非平稳海杂波背景下子带开关相干检测器

海杂波由纹理分量调制散斑分量构成,本文着重研究纹理分量和散斑分量的平稳特性.首先,通过DFT调制滤波器组将海杂波分解到各个子带,提出两种一致性因子分别衡量各个子带海杂波的纹理分量和散斑分量的平稳性,实验结果表明海杂波的非平稳特性主要体现在纹理分量上,强杂波区的纹理分量体现出显著的非平稳性,弱杂波区的纹理分量具有平稳特性.进一步针对海杂波在不同多普勒频率分量上具有不同的平稳特性,将纹理分量的一致性因子作为判断函数,分别使用样本协方差矩阵和归一化样本协方差矩阵估计算法,提出了子带开关自适应归一化匹配滤波(Adaptive Normalized Matched Filter,ANMF)检测器.实测的海杂波数据实验结果表明,子带开关ANMF检测器的性能优于对比算法.     

部分均匀海杂波中分组加权的协方差矩阵估计

本文主要研究空间部分均匀海杂波背景下协方差矩阵的估计问题。海杂波的空间部分均匀性和假目标干扰的不可避免性导致利用传统算法来估计海杂波协方差矩阵时存在较大的估计误差。为了减小该估计误差,本文对海杂波的参考样本进行分组处理,利用纹理的最大后验估计值作为加权系数,提出了分组加权样本协方差矩阵估计算法。考虑到假目标干扰的存在,利用协方差矩阵之间的差异提出了一致性因子,以确定干扰所在的分组,并剔除干扰。实测数据的实验结果表明,在存在假目标干扰的空间部分均匀海杂波背景下,本文提出的分组加权协方差矩阵估计算法不仅能有效剔除假目标,而且优于不分组算法约3dB。      

微波无源器件的快速有限元全波分析

从电磁场有限元法出发,采用有限元撕裂对接法将大型复杂模型转化为若干个小型简单模型来进行分析,引入高阶传输条件和并行计算策略进一步提升了有限元撕裂对接法的性能。对基片集成波导和微带滤波器两种典型微波无源器件的S参数进行了仿真分析,数值结果表明了方法的正确性和有效性。     

样本不平衡下的海杂波弱目标分类研究

现有的海面弱目标分类算法难以应对单域特征造成特征混叠问题,且存在海杂波和目标样本不平衡的问题。因此,本文研究了一种样本不平衡下的海杂波弱目标分类的方法。首先,从多域提取特征,其中包括从极化域提取球体、双平面和螺旋散射的相对功率特征,从时域提取相对平均幅度特征、和从频域提取非广延熵特征。然后对比分析了海杂波和目标的多域特征之间的区别。由于海杂波特征的样本数目远大于目标样本数目,且海杂波特征具有局部聚集性,为了解决这种样本不平衡以及特征混叠所导致的分类偏差问题,本文设计了一种K均值和支持向量机（SVM）结合的分类器。该分类器主要通过将海杂波样本进行K均值动态聚类,将原本属于一类的海杂波样本分成多类,缓解样本非平衡现象,然后再将多类海杂波样本与目标样本进行SVM分类。经过实测数据验证,该方法具有良好的分类性能。      

我国香辛料应用概况及发展趋势

我国香辛料应用概况及发展趋势时艳玲（西南农业大学食品科学学院重庆６３０７１６）香辛料是一类天然植物性调味品，通常用于各类食品的加香调味，由于它们能给食品呈现辛、香、辣等味，故简称为香辛料。它们常具有一定的药理作用，属于祖国医学中辛温属性药材，在正常使...     

基于卷积神经网络的雷达工作模式识别

该文针对不同雷达工作模式的信号特征,提出一种基于卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）的雷达工作模式识别方法。不同工作模式下的雷达信号的脉冲宽度、脉冲重复周期、脉内调制样式和数据率等特征均有所不同,所以该文利用这4个特征参数构建1个图像矩阵,再提取方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradient,HOG）的特征,送入CNN进行雷达工作模式识别。仿真结果表明,该识别方法有较高的识别准确率。