类效果更好的分类模型。所提方法预处理操作简单,分类结果响应较快,因此适用于大规模恶意样本的快速分类等即时性要求较高的场景。 展开更多
关键词 恶意代码分类 数据可视化 深度学习 随机失活 卷积神经网络
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面向巡防系统的混沌视频加密技术研究 认领
2
作者 林英新 齐华 刘军 《电子测量技术》 2020年第4期139-142,共4页
巡防系统具有远程视频图像传输的功能,考虑到视频信息传输过程中存在被恶意盗取造成信息严重缺失的情况,在视频传输前需对视频做加密处理。结合H.264视频压缩编码,采用Logistic混沌序列在CAVLC熵编码阶段对视频进行选择性加密,实现了加... 巡防系统具有远程视频图像传输的功能,考虑到视频信息传输过程中存在被恶意盗取造成信息严重缺失的情况,在视频传输前需对视频做加密处理。结合H.264视频压缩编码,采用Logistic混沌序列在CAVLC熵编码阶段对视频进行选择性加密,实现了加密与视频压缩编码兼容。并在Visual Studio 2013中完成了基于Logistic混沌视频加密的仿真,在MATLAB中通过计算视频图像加密前后的PSNR、SSIM及RGB直方图,分析了Logistic混沌视频加密性能。 展开更多
关键词 LOGISTIC 混沌视频加密 H.264视频压缩编码 CAVLC
基于嵌入式的PSO-BP神经网络码率控制算法研究 认领
3
作者 邢钰莹 齐华 刘军 《电子测量技术》 2020年第3期119-122,共4页
在多变的4G移动网络信道中,针对嵌入式移动端视频传输时出现的网络拥塞现象,利用神经网络与码率控制算法相结合的方法,减轻或预防网络拥塞的发生。接收端产生RTCP包并解析出最能直接反映信道情况的延时、丢包和抖动3个信道参数,同时将... 在多变的4G移动网络信道中,针对嵌入式移动端视频传输时出现的网络拥塞现象,利用神经网络与码率控制算法相结合的方法,减轻或预防网络拥塞的发生。接收端产生RTCP包并解析出最能直接反映信道情况的延时、丢包和抖动3个信道参数,同时将其作为输入参数反馈给神经网络,将想要预测的码率值作为输出参数,X264编码器根据最佳预测码率更新编码速率。对BP神经网络和PSO-BP神经网络算法编码速率的预测结果进行了比较,说明优化过的码率控制算法的预测误差更小。为了贴近实际,NS2仿真通过添加不同干扰流的实验及分析得到预测性能和结果,该方法可以将反映视频质量的参数PSNR值控制在32~37之间,码率的预测误差控制在±60 kb/s左右。实验结果表明,该算法在拥塞情况下能够有效调整码率,实现流畅、清晰的视频传输。 展开更多
关键词 嵌入式 移动视频传输 NS2 PSO-BP神经网络 码率控制
基于谱聚类的无监督特征选择算法 认领 被引量:2
4
作者 谢娟英 丁丽娟 王明钊 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期1009-1024,共16页
基因表达数据具有高维小样本特点,包含了大量与疾病无关的基因,对该类数据进行分析的首要步骤是特征选择.常见的特征选择方法需要有类标的数据,但样本类标获取往往比较困难.针对基因表达数据的特征选择问题,提出基于谱聚类的无监督特征... 基因表达数据具有高维小样本特点,包含了大量与疾病无关的基因,对该类数据进行分析的首要步骤是特征选择.常见的特征选择方法需要有类标的数据,但样本类标获取往往比较困难.针对基因表达数据的特征选择问题,提出基于谱聚类的无监督特征选择思想FSSC(feature selection by spectral clustering).FSSC对所有特征进行谱聚类,将相似性较高的特征聚成一类,定义特征的区分度与特征独立性,以二者之积度量特征重要性,从各特征簇选取代表性特征,构造特征子集.根据使用的不同谱聚类算法,得到FSSC-SD(FSSC based on standard deviation) FSSCMD(FSSC based on mean distance)和FSSC-ST(FSSC based on self-tuning)这3种无监督特征选择算法.以SVMs(support vector machines)和KNN(K-nearest neighbours)为分类器,在10个基因表达数据集上进行实验测试.结果表明,FSSC-SD、FSSC-MD和FSSC-ST算法均能选择到具有强分类能力的特征子集. 展开更多
关键词 谱聚类 无监督特征选择 特征独立性 特征区分度 特征重要度
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ISAR成像系统的二维资源自适应调度算法 认领
5
作者 杜毅 廖可非 +1 位作者 欧阳缮 陈怡君 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期339-345,共7页
现有认知雷达成像系统的资源调度策略只从距离向(或波形设计)或者方位向一个维度进行资源调度,没有充分分配和利用雷达系统资源,为此提出了一种针对步进频率逆合成孔径雷达成像系统的二维资源自适应调度算法,来进一步提高雷达系统的工... 现有认知雷达成像系统的资源调度策略只从距离向(或波形设计)或者方位向一个维度进行资源调度,没有充分分配和利用雷达系统资源,为此提出了一种针对步进频率逆合成孔径雷达成像系统的二维资源自适应调度算法,来进一步提高雷达系统的工作效率。该算法在对目标特征认知的基础上,根据压缩感知原理,计算对目标二维稀疏观测所需脉冲资源,依据二维资源调度模型,自适应分配二维脉冲资源,实现对多目标的交替稀疏观测成像。最后通过仿真验证了算法的可行性并与常规算法相比在资源饱和的情况下,可以执行更多的成像任务。 展开更多
关键词 步进频率 逆合成孔径雷达 压缩感知 资源调度 认知成像
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基于深度学习的集成化装备故障诊断方法综述 认领
6
作者 邢砾文 姚文凯 黄莹 《计算机测量与控制》 2020年第8期1-8,共8页
集成化装备的结构和功能日益复杂,传统的故障诊断方法难以进行准确的特征提取,而深度学习具有强大的学习能力,能够有效挖掘特征,适合于集成化装备的故障诊断;为此,首先按照应用领域的不同,分别描述了国内外基于深度学习的故障诊断最新... 集成化装备的结构和功能日益复杂,传统的故障诊断方法难以进行准确的特征提取,而深度学习具有强大的学习能力,能够有效挖掘特征,适合于集成化装备的故障诊断;为此,首先按照应用领域的不同,分别描述了国内外基于深度学习的故障诊断最新研究进展;其次,简要介绍了3种典型的深度学习故障诊断方法(深度置信网络、堆栈自编码机和卷积神经网络),整理出已经取得的成果和存在的问题并做出总结;而后将基于深度学习实现故障诊断面临的挑战总结为6种类型,并根据前文总结出的研究成果提出了研究思路;最后结合实际应用情况,提出了4种发展方向。 展开更多
关键词 深度学习 集成化装备 故障诊断 方法综述
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基于深度学习的含未知复合故障多传感器信号故障诊断 认领
7
作者 邢砾文 姚文凯 黄莹 《重庆大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第9期93-100,共8页
深度学习在故障诊断领域的应用已比较成熟,其中卷积神经网络(CNN, convolution neural networks)和长短时记忆网络(LSTM, long short-term memory networks)就是典型模型之一。CNN作为一种常用的多传感器信号故障诊断方法,能够获得较好... 深度学习在故障诊断领域的应用已比较成熟,其中卷积神经网络(CNN, convolution neural networks)和长短时记忆网络(LSTM, long short-term memory networks)就是典型模型之一。CNN作为一种常用的多传感器信号故障诊断方法,能够获得较好的诊断效果,却无法实现未知复合故障的诊断,为解决这个问题,提出CNN-LSTM-FCM(fuzzy C-means)模型。LSTM对具有前后联系的时间信号更敏感,利用这个特点将LSTM与CNN相结合,实现未知信号的诊断,并通过概率分类输出实现了复合故障的解耦,CNN-LSTM-FCM模型本身优化参数设计,进一步提高了诊断精度。使用化学过程故障测量数据进行实验,结果表明CNN-LSTM-FCM模型诊断准确率可达到97.15%,优于CNN模型和LSTM模型,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 深度学习 CNN LSTM FCM 多传感器 未知复合故障 故障诊断
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MEMS陀螺自适应分段温度补偿方法 认领
8
作者 沈晓卫 常瑞花 +1 位作者 周泉 左东广 《传感器与微系统》 CSCD 2020年第8期26-29,共4页
针对微机电系统(MEMS)陀螺零偏受温度影响较大的问题,提出一种自适应分段温度补偿方法。根据全温度区间下温度曲线的变化关系,设计一种规则自动提取合适的拐点;以拐点作为分段区间的端点,将温度曲线划分为多个不等间距的单调区间,并对... 针对微机电系统(MEMS)陀螺零偏受温度影响较大的问题,提出一种自适应分段温度补偿方法。根据全温度区间下温度曲线的变化关系,设计一种规则自动提取合适的拐点;以拐点作为分段区间的端点,将温度曲线划分为多个不等间距的单调区间,并对各个区间温度曲线进行多项式拟合,形成陀螺的零偏温度模型;通过温度模型计算陀螺当前温度下的零偏值,再从陀螺输出中去除零偏,完成温度零偏标定。实验结果表明:与传统固定分段线性拟合相比,所提方法拟合系数更少,最大误差由2.56×10^-2(°)/s减小为0.51×10^-2(°)/s,能够有效补偿温度变化范围较宽、非线性变化情况下的陀螺温度零偏,工程实用性强。 展开更多
关键词 微机电系统(MEMS)陀螺 零偏 温度补偿 分段拟合
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四帧间差分和改进混合高斯模型对运动目标的检测 认领
9
作者 李笑 杨宇 徐一鸣 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第15期6141-6150,共10页
针对运动目标检测过程中已有算法难以同时提高准确性和实时性的问题,提出四帧间差分结合改进的混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)算法,首先利用四帧间差分对预处理的视频帧差分处理,得到背景区域和运动区域;其次,使用改进的GMM... 针对运动目标检测过程中已有算法难以同时提高准确性和实时性的问题,提出四帧间差分结合改进的混合高斯模型(Gaussian mixture model,GMM)算法,首先利用四帧间差分对预处理的视频帧差分处理,得到背景区域和运动区域;其次,使用改进的GMM,借助计数器调整高斯模型,提高高斯分量的自适应性,根据单位灰度值确定高斯分量个数,并引入敏感参数改进传统混合高斯模型对学习率的依赖;模型更新时借助计数器确定更新时机;最后,对结果使用形态学处理,提高目标提取的精确度。与已有算法的性能相比,查准率和查全率的调和平均值提高了约44.8%,对GMM算法的改进使得模型训练与检测的计算时间分别缩短至原算法的0.16倍、0.27倍,相比传统的混合高斯模型和文献中的方法,计算时间分别缩短至1/54、1/4、16/25,且对多种场景均能有效适应。 展开更多
关键词 四帧间差分 改进的混合高斯模型 前景分离 运动目标检测
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基于多步攻击的多跳通信网拓扑态势预测仿真 认领
10
作者 徐一鸣 李笑 +1 位作者 杨凯凯 杨宇 《计算机仿真》 北大核心 2020年第6期4-7,12,共5页
针对传统通信网拓扑态势预测方法存在误差较大、异常检测不准确问题,研究采用多步攻击下多跳通信网拓扑态势预测方法。利用通信网中节点空间方位分布与网络链路特性构建通信网拓扑模型,引入SVM对通信网络拓扑态势数据进行分类。根据创... 针对传统通信网拓扑态势预测方法存在误差较大、异常检测不准确问题,研究采用多步攻击下多跳通信网拓扑态势预测方法。利用通信网中节点空间方位分布与网络链路特性构建通信网拓扑模型,引入SVM对通信网络拓扑态势数据进行分类。根据创建多跳通信网络拓扑模型,找到拓扑态势序列历史内的相似模态,将所有级别模态使用延续效应加权算法计算,分析所有模态概率,完成通信网拓扑态势预测。实验结果证明,研究方法能够准确预测多步攻击下的异常态势,并且对于一般态势的预测精度要远远高于传统方法。根据实验结果可得结论,研究方法具有较优性能,应用前景良好。 展开更多
关键词 多步攻击 多跳通信网 拓扑态势 态势预测 仿真
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基于人机交互式图割的目标快速提取 认领
11
作者 徐秋平 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2020年第2期299-306,共8页
根据RGB颜色值表征像素距离,运用图割理论,提出一种人机交互式的目标快速提取方法。在目标外围人工划出封闭折线作为初始活动轮廓线,向内生成单侧变宽域,消除前后重叠,避免重复切割,构造能量函数,生成s-t网络,通过对s-t网络的最小代价... 根据RGB颜色值表征像素距离,运用图割理论,提出一种人机交互式的目标快速提取方法。在目标外围人工划出封闭折线作为初始活动轮廓线,向内生成单侧变宽域,消除前后重叠,避免重复切割,构造能量函数,生成s-t网络,通过对s-t网络的最小代价切割实现目标提取。后期对局部错误提供方便快捷、安全导向、手自结合的纠错措施。实验表明,所提算法人机交互方便快捷,纠错方式有效完备,目标提取快速准确。 展开更多
关键词 目标提取 图像分割 图割 人机交互
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无人机地空信道模型仿真与特性分析 认领
12
作者 胡健生 罗卫兵 刘颖 《电讯技术》 北大核心 2020年第1期27-32,共6页
针对当前无人机地空信道模型存在的局限性,根据实际测量结果,对现有模型进行改进和仿真验证,并对其时变特性和稀疏特性进行了分析。首先,分析了多径的间歇性和瞬时多普勒频移特性。其次,从微观时间尺度上,得到多径的时延和增益仿真数据... 针对当前无人机地空信道模型存在的局限性,根据实际测量结果,对现有模型进行改进和仿真验证,并对其时变特性和稀疏特性进行了分析。首先,分析了多径的间歇性和瞬时多普勒频移特性。其次,从微观时间尺度上,得到多径的时延和增益仿真数据。最后,对宽带通信系统下的离散信道冲激响应进行了定量分析,即在连续几个符号周期内,抽头增益近似线性变化,并且在时域上具有明显的稀疏特性。研究成果为无实测数据下的无人机地空通信系统提供了验证模型,为线性时变信道稀疏重构方法的应用提供了依据。 展开更多
关键词 无人机 地空通信系统 离散信道冲激响应 稀疏重构
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基于QC LDPC码的优化分层调度译码算法 认领
13
作者 蔡弘昊 《移动信息》 2020年第5期00014-00016,共3页
基于低密度奇偶校验码(Low Density Parity-Check Codes,LDPC)在工程实现上的需求,设计了一种优化分层调度方案下归一化最小和(Normalized Min-Sum Algorithm,NMSA)译码算法。算法基于802.16标准下的(2304,1152)准循环(Quasi... 基于低密度奇偶校验码(Low Density Parity-Check Codes,LDPC)在工程实现上的需求,设计了一种优化分层调度方案下归一化最小和(Normalized Min-Sum Algorithm,NMSA)译码算法。算法基于802.16标准下的(2304,1152)准循环(Quasi-Cyclic,QC)LDCP码,其结构化的校验矩阵利于存储及并行实现,且NMSA降低了校验节点更新过程的计算复杂度。通过计算机仿真确定修正因子及调度顺序,分析发现该优化算法较传统算法在误码率为10-6时,有0.2 dB的增益。 展开更多
关键词 802.16标准 归一化最小和算法 分层调度方案
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一种可以兼顾远近距离的紧凑型武警用红外热像仪光学系统 认领
14
作者 赵志远 《红外技术》 CSCD 北大核心 2020年第12期1159-1163,共5页
本文设计了一种可以兼顾远近距离的紧凑型武警用红外热像仪光学系统,给出了一个设计实例,系统工作波段为8~12μm,中心波长为10μm,长焦距为150mm,短焦距为50 mm,F数为1.1,可匹配像元数为384×288、像元大小为17μm×17μm的非... 本文设计了一种可以兼顾远近距离的紧凑型武警用红外热像仪光学系统,给出了一个设计实例,系统工作波段为8~12μm,中心波长为10μm,长焦距为150mm,短焦距为50 mm,F数为1.1,可匹配像元数为384×288、像元大小为17μm×17μm的非制冷红外焦平面探测器。系统通过变倍组的轴向移动实现变焦,通过引入二元光学面和非球面减小成像系统体积,减轻重量,提高成像质量,设计结果表明,该热成像系统取得了良好的成像,可用于火灾消防救援、森林防火、夜间侦查、边防监控等工作。 展开更多
关键词 光学设计 红外成像系统 紧凑型 非制冷焦平面 二元光学
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可重构轨道角动量天线的研究进展 认领
15
作者 刘晓宇 朱永忠 彭国豪 《电讯技术》 北大核心 2020年第6期732-738,共7页
可重构轨道角动量(Orbital Angular Momentum,OAM)天线技术是突破通信瓶颈的关键技术之一,其在视距(Line of Sight,LOS)通信中的优势可以广泛应用于数据中心的信息交换、无人机空对地通信、无线回程通信和雷达探测等领域。总结了目前常... 可重构轨道角动量(Orbital Angular Momentum,OAM)天线技术是突破通信瓶颈的关键技术之一,其在视距(Line of Sight,LOS)通信中的优势可以广泛应用于数据中心的信息交换、无人机空对地通信、无线回程通信和雷达探测等领域。总结了目前常见的模数、极化、方向图和混合可重构OAM天线及其实现形式,比较了当前可重构OAM天线的性能,展望了未来可重构OAM天线在无线通信领域的发展方向,为新型可重构OAM天线的研究与优化提供参考。可重构OAM天线的研究对无线通信系统的发展具有重要意义,在可重构OAM天线下一步的发展中,需要将新型材料与金属结构相结合,基于均匀环形阵列(Uniform Circular Array,UCA)原理的新型可重构OAM天线仍是研究重点。 展开更多
关键词 无线通信 轨道角动量天线 可重构天线 均匀环形阵列
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贯彻军民融合发展战略以促进武警院校实验室建设 认领
16
作者 杨衡亮 《现代计算机》 2020年第19期86-88,108,共4页
实验室作为武警院校教学实践、科学研究、学术交流、训练保障的实践基地,在人才培养和院校发展中地位十分重要。分析现有建设现状,提出贯彻军民融合战略、加快实验室建设发展具体可行的措施策略,从而推动武警院校实验室建设发展,促进人... 实验室作为武警院校教学实践、科学研究、学术交流、训练保障的实践基地,在人才培养和院校发展中地位十分重要。分析现有建设现状,提出贯彻军民融合战略、加快实验室建设发展具体可行的措施策略,从而推动武警院校实验室建设发展,促进人才培养质量提高。 展开更多
关键词 军民融合 共建 实验室
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利用光流相关分析检测异常人群行为 认领
17
作者 李笑 徐一鸣 李林阳 《中国新技术新产品》 2020年第11期34-35,共2页
目前准确和快速地检测各种异常事件是视觉监控的主要目标,该文提出了一种基于光流相关分析的人群异常行为快速准确的检测方法,在标准数据集UMN和PETS 2009上进行实验。结果表明,该方法检测速度快,准确率达到了97.2%。此外,在适当的光照... 目前准确和快速地检测各种异常事件是视觉监控的主要目标,该文提出了一种基于光流相关分析的人群异常行为快速准确的检测方法,在标准数据集UMN和PETS 2009上进行实验。结果表明,该方法检测速度快,准确率达到了97.2%。此外,在适当的光照条件下,相关值的范围较大,反之相关值的范围较小。在实验验证的基础上,最佳阈值为0.75,可满足各种光照条件下的事件检测。 展开更多
关键词 异常人群行为 光流相关分析 相关系数 最优阈值
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基于循环平稳特征的分阶段直扩超宽带信号检测 认领
18
作者 王晓蓉 宋晓鸥 《电讯技术》 北大核心 2020年第9期1075-1079,共5页
超宽带(Ultra Wideband,UWB)信号检测对实现超宽带定位具有重要意义。针对低信噪比下直扩超宽带信号(Direct Sequence Spread Spectrum UWB,DS-UWB)功率谱密度极低,难以通过传统手段检测的问题,提出了一种基于循环平稳特征的分阶段直扩... 超宽带(Ultra Wideband,UWB)信号检测对实现超宽带定位具有重要意义。针对低信噪比下直扩超宽带信号(Direct Sequence Spread Spectrum UWB,DS-UWB)功率谱密度极低,难以通过传统手段检测的问题,提出了一种基于循环平稳特征的分阶段直扩超宽带信号检测算法。在介绍直扩超宽带的信号模型的基础上,提出了改进循环平稳特征检测方法,分析了二元假设两种情形下灰度图的差异,利用这种差异将两类图像放入卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)自行训练提取特征,进而利用训练好的网络进行检测。为更高效检测出信号,采用分阶段检测,即第一阶段先进行能量检测,若未检测到,则进入第二阶段改进循环平稳特征检测。仿真结果表明,在信噪比小于-8 dB时,所提方法的检测性能明显优于传统的循环平稳特征检测。 展开更多
关键词 直扩超宽带信号 能量检测 循环平稳 卷积神经网络
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基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法 认领
19
作者 彭月平 蒋镕圻 徐蕾 《测控技术》 2020年第7期44-50,共7页
针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络(C3D)与广义回归神经网络(GRNN)的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法。该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改... 针对传统人群行为识别算法受人工主观因素影响较大等问题,综合三维卷积神经网络(C3D)与广义回归神经网络(GRNN)的优势和特点,提出并实现了基于C3D-GRNN模型的人群异常行为识别算法。该算法首先采用ViBe算法确定运动目标区域,然后通过改进C3D网络提取目标的HOG时空特征,再加入GRNN层进行分类训练,最后根据训练好的C3D-GRNN模型完成人群异常行为的识别与分类。实验结果表明:所提算法的HOG时空特征能够明显提升对人群行为的表达能力,减少了特征提取工作量,并且该方法的准确度和鲁棒性均高于支持向量机等其他同类方法,为小样本数据集的分类问题提供解决新思路,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 人群异常行为 卷积神经网络 广义回归神经网络 HOG特征
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基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法 认领
20
作者 王晓蓉 宋晓鸥 《电讯技术》 北大核心 2020年第12期1470-1474,共5页
针对超宽带循环平稳检测存在的门限难以设定、低信噪比下检测延迟较大的问题,提出了基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法。首先将信号整个三维循环谱归一化为二维灰度图,与噪声对应的灰度图比较差异,再将两类图像放入卷积神经网络(C... 针对超宽带循环平稳检测存在的门限难以设定、低信噪比下检测延迟较大的问题,提出了基于累积和的改进超宽带循环平稳检测算法。首先将信号整个三维循环谱归一化为二维灰度图,与噪声对应的灰度图比较差异,再将两类图像放入卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)自行训练提取特征,解决门限难以确定的问题。若分析三维循环谱的时间块长过短,将导致信号灰度图特征在有无噪声情况下区别不大;若块长过长会导致检测延迟较大。为此,采用累积和算法提取网络全连接层输出的信号概率作为累积和的观测统计量,自适应检测所需采样时间长度。将所提算法与传统循环平稳检测以及结合了CNN的循环平稳检测进行对比,仿真表明所提算法在低信噪比下性能最优。 展开更多
关键词 超宽带信号检测 累积和算法 循环平稳检测 卷积神经网络
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