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冯存前
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- 所属机构:空军工程大学
- 所在地区:陕西省 西安市
- 研究方向:电子电信
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。
- 许丹田波冯存前贺思三赵双
- 关键词:进动HOUGH变换性能分析
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- 本申请实施例提供一种间歇采样转发干扰抑制方法、装置和设备,所述间歇采样转发干扰抑制方法包括:获取接收信号;对所述接收信号进行时频变换,得到所述接收信号的时频信息;从所述时频信息中,提取包括目标回波信号的第一信号段;对所述...
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- 基于AlexNet-BiLSTM网络的锥体目标微动分类被引量:4
- 2019年
- 针对典型弹道锥体目标分类需构造、提取人工特征而缺乏通用性及智能性的问题,提出一种利用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的网络模型,对弹道锥体目标的微动时频图实现智能分类的方法。首先,分析弹道锥体目标的微多普勒特征,得出不同微动形式的微多普勒频率;然后,利用AlexNet网络的图像特征提取能力与BiLSTM网络的时序特征提取能力构造AlexNet-BiLSTM网络模型,并通过模拟雷达回波生成的时频图数据集对网络进行训练、调试;最后,仿真结果表明该网络能实现弹道锥体目标的智能微动分类,验证了该网络的有效性及鲁棒性。
- 李江冯存前王义哲许旭光
- 关键词:弹道目标微多普勒时频分析
- 一种成像及识别模型的训练方法、应用方法、装置及介质
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- 卢炳乾冯存前龙戈农
- 关键词:变步长LMS算法收敛速度稳态误差
- 基于Viterbi算法和ROMP的多弹道目标分离与特征提取被引量:4
- 2020年
- 为实现对中段飞行中多弹道目标进行分类和特征提取,首先利用重排Gabor分布与Viterbi算法相结合的方法,获取目标散射点的时频曲线,对目标信号时频曲线拟合后进行频谱分析,完成目标运动类型分类。根据目标微动类型确定对应散射点的回波信号形式并构造相应的匹配原子库,设定待估计参数,利用ROMP方法对参数进行提取。仿真实验表明,该方法有效实现散射点分离并判断出目标的微动类型,同时验证了该方法对目标参数的提取精度。
- 陈帅冯存前许旭光
- 关键词:VITERBI算法稀疏分解特征提取
- 一种深度学习稀疏单快拍DOA估计方法被引量:2
- 2022年
- 基于信号的稀疏特性,稀疏恢复(SparseRecovery,SR)方法可利用单快拍数据进行相关信号源的高分辨波达方向(DirectionofArrival,DOA)估计。然而,现有SR-DOA模型求解方法存在参数设置困难、运算复杂度高或精度有待提高等问题,实际应用受限。针对上述问题,本文提出平滑L0网络(SmoothedL0 Net,SL0-Net)方法,将基于模型驱动SL0算法和基于数据驱动的深度学习方法相结合,用于SR-DOA模型的求解。首先,建立DOA估计的SR模型,并对用于求解该模型的SL0算法进行分析。然后,根据深度学习框架构建SL0-Net,并基于充足完备的数据集对其网络参数进行训练。最后,利用训练得到的SL0-Net对SR-DOA模型进行求解,获得DOA高分辨估计。仿真结果表明,与现有典型算法相比,所提SL0-Net更适于信号源数目未知条件下的快速高分辨DOA估计。
- 朱晗归冯存前冯为可刘成梁
- 关键词:波达方向估计