基于Transformer-VAE的ADS-B异常检测方法

针对现有的异常检测算法无法同时捕捉广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)报文序列中的长程依赖关系、随机性以及整体性特征的问题,提出了基于Transformer变分自动编码器(variational autoencoder, VAE)的ADS-B异常检测算法,以Transformer编码器和解码器作为VAE的推断网络和生成网络来学习ADS-B报文序列的时序分布。由Transformer编码器的自注意力机制建模序列中的长程依赖关系,生成反映报文序列整体性特征的随机变量,并采用一个特殊的融合模块融合该随机变量与Transformer解码器的输出以实现报文的重构,最终通过重构误差来检测异常。实验表明,所提出的方法在不同攻击场景下,均优于相关基线算法。     

机场三维态势呈现中IMMKF平滑ADS-B数据

针对基于广播式自动相关监视(automatic dependent surveillance-broadcast, ADS-B)数据进行机场三维态势呈现的应用,研究了在态势显示的第一步,ADS-B数据精度不高、不平滑问题,预处理后数据可以用于后续插值生成高帧率的航迹数据。交互式多模型卡尔曼滤波(interacting multiple model Kalman filter, IMMKF)算法可以较好地解决机场场面运动目标ADS-B轨迹数据的实时平滑问题。首先,根据飞机的真实运动情况建立了飞机的匀加速运动、匀速转弯运动及匀速运动模型,然后利用卡尔曼滤波Singer模型与IMM相结合的IMMKF算法对场面飞机的ADS-B轨迹进行了跟踪滤波,达到目标轨迹光滑的效果。实验结果表明,与多种经典的滤波方法相比, IMMKF方法在保证了光滑性的情况下跟踪失败概率低,可实时计算,精度能满足要求。     

基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation, HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。     

基于形态学自适应分块的高分辨SAR多特征增强算法

传统基于l1范数正则化算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)模型的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)压缩感知类稀疏成像算法易丢失弱散射点.基于扩展型组LASSO系列模型的算法虽可增强SAR结构特征以保留弱散...     

基于改进Lagrange乘子法的交通信号配时优化研究

为提高交叉口的机动车通行效率及环境效益,采用改进罚参数来构造一种新的Lagrange乘子法对交叉路口的交通信号进行优化配时。通过权重系数建立车辆延误与尾气排放的数学模型,利用改进Lagrange乘子法进行优化,将其结果与两种典型智能算法的优化结果进行对比,并利用VISSIM(Verkehr in Stadten Simulation)微观交通可视化仿真软件进行验证。实验结果表明,该方法优化的信号配时使车辆延误降低19.89%,尾气排放量降低2.379%,可见大比例优化了交叉口的车辆延误,同时可以降低尾气排放量。     

基于稀疏信号处理的穿透成像增强算法

针对表层穿透雷达应用于无损检测成像时精度与效率难以同时有效满足的问题,提出一种基于稀疏信号处理的穿透成像增强算法.该方法在基于l1范数正则化(L1-based regularization,L1R)稀疏成像方法的基础上,结合交替方向乘子法求解最优化函数,并根据目标函数通过对偶迭代运算得到稀疏特征增强后的复图像数据.实测...     

带约束的卷积语音信号频域盲分离方法

在实际的室内环境中,多通道的语音混合是一个卷积混合信号,在频域利用ICA进行分离时,不同频点上分解出的源信号的次序不确定,需要用后处理方法确定源的对应关系。提出了一种利用波达方向(DOA)作为约束条件的频域盲源分离方法,可以在线地解决频域中的次序不确定性,并且不需要已知传感器及源信号位置等先验知识。仿真结果表明,该方法能够有效地分离卷积混合语音信号,比现有相关的方法更精确。     

动态超表面天线阵列混合发射波束成形

动态超表面天线(dynamic metasurface antenna, DMA)阵列是一种可实现模拟-数字混合波束成形的新型阵列结构, 其模拟波束成形部分由DMA实现, 系统实现的复杂度低。本文研究基于DMA阵列的混合发射波束成形, 核心问题是模拟与数字发射权值的联合优化。该文基于交替优化思想将模拟-数字权值联合优化问题分解为多个子问题, 提出一种基于交替方向乘子法(alternating direction multiplier method, ADMM)的求解方法。该方法首先引入辅助变量简化问题模型, 然后通过交替优化求解辅助变量、数字权值和模拟权值。其中, 辅助变量求解具有闭式表达式, 数字权值与模拟权值解耦合后利用ADMM分别求解。仿真结果表明, DMA阵列与典型的唯相混合阵列和恒模约束下的唯相阵列相比, 具有更好的混合发射波束成形性能。     

基于相参积累的捷变频雷达系统相位误差估计与稀疏场景重构算法

针对系统相位误差导致的捷变频雷达目标回波信号相参积累性能下降问题,构建了系统相位误差下捷变频雷达目标回波信号相参积累模型,并基于目标的距离-速度二维稀疏性建立了最小e1范数优化模型,提出一种基于交替方向乘子法的系统相位误差估计与目标场景稀疏重构联合处理算法,实现了系统相位误差和目标参数的精确估计.仿真结果表明,在信噪比...     

交替二进制偏移载波信号的多参数盲估计

针对恒包络交替二进制偏移载波(alternate binary offset carrier, AltBOC)信号调制方式复杂, 导致信号参数盲估计困难的问题, 提出一种基于频域累积的循环谱盲估计算法。首先根据信号模型求取AltBOC信号的循环自相关函数, 并将该循环自相关函数等效为16个子信号的循环自相关函数之和; 其次利用傅里叶变换分别对其循环谱进行表示, 并在此基础上进行频域累积, 最后利用信号在循环频率截面上的尖锐脉冲间隔规律估计AltBOC信号的伪码速率、副载波速率以及载频。仿真结果和理论分析表明, 该算法对AltBOC信号的多参数估计能得到较为精确的结果。     

考虑多方利益的大规模共享停车匹配优化策略

为有效缓解大规模停车时的停车乱、停车难问题,围绕停车费用、排队时间以及均衡多个停车场之间的停车需求,构建兼顾多方利益凸优化模型。首先,利用匹配博弈推导出最小化停车费用的稳定双边匹配;然后,同时考虑多方利益来扩展研究,构建的数学模型为凸优化问题,使用交替方向乘子法(ADMM)分布式求解;最后,仿真结果表明基于ADMM分布式优化模型与匹配博弈算法和贪心算法相比,可以满足多方利益,从隐私保护、计算时间与数据传递量等方面分析验证了ADMM分布式优化模型比集中式优化模型更适用于大规模共享停车匹配,并分析验证了考虑多方利益的必要性与权重系数对计算结果的影响。     

基于共形阵的角度和极化信息联合估计算法

针对复杂载体上共形阵列存在多极化接收和遮挡效应的问题,本文提出一种基于方向图矩阵重构导向矢量的改进极化多重信号分类(multiple signal classification, MUSIC)算法。首先对共形天线阵列进行建模,在获取各个阵元的方位和俯仰分量方向图数据后,将方向图数据分解并重构阵列的导向矢量矩阵,最后结合极化MUSIC算法进行波达方向(direction of arrival, DOA)和极化参数联合估计。相对于理论导向矢量的极化MUSIC算法,本文所提改进算法在解决了遮挡效应的同时具有更高的估计精度,并可有效降低运算量。仿真实验结果验证了这一结论。     

基于雷达回波的UWB SAR方向图校准

低频UWB SAR系统具有较大的方位向积累角,天线方向图非均匀性对系统性能的影响不能忽略。利用接收信号空间和场景空间的对应关系,结合成像模型定性地讨论了天线方向图对系统性能的影响。考虑了距离校正因子、杂波、噪声和目标散射特性等因素后,给出基于脉压回波的天线方向图估计和校正的方法,并用计算机仿真验证了该方法的有效性。     

考虑储能寿命和通信故障的微电网群优化调度

为保障微电网运行的经济性与稳定性,需考虑可再生能源的功率波动和电池储能系统的寿命特性。探究充放电深度与速率对电池储能系统寿命的影响,建立面向实时优化调度的储能电池系统模型,采用交替方向乘子法对微电网集群进行分布式优化调度。该分布式优化方法不需要任何全局信息,能最大程度上保护微电网的隐私。仿真结果表明：所提方法能够使储能电池以较高荷电状态运行,在出现通信故障时仍能使系统稳定、可靠地运行。     

基于噪声圆形特性的宽带相干信号DOA估计方法

针对色噪声下基于差分去噪的宽带相干信号波达方向(direction of arrival, DOA)估计方法对相干信源数有限制的问题,提出一种基于噪声圆形特性去噪和Toeplitz矩阵重构的估计算法。首先,对接收到的信号求取协方差矩阵,利用噪声的圆形特性消除噪声。为达到对协方差矩阵进行Toeplitz矩阵重构的要求,通过协方差矩阵相乘来构造新的数据协方差矩阵。然后,通过Toeplitz矩阵重构来解相干。最后,利用旋转子空间算法准则构造聚焦矩阵,使用传播算子算法实现DOA估计。理论分析及仿真实验验证了该算法的有效性,该算法对相干信源数的奇偶没有限制,同时该算法也适用于高斯白噪声下宽带相干信号DOA估计的场景。     

基于峭度的稳健特定信号盲提取

在盲源提取中,当所要提取信号的峭度在某一区间时,可以采用基于峭度的方法将期望的信号提取出来。如果采用外点惩罚函数法来求解,理论上要求惩罚因子趋于无穷大时才可能收敛到最优解,但是惩罚因子的增大往往导致代价函数的Hessian矩阵病态化。因此,这种方法在实际中稳健性很差。提出了采用Lagrange乘子法来解决特定信号的提取问题,与采用外点惩罚函数法的算法相比,这种方法在惩罚因子相对较小的情况下也能得到最优解。计算机仿真和实际的胎儿心电试验表明了这种方法在收敛速度和稳健性上要优于采用外点惩罚函数法的算法。     

基于数据矩阵分解的相干源方向估计新方法

提出一种相干源存在情况下的波达方向估计新算法。利用阵列快拍数据构造数据矩阵,相关去噪后,通过奇异值分解获得低维信号子空间的估计,然后运用ESPRIT思想估计出波达方向。无论是否存在相干源,新算法均能有效估计出波达方向,并且无需角度搜索,运算量小。该算法虽基于一维线阵,但可直接推广到具有线性性质的二维平面阵,如L形阵、十字阵、双平行线阵等。计算机仿真验证了算法的有效性     

基于插值恢复多通道信号的单通道测向方法

为克服多通道系统硬件量大、造价高及多通道间存在不一致性时性能恶化等不足,提出一种基于插值恢复多通道信号的单通道接收阵列测向方法。此方法采用一个接收通道,各阵元以时分方式工作,采用插值的方法恢复出各路信号,然后运用阵列信号处理算法进行测向。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实验说明该方法的有效性。     

未知相关噪声下的广义波达方向估计算法

针对未知相关噪声情况下信源波达方向的估计,提出一种适用于均匀线阵的广义波达方向估计算法。该算法利用修正后的协方差差分算法,有效地消除了阵元间的相关噪声的影响。不同于以前的算法,提出的算法通过对接收数据的前后向空间平滑协方差矩阵进行共轭运算得到新的变换矩阵,因此修正后的协方差差分矩阵是个实部为零的厄米特矩阵,从而有效地降低了特征分解过程的计算量。本算法能解决相关噪声下,同时分辨相干与非相干信源的问题。理论分析和仿真结果均表明所提算法的有效性。     

基于数据矩阵的非圆相干信号完全解相关算法

提出了一种非圆相干信号完全解相关算法。不同于传统阵列信号中每次快拍形成一组数据矢量,该算法每次快拍形成一组数据矩阵。通过形成的数据矩阵,在矩阵内部实现虚拟平滑以达到解相干目的,通过数学证明,有该数据矩阵形成的信号相关矩阵可以等效成入射端信号为独立源时形成的信号相关矩阵,这样使得相干源之间得到完全解相关。该方法无孔径损失,可检测N-1个相干源(N为阵元个数)。计算机仿真验证了该方法的有效性和优越性。