基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

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.     

基于大津算法和深度学习的开集声纹识别自适应阈值计算方法

针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.     

目标电磁散射的面中心立方体网格FDTD方法

基于面中心立方体(face-centered cube, FCC)网格的空间结构, 由麦克斯韦方程出发, 推导了基于FCC网格的单轴各向异性介质完全匹配层(uniaxial anisotropic media perfectly matched layer, UPML)吸收边界条件以及近-远场外推边界条件的三维迭代式。通过典型算例, 先后验证了基于面中心立方体网格的时域有限差分(FCC-finite difference time domain, FCC-FDTD)方法的UPML吸收边界条件和近远场外推边界条件的正确性。最后通过计算金属球的后向雷达散射截面(radar cross section, RCS)比较了FCC-FDTD方法与传统FDTD方法的计算精度, 结果显示FCC-FDTD方法具有更高的计算精度。     

基于改进主观贝叶斯方法识别电熔镁炉异常工况

电熔镁炉熔炼过程信息包含大量的不确定性，基于大数据分析的方法难以应用.为准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况，提出一种基于改进的主观贝叶斯在线规则推理方法.传统的主观贝叶斯方法参数赋值范围过大，针对这一问题，使用映射函数将参数赋值范围缩小到有限区间，以提高方法的实用性.在规则推理时，使用模糊隶属度函数对观察和证据进行模糊匹配，以提高工况识别的鲁棒性和准确率.仿真分析表明该方法可以有效描述规则中的不确定性信息，准确识别电熔镁炉熔炼过程的异常工况.     

基于深度学习的多模态眼科图像回归预测

青光眼是世界第二大致盲性眼病，视网膜神经纤维层（RNFL）缺损是诊断青光眼的重要特征。在临床应用中主要采用光学相干断层扫描（OCT）测量RNFL厚度。然而在我国的多数中小型医院和体检中心，只有眼底照相机而不具备OCT设备。因此利用眼底照和OCT的多模态数据，设计了一种基于眼底照来预测RNFL厚度的深度残差回归神经网络。该网络通过眼底照中的局部区域信息预测此区域的RNFL厚度，并对视盘外围一周范围内的RNFL厚度给出全面的刻画。在一个来自北京同仁医院的真实数据集上的实验结果显示，本文算法预测的RNFL厚度值与OCT测量值具有高度的一致性（对于正常眼平均绝对误差E_MA=14.884，Pearson相关系数r=0.885，决定系数R²=0.781；对于青光眼E_MA=15.108，r=0.872，R²=0.754）。评估结果表明所提方法对基于眼底照预测RNFL厚度具有良好的临床实用性。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

基于改进CLDNN的辐射源信号识别

传统辐射源信号识别方法往往需要人工提取特征,不仅对专业知识要求较高,而且人为选择的特征不能够保证适用于大多数类型信号的识别,识别精度和识别速度也不能兼顾。针对上述问题,将语音处理领域常用的深度学习模型——卷积长短时深度神经网络(convolutional long short-term deep neural network, CLDNN)引入到辐射源信号的识别中,并将该模型中的长短时记忆层改为双向门控循环单元层。模型的输入为原始时间序列数据,特征提取和分类识别过程均在网络中进行,避免了人工选择特征的不完备性。实验结果表明,所提模型在低信噪比情况下也能够有效识别信号类型,同时与其他模型相比,实现了识别精度和识别速度之间的平衡。     

基于CWD和残差收缩网络的调制方式识别方法

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。