基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

基于回波预处理和相参积累的C&I干扰抑制算法

C&I(chopping and interleaving)干扰是一种针对线性调频(linear frequency modulation, LFM)雷达的典型干扰样式, 干扰子信号调频斜率与雷达发射信号相同, 利用信号处理工具分离真实回波与干扰信号难度较大。针对该问题, 以LFM相参雷达抗自卫式C&I干扰为背景, 提出基于回波预处理和相参积累的干扰抑制算法。根据估计的回波时延, 设置距离窗截取受干扰回波段, 在此基础上, 通过对回波预处理, 改变不同重复周期内假目标的快时间位置分布, 通过相参积累实现干扰抑制。仿真试验表明, 所提算法能够有效抑制强干扰背景下的C&I干扰, 干扰抑制后真实目标检测概率大幅提高, 虚假目标数量明显减少。     

基于Petri网的物流派送模型修复分析

目前,模型修复技术应用领域非常广泛,模型修复不仅可以达到完全重放日志的目的 ,还可以最大程度地与原始模型保持相似,能够保留原始模型的价值.因此,越来越多的学者专注于研究模型修复.基于Petri网构建了一个物流派送流程模型,然后将事件日志与流程模型进行一致性检查,主要根据成本对齐测量其偏差,并针对检查到的偏差部分,根据提出的用于辅助模型修复的算法对原始模型进行修复,使得修复后的模型能够完全重放事件日志.最后通过实例分析验证了修复模型的合理性.     

基于直扩超宽带的超声波人体通信技术仿真

现有超声波宽带(UsWB)技术应用于人体通信存在速率不高、对多节点干扰抑制能力有限的问题。为此,提出一种有效抑制多节点干扰的超声波通信技术——直扩超声波宽带(DS-UsWB)技术,利用直接序列扩频和超宽带技术仿真超声人体通信。即在k-Wave中建模人体信道,利用建模信道的冲激响应仿真人体内多节点通信;根据信道冲激响应的时延特性确定发送信号参数,从而克服人体信道的多径效应。系统性能分析和仿真结果均表明,与UsWB技术相比,DS-UsWB可有效抑制多节点干扰和多径干扰,具有更高的速率和更低的误码率。     

单频电磁辐射对雷达的干扰规律

为了提高雷达电磁防护能力,揭示单频电磁辐射对雷达的干扰规律,首先基于雷达测距原理,通过电路非线性失真分析,初步掌握阻塞干扰和假目标干扰规律;而后开展效应试验,对干扰规律进行补充和完善。结果表明带内单频电磁辐射易对受试雷达造成干扰,假目标临界干扰场强明显低于阻塞干扰,最敏感处的差值可达30 dB,但敏感带宽要比阻塞干扰窄50%。随着干扰场强提高,回波峰值电平压缩量先缓慢增加而后近似线性增长,阻塞干扰虽然不会影响探测距离的准确度,但会导致探测距离缩短;假目标出现的位置是随机的,随着干扰场强提高,假目标电平先线性增长,而后趋于恒定。     

具有外部干扰的耦合时滞神经网络固定时间二分同步

针对结构平衡图与结构非平衡图的网络拓扑,考虑了一类具有外部干扰的耦合时滞神经网络模型,分别设计了其固定时间同步控制协议.借助固定时间稳定性理论与不等式技巧,获得了耦合网络在固定时间内达到同步的充分性判据,给出了具体的收敛时间上界,并验证了固定时间同步网络的鲁棒性与抗干扰性.为了扩大网络模型的适用性,考虑的神经网络激活函数为非连续的函数,可借助微分包含与集值李导数理论解释非连续微分方程的动力学行为.最后,分别在结构平衡图和非平衡图下对耦合神经网络的固定时间二分同步进行了数值仿真,验证了控制算法的有效性及理论结果的正确性.     

基于极化单脉冲雷达扩展目标角度估计方法

当单脉冲雷达受到箔条质心干扰时, 将视为波束内存在两个不可分辨的目标, 由于目标和箔条干扰回波混叠耦合, 导致单脉冲测角偏差, 最终致使目标跟踪丢失。对此, 利用宽带单脉冲雷达测角精度高的优点和极化信息, 提出一种基于极化单脉冲雷达的扩展目标角度估计方法。首先，分析宽带单脉冲雷达体制下箔条质心干扰的特点, 给出扩展目标双极化和差信号模型。然后, 根据和、差通道极化回波信号, 通过联立方程组, 估计出目标和箔条干扰的到达角(angle of arrival, AOA), 为后续利用目标角度信息跟踪目标提供条件。最后，通过蒙特卡罗仿真实验分析关键参数对目标角度估计性能的影响, 并与传统单脉冲雷达体制的测角方法进行比较。理论分析和仿真实验表明, 在质心干扰条件下, 宽带单脉冲雷达估计目标AOA的性能要优于传统单脉冲雷达。     

行驶受扰延迟下配送车辆调度的干扰管理决策模型

针对行驶受扰延迟下配送车辆的调度问题,提出了基于多相量子粒子群算法的两阶段干扰管理决策方法.首先以最小化用户时间窗偏离度和最小化配送成本为目标,建立了问题的数学模型;然后对车辆配送发生干扰事件可能采取的干扰管理模式进行了归纳和分类,并在选定模式基础上提出了用多相量子粒子群算法进行路线选择的方法;最后在Solomon算例的基础上通过实验仿真,对所提出方法的性能进行测试,并与全局重调度方法进行对比分析,验证了本文方法不仅达到了优化目标的目的,还满足了干扰管理的实用性要求.     

复方泛影葡胺注射液细菌内毒素检查法研究

探讨采用鲎试剂法代替家兔法进行复方泛影葡胺注射液热原物质检查的可行性.根据临床最大给药剂量计算细菌内毒素限值,按《中国药典》2015年版四部进行实验和结果判断.实验结果表明复方泛影葡胺注射液稀释20倍时对细菌内毒素检查无干扰,细菌内毒素限值为1. 25 EU·m L-1.对3批复方泛影葡胺注射液进行常规检查,结果均符合规定.本项研究建立的复方泛影葡胺注射液细菌内毒素检查法可以替代原有的家兔热原检查法.     

基于流形假设的骨架序列动作识别算法

骨架数据是通过对动作的空间几何位置进行编码获取,可以避免冗余背景信息的干扰, 是动作识别领域常用的数据类型之一.现有骨架数据的动作识别主要分为经典的骨架数据表征和基于深度学习的骨架动作识别应用.相较于传统欧氏度量下的识别方法,流形为更好地研究非线性结构提供了重要数学工具. 然而,目前仍缺乏利用流形假设对骨架数据进行动作识别的相关总结. 因此,从骨架表示、轨迹时间对齐、动作序列表征以及动作分类 4 个关键步骤出发,系统地总结了基于流形假设的动作识别工作,对比了各项工作在基准数据集上的表现. 最后,根据当前动作识别工作的发展趋势,对流形假设在动作识别方向上的进一步改进进行了展望.