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11.
针对低信噪比时莱斯信道下特征提取准确性难以保证、识别准确率偏低等问题, 提出一种基于Choi-Williams分布(Choi-Williams distribution, CWD)和深度残差收缩网络(deep residual shrinkage network, DRSN)的通信辐射源信号调制方式识别方法。利用CWD将时域复信号转换为二维时频矩阵, 对深度残差网络添加软阈值化得到DRSN, 将时频矩阵样本用于对DRSN的训练, 最终构建不同信噪比下的调制方式识别网络。仿真实验表明, 基于RadioML2016.10a数据集, 利用部分先验信息的情况下, 该分类识别方法具有较高的识别准确率和噪声鲁棒性。在0 dB时, 对11类信号的总体识别准确率达到了89.95%;在2 dB以上时, 总体识别准确率均超过91%, 优于其他深度学习识别方法。 相似文献
12.
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为解决信号调制方式的开集识别问题,基于生成对抗网络提出了一种适用于一维信号数据的重构判别网络模型,该模型由重构网络和判别网络组成,分别用来重构和判别输入信号。两个网络在相互对抗的训练过程中,对已知调制方式信号的数据分布形式充分学习,使得重构后的输出不仅能够呈现已知调制方式信号更多有用的信息,而且能够扰乱未知调制方式的信号,从而增强判别网络对输入信号调制方式的判别能力。仿真结果表明,该模型能够实现信号调制方式的开集识别,而且在信噪比大于0 dB时,对已知调制方式和未知调制方式信号的识别率均大于93%。 相似文献
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蔡小爱 《齐齐哈尔大学学报(自然科学版)》2020,36(3)
为实现对校园一卡通门禁道红外线主动识别,提出基于红外成像特征检测的校园一卡通门禁道红外线识别方法,建立门禁道红外线识别的成像模型。采用主动边缘轮廓检测方法进行门禁道红外线的特征提取,采用Harris角点检测方法对校园一卡通门禁道红外图像的特征点进行检测。结合相邻帧像素融合的方法进行红外图像的信息融合,采用目标主动检测方法进行门禁信息的特征检测和提取,构建校园一卡通门禁道红外图像的模糊特征检测和信息跟踪融合识别模型,实现校园一卡通的门禁道红外线识别优化。仿真结果表明,采用该方法进行校园一卡通的门禁道红外线识别的特征分辨能力较好,识别精度较高。 相似文献
16.
王利坡 《中国科学:物理学 力学 天文学》2020,(4):8-16
与描述湍流速度场的流线管单元[Wang L. On properties of fluid turbulence along streamlines. J Fluid Mech,2010, 648:183–203]的思想类似,为了描述湍流涡矢量场的结构,我们提出了一种新的结构分析方法,即涡线单元,可以用单元尺度和极值点涡量差值来表征.涡线单元与常用的涡管结构的不同可以概括为:涡线单元结构可以定量描述,并且是全空间填充的.在理论上这两个条件是保证我们可以将涡线单元的结构分析与全流场统计规律联系起来的必要前提,帮助理解和重构湍流涡量场.根据直接数值模拟数据,我们研究了涡线单元的统计与结构特性,包括尺度与手性等.根据涡线单元结构可以定量表征精细的条件统计,例如发现涡相关的动力学参数(例如拟涡能耗散率和涡拉伸率)强烈依赖于基于涡线单元结构的条件统计.这样一种结构分析方法为深入研究湍流场提供了新的手段. 相似文献
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19.
<正>谷歌公司正与牛津大学的两支人工智能研究小组合作,研制先进的类人机器人。第一支研究小组的任务是帮助机器人更好地了解用户的想法和意图,第二支研究小组的任务是通过深度学习技术提高机器人的视觉识别能力。据国外媒体报道称,谷歌正在研制一种模拟人类大脑的超快量子芯片,这让搜索和软件更加直观。被谷歌收购的人工智能创业公司Deep Mind联合创始人、谷歌工程部副总裁杰米斯·哈萨比斯在博客中表示:"对于当前的人工智能研究来说,这无疑是一个非常令人兴奋的时刻。我们在很多方面不断取得进步,其中包括图像识别和语言理解能力。我们很高兴地宣布与牛津大学展 相似文献
20.
低电阻率油藏作为一种非常规油藏已被人们所认知,由于成因机制复杂,识别难度大,常被人们遗漏或错判。为了详细研究陕北志丹地区低电阻率油层的成因机制,以长6储层为研究目的层位,采用实验分析、测井曲线重叠法、交会图等方法,建立相关的平、剖面图,并结合研究区试油试采成果,对长6储层低电阻率油层的成因机制进行了深入分析。认为志丹油区低阻油层发育众多,资源潜力大,约占其总储量的40%,分布广泛,成因机制复杂,很难用常规方法进行识别;多数油层电阻率主要介于2~21Ω·m之间,甚至小于0.6Ω·m.最终得出沉积砂体控制作用、岩性细,束缚水饱和度高、粘土附加导电性和高放射性砂岩是长6低电阻率油层发育的主要因素;由于区域地质状况的差异,初步探索出了适合研究区的低电阻率油层识别标准,以便为以后研究低阻油藏提供参考与借鉴。 相似文献