应用阶梯算符方法求解氢原子相对论方程的进一步探讨

在对阶梯算符方法讨论的基础上，将Ｂｏｈｒ理论的阶梯算符解法推广，使之实用于Ｄｉｒａｃ理论，简便地计算出了氢原子的相对论效应，所得的结果和标准解法一致     

基于一维卷积循环神经网络的雷达辐射源信号识别

针对人工提取雷达辐射源信号特征不完备、时效性低等问题,提出一种基于一维卷积神经网络和双向门控循环单元的识别方法.首先,提取信号的模糊函数主脊并进行去噪处理;其次,利用一维卷积神经网络学习模糊函数主脊的内在抽象特征;然后引入双向门控循环单元对一维卷积神经网络提取到的特征进行再处理;最后,将特征映射到特征空间并通过Softmax分类器进行分类识别.实验结果表明,该方法在信噪比为0 dB时能保持99.67%的识别率,即使在-6 dB环境中识别率仍能达到90%左右,证实了该方法的有效性和在低信噪比下的稳定性.     

基于先验信息库的多源混合信号快速识别模型

先验信息库识别是雷达信号分选的前置环节,可以有效提高前端处理效率并指导未知信号分选识别。随着复杂体制雷达大规模应用,信号参数空间严重交叠,传统处理方法面临严峻考验。该文提出一种结合传统脉冲描述字、瞬时频率特征及模糊函数主脊切面特征的先验信息库构建方法,首先,对信号进行多维度表征,然后,使用相像系数度量特征间相似性,最后,利用具备有效性评价的核模糊聚类算法对未知信号进行自动聚类。实验结果表明,所提方法可在传统方法几乎失效的情况下有效稀疏多源混合雷达信号,准确过滤未知信号,并为未知信号分选提供指导。