排序方式: 共有8条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1
1.
2.
雷达嵌入式通信(radar-embedded communication,REC)系统是一种在雷达回波信号中隐藏通信信息的隐蔽通信方法。但是由于雷达系统所处的电磁波环境极为复杂,以致雷达嵌入式通信系统会受其他通信系统的同频干扰,最终导致接收机无法准确识别回波信号。为了使得雷达系统避免复杂环境的干扰且能保持良好的隐蔽通信性能,本文提出了一种基于多频带陷波的雷达嵌入式通信波形设计。本文首先根据随机雷达波形和理想功率谱密度,并采用功率谱匹配的方法建立目标函数,然后利用拟牛顿优化算法对目标函数进行求解得到多频带陷波,以此来避免其他通信系统带来的同频干扰问题,最后基于多频带陷波,采用一种改进的加权组合方法(improved weighted-combining,IWC)设计通信波形。仿真结果表明,本文所提方法可以保证雷达通信的低误码率(signal error rate,SER)和低拦截率(low probability of intercept,LPI)。 相似文献
3.
4.
人脸美丽预测是研究让计算机具有与人相似的人脸美丽预测能力的前沿课题,目前存在监督信息不足、模型易受噪声标签影响等问题。多任务注意力网络(Multi-Task Attention Network,MTAN)利用单个数据库的多种标签类型数据进行监督训练,但忽略了多个仅有一种标签类型的数据库进行多任务训练时效果不佳的问题;同时,未考虑噪声标签对MTAN的影响。噪声标签纠正机制通过比较最大预测概率和标签对应预测概率,来纠正噪声标签。为此,本文结合MTAN,提出双输入双任务注意力网络(Dual-Input Dual-Task Attention Network,DIDTAN),并融入噪声标签纠正机制。其中,DIDTAN能同时利用两个单标签类型人脸美丽数据库的监督信息,从而解决监督信息不足;而该网络融入噪声标签纠正机制,解决了噪声标签的影响,进而提高了人脸美丽预测准确率。DIDTAN将MTAN中任务共享的批量归一化层(Batch Normalization,BN)扩展为不同任务特定的BN层;引入神经辨别性降维(Neural Discriminative Dimensionality Reducti... 相似文献
5.
6.
目的 人脸美丽预测是研究如何使计算机具有与人类相似的人脸美丽判断或预测能力,然而利用深度神经网络进行人脸美丽预测存在过度拟合噪声标签样本问题,从而影响深度神经网络的泛化性。因此,本文提出一种自纠正噪声标签方法用于人脸美丽预测。方法 该方法包括自训练教师模型机制和重标签再训练机制。自训练教师模型机制以自训练的方式获得教师模型,帮助学生模型进行干净样本选择和训练,直至学生模型泛化能力超过教师模型并成为新的教师模型,并不断重复该过程;重标签再训练机制通过比较最大预测概率和标签对应预测概率,从而纠正噪声标签。同时,利用纠正后的数据反复执行自训练教师模型机制。结果 在大规模人脸美丽数据库LSFBD(large scale facial beauty database)和SCUT-FBP5500数据库上进行实验。结果表明,本文方法在人工合成噪声标签的条件下可降低噪声标签的负面影响,同时在原始LSFBD数据库和SCUT-FBP5500数据库上分别取得60.8%和75.5%的准确率,高于常规方法。结论 在人工合成噪声标签条件下的LSFBD和SCUT-FBP5500数据库以及原始LSFBD和SCUT-F... 相似文献
7.
随着线性调频连续波(FMCW)车载雷达的广泛应用,同一个场景下若干个雷达的相互干扰可能导致传感器灵敏度降低,甚至虚警。针对该问题,提出一种基于量子遗传和中心值匹配相结合的干扰抑制方法。该方法首先将发射波形和干扰信号的互相关函数作为目标函数,通过量子遗传算法进行波形参数优化,在约束范围内得到互相关最小的工作参数,然后基于这个参数生成发射波形,最后根据干扰信号的参数,通过中心值匹配的方法选择合适的工作雷达参数,实现自适应干扰抑制。仿真结果表明,该方法可以以较低的计算量达到良好的干扰抑制结果。 相似文献
8.
发射方向图设计与波形优化是MIMO雷达领域的热点,随着研究的深入越来越需要考虑包括频谱特性在内的雷达系统工作环境特性。针对采用传统波形容易产生互相干扰的频谱拥挤情况,本文提出了一种MIMO雷达方向图与稀疏频率波形联合设计方法。一方面保证了将能量集中辐射到所感兴趣的区域上的探测性能,另一方面由得到的稀疏频率波形可以避免MIMO雷达系统与其他同频工作设备互相干扰。该方法首先根据MIMO雷达方向图与波形矩阵的关系,列出具有稀疏频率约束与恒模约束的目标函数式;然后通过从期望方向图到自相关矩阵,再到恒模稀疏频率波形的步骤,应用循环算法求解目标函数;最后所得结果波形的方向图接近期望方向图,同时结果波形具有稀疏频率特性和良好的自相关特性。仿真结果验证了文中方法的有效性。 相似文献
1