基于胶囊神经网络的合成孔径雷达图像分类方法

针对合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像的目标分类,传统的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)需要大量的数据样本进行训练,无法在小样本条件下进行,其应用受到限制。提出将胶囊神经网络(capsule network,Capsnet)算法用于SAR雷达图像的分类,针对小样本SAR数据集对Capsnet结构进行轻量化设计,并在MSTAR数据集上验证了该算法的有效性。结果表明,与CNN相比,基于Capsnet的SAR目标分类抗过拟合性强,泛化效果较好,具有更高的准确性,能够很好地实现SAR图像样本的分类。     

基于稳健波束形成的超宽带穿墙成像方法

针对现有超宽带穿墙雷达时域波束成像分辨率低、旁瓣高以及干扰抑制能力弱等问题,提出利用稳健Capon波束形成对目标成像的方法。该方法基于目标回波模型首先补偿近场扩散损耗、墙体传播损耗和折射效应,实现天线阵列接收数据的配准,利用稳健Capon波束成像得到良好的成像分辨率和更好的干扰抑制能力。利用时域有限差分(finite-difference time domain, FDTD)数值仿真和实验数据实现了隐藏目标的二维成像,验证了该方法的有效性。     

基于信号空时结构的子空间多用户检测技术

分析了2种线性多用户器（去相关检测器、MMSE检测器）的性能,和在基站使用无线阵列时,2种线性多用户检测器的性能改善,以及相对于没有使用天线时的性能的提高。说明使用天线阵增加了用户的空间特征,从而增加了用户的可辩性,提高了多用户检测器的性能。成为扩展系统容量的有效途径。     

多址访问中继信道下多边LDPC码

为逼近解码前传半双工多址访问中继信道容量,提出一种多边低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码校验点联合编码（parity jointly coded multi-edge type LDPC codes, PJCMET-LDPC）结构及其度分布优化方法。该结构视中继校验比特为PJCME-TLDPC码的一部分,目的端利用从信源和中继接收的消息联合译码获得所有信源信息。为了分析该编码算法的渐进性能,推导了基于消息错误概率的多边外信息转移图噪声门限分析方法。在此基础上,提出PJCMET LDPC码度分布优化方法。实验仿真表明,与SCC LDPC码和NCC -LDPC码相比,PJCMET-LDPC码可以获得更大的编码增益。     

准平稳信号的Khatri-Rao积联合稀疏分解DOA估计方法

针对准平稳信号的波达方向估计,提出一种基于Khatri-Rao（KR）积的联合稀疏分解算法。该算法借助KR积将阵列接收数据表示成多个虚拟联合稀疏测量矢量模型,通过求解联合稀疏反问题实现波达方向估计,给出了联合稀疏反问题的唯一性条件,解决了当前稀疏分解方位估计不能处理欠定情况的问题。仿真实验验证了算法的有效性,在低信噪比下获得了更高的分辨率。     

基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法

在组网认知雷达中,针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)按优先级进行资源调度时易造成目标任务丢失的问题,提出基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法。该算法将搜索与跟踪任务的时间窗考虑到目标函数中,通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示雷达对目标任务的调度效益,根据调度效益最大准则建立并利用遗传算法求解资源调度模型。对仿真结果分析表明,该方法能够提高组网认知雷达的整体效能。     

基于Spark的合成孔径雷达压缩感知分布式成像

压缩感知(Compressive Sensing,CS)方法在合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)成像中应用广泛,但其存在计算时间长和计算能力扩展性不足等问题。为了解决上述问题,本文提出了一种基于Apache Spark的SAR压缩感知成像分布式成像方法。该方法首先将压缩后的数据沿方位角方向按每一行划分为行向量,然后通过Spark分布式计算平台进行距离向分布式并行重构;将距离向成像的结果矩阵按每一列划分成列向量,再通过Spark分布式计算平台进行方位向分布式并行重构,完成SAR压缩感知成像。此方法利用Spark基于内存的分布式并行计算优势,实现了计算速度是SAR压缩感知的1.9倍,是MapReduce的SAR压缩感知(MR-CS)方法的1.4倍,可见本文方法能够实现SAR压缩感知成像的加速。     

虚拟孔径扩展的机载多通道雷达动目标检测

针对机载多通道合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)在方位孔径受限下地面慢速扩展目标检测性能下降的问题,提出了基于张量积的慢速扩展目标检测和径向速度估计方法。该方法首先在SAR图像域对多通道数据进行张量积操作;然后对扩展目标分布区域的张量数据利用修正的信号拟合方法(tensor product modified signal fitting, TP MSF)检测慢速运动目标,并估计目标径向速度,能有效避免天线方位孔径较小情况下传统自适应匹配滤波方法检测性能下降问题。仿真结果表明,该方法能显著提高低速区的动目标检测概率,同时具有径向速度估计精度高的特点。     

基于DBZP差分相干的GPS信号捕获算法

针对弱信号环境下全球定位系统(global position system, GPS)信号捕获问题,提出了一种基于双块零拓展（double block zero padding, DBZP）差分相干捕获算法。该算法将快速傅里叶变换（fast Fourier transform, FFT)、DBZP、差分相干及频率误差修正等4项技术有机结合,从而有效减小了在FFT计算过程中由大多普勒频移引起的码片速率变化而造成的相关功率损失,同时也削弱了残余多普勒频率造成的功率损失。实验表明,算法能明显提高系统捕获性能,在仿真数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获灵敏度提高了约2.8 dB,并在给定的积分时间及载噪比下,捕获频率误差的标准差小于20 Hz;在实验数据集下,与直接FFT差分相干算法相比,捕获结果信噪比提高了约3 dB。     

基于校验矩阵优化扩展的码率兼容LDPC码设计

为了提高低密度校验（low density parity check, LDPC）码的打孔性能,提出一种基于校验矩阵优化扩展的码率兼容LDPC码设计方法。从码率兼容码的度分布约束关系出发,提出母码的度分布优化算法。在此基础上,结合打孔变量点的译码恢复规则,构造适合打孔的LDPC码校验矩阵。采用贪婪搜索算法逐级最大化不同类型的打孔变量点数目,提高码率兼容系列子码的误码性能。仿真结果表明,与编码高效的码率兼容LDPC码相比,所提方法生成的码率兼容子码误码性能有较大改善,特别是当码率大于0.8时,编码增益提高约0.7~0.8 dB。