采用格基规约算法的空间调制检测方案

空间调制是未来5G蜂窝通信系统的物理层备选技术之一,为研究LLL、嵌入式两种格基规约算法对空间调制技术的影响,设计了两种检测方案,分别为LLL辅助MMSE检测方案和嵌入式检测方案.在不同的调制符号、不同的天线数目下,通过仿真比较两种检测方案的误比特率性能.然后通过矩阵运算理论对两种检测方案的运算复杂度进行分析,为使分析结果更直观,在不同天线数目下,对两种方案的运算复杂度进行了仿真.理论分析和仿真结果表明,嵌入式检测方案在误比特率和运算复杂度两方面均优于LLL辅助MMSE检测方案,它更适用于空间调制技术.     

基于深度CNN模型的SAR图像有源干扰类型识别方法

合成孔径雷达(SAR)能够全天时全天候获取感兴趣区域的高分辨率雷达图像,在诸多领域获得了成功应用。在电子对抗博弈环境下,SAR图像解译与情报生成也面临复杂电磁干扰的严重影响。当前,国内外学者提出了许多SAR抗干扰技术方法。然而,作为抗干扰的前提,SAR图像干扰类型识别这一关键技术却鲜有报道。该文针对SAR图像典型有源干扰类型识别开展研究。首先,选取5种典型有源干扰样式,并根据干扰参数,细分为9种干扰类型,作为干扰识别对象。其次,开展干扰信号回波仿真,通过与MiniSAR实测数据进行回波域叠加和成像处理,构建了典型有源干扰类型样本集。在此基础上,提出了一种结合注意力机制的深度卷积神经网络(CNN)模型,并开展了对比实验验证。实验表明,对不同场景和不同干扰参数情形,相比于传统深度CNN模型,该文方法取得了更高的识别精度和更稳健的性能。