天文学家测量到“最缓慢”星系移动速度

美国哈佛-史密森天体物理中心天文学家宣布，已测出天穹中移动最慢星系的速度，该星系就是M33旋涡星系，它另一个非正式名称为Pinwheel(陀螺)。它位于离我们地球约240万光年的地方，可以在离M31星系(仙女星座)不远的天空中找到它，其直径约为50光年，比我们的银河小2倍。     

基于压缩感知的外辐射源雷达目标参数估计方法

外辐射源雷达通过计算互模糊函数来估计目标的距离-多普勒信息,该方法存在弱目标被强目标高副瓣掩盖及分辨率低的问题.为此提出了一种基于压缩感知的外辐射源雷达目标参数估计方法.该方法提出了采用分布式压缩感知同步子空间追踪算法实现距离域稀疏重构,采用扩展正交匹配追踪算法实现多普勒域稀疏重构.仿真和实测数据验证表明,所提方法减少了互模糊函数副瓣的影响并提高了分辨率,同时避免了字典尺寸过大和时间复杂度过高的问题.     

粗糙K-means和AdaBoost结合的雷达辐射源快速识别算法

针对数据集识别难度分布不均匀,提出了基于粗糙K-means和AdaBoost的雷达辐射源快速识别算法。该算法由2个阶段构成:初级识别阶段提出一种改进粗糙K-means算法,将数据特征空间分割为确定区域、粗糙区域和不确定区域,构建雷达辐射源快速识别算法模型,对数据集进行筛选和识别,同时提出了一种确定粗糙K-means算法初始聚类中心和聚类数量以解决其固有缺陷的思路;在高级识别阶段,基于粗糙区域已知数据训练的多类AdaBoost分类器识别不确定区域未知数据,提升识别精度。仿真结果表明:该算法与RBF-SVM和AdaBoost相比,精度浮动在-0.1%到+1.4%之间,训练时间和测试时间分别最大缩短0.857s和0.005s,在保持了较高识别精度和泛化能力的同时,明显降低了计算复杂度,缩短了耗时,提供了设计雷达辐射源快速识别算法的新思路。     

基于SRNN+Attention+CNN的雷达辐射源信号识别方法

针对低信噪比条件下雷达辐射源信号特征提取困难、识别准确率低的问题, 提出一种基于切片循环神经网络(sliced recurrent neural networks, SRNN)、注意力机制和卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)的雷达辐射源信号识别方法, 并在CNN中引入批归一化层, 进一步提升网络的识别能力。模型以雷达辐射源信号幅度序列作为输入, 自动提取信号特征, 输出识别结果。实验结果表明, SRNN相比于门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)训练速度大大提升, 注意力机制和批归一化层能有效提高识别准确率; 在采用8种常见雷达辐射源信号进行的实验中, 所提方法在低信噪比条件下仍有较高的识别准确率。     

基于多面体与平行入射光的光辐射源空间定向方法分析

光辐射源空间定向在航天、军事等领域一直是研究热点.现有研究主要集中在局部视场上的高精度定向,对180°以上视场的定向目前需用多个局部视场组合实现,导致探测系统体积、重量、功耗和成本增加问题.定义光辐射源的辐射能量和方向为矢量,根据辐射余弦定理和矢量定律,推导出了该矢量能用法矢量不共面的3个面的单位法矢量及光辐射源投射在这些面上的能量来求解的结论,以及该矢量的数学求解公式;基于此结论,利用光的直线传播特性和多面体的几何特性,提出了用多面体实现光辐射源空间360°全视场定向的方法;给出了抗多径干扰的方法;推导出了误差上限的计算公式,解决了误差范围的确定问题.实测与仿真结果验证了该方法的正确性和可行性,以及误差分析结果的正确性.当3个测量面的单位法矢量构成的矩阵正交,任一测量面上能量的测量误差值与其真实值的比值上限为5%或1%时,其精度优于2.866°或0.574°.     

闪电VHF辐射窄带干涉仪定位系统

自主改进研制了干涉仪硬件系统,并阐述了VHF辐射窄带干涉仪对闪电的定位原理,该系统基于双基线正交5d线阵列,采用直接高频放大检相,降低了采用变频电路时带来的系统误差,提高了整个系统的精度。以微秒时间分辨率对闪电随时空的发生与发展进行2维（仰角—方位角）定位,同时结合电场变化和辐射强度变化,可以分析闪电辐射源击穿的极性,对地闪的各个过程的发展可以进行细节描述。     

基于残差原型网络的辐射源个体识别

利用深度学习进行通信辐射源识别分类时，现有算法在较低信噪比下的识别能力还不足，且均着重关注各类辐射源个体的类间距离，忽视了类内紧密性。针对此问题，结合残差网络和原型学习基本思想，提出残差原型网络，对输入信号的差分星座轨迹图进行识别。此外，在基于距离的交叉熵损失函数基础上加入原型损失，通过提高类内紧密度的方式进一步扩增了类间距离。通过对5种ZigBee设备的实验，结果表明所提算法在相同信噪比条件下相较于其他算法具有更好的识别性能，在信噪比高于8 dB时，可达到99%以上的准确率。     

评价黑体辐射源精度的理论与实验研究（Ⅰ）

在维恩定律的基础上建立了评价标准黑体辐射源和在线黑体空腕传感器精度的两个新的公式。为验证两个公式的准确性，实际测量了标准黑体辐射源和在线黑体空腔传感器的腔体温度分布。用所建立的公式和以往间接法在同一条件下计算了上述各腔体的精度。     

一种基于GIS和场强测量的辐射源位置估算新方法

提出了一种基于地理信息系统（geographical information system,GIS)和场强测量的辐射源位置估算方法，讨论了影响定位结果的几种可能因素（电波传播、电波传播模型误差、功率测量误差、地球曲率和介电常数），并给出了实际操作中的具体解决方案。该方法将电波传播模型和地理信息系统结合起来，利用各观测点场强测量的相对值，能有效地降低电波的绕射和多径传播的影响，较准确地实现了辐射源的位置估计，这一方法已成功地应用于某型电磁环境检测设备中。     

闪电辐射源多脉冲匹配定位方法

为匹配出更多的闪电辐射源脉冲,定位出更多的闪电辐射源位置,得到清晰的闪电发展通道,提出了一种闪电辐射源多脉冲匹配定位方法。该方法利用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)方法对原始的闪电电场信号进行分解,再将分解得到的部分分量合成,将合成后的信号进行归一化并提取脉冲,依据滑动窗口内四个脉冲序列的高度比例特征和间隔特征实现相同辐射源脉冲的匹配。结果表明,利用EMD方法对闪电电场信号进行分解再部分合成,去除了原始信号中的直流分量、单调分量和低频周期分量,使信号波形更干净平稳;依据四个脉冲序列的高度比例特征和间隔特征对各测站间相同闪电辐射源的脉冲进行匹配,基于辐射源脉冲的到达时间差定位出辐射源的三维位置,可以清晰地描绘出闪电通道的发展过程。从整体定位效果来看,本文提出的闪电辐射源多脉冲匹配定位方法效果优于传统的单脉冲匹配方法。