刘苏 作品数:4 被引量:28 H指数:3 供职机构: 南京航空航天大学电子信息工程学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 江苏省研究生培养创新工程项目 中央高校基本科研业务费专项资金 更多>> 相关领域: 电子电信 自动化与计算机技术 更多>>
基于TGAF特征和卷积神经网络的雷达一维距离像识别 被引量:1 2020年 基于深度学习方法的雷达一维距离像(HRRP)目标识别大多采取将二维卷积神经网络(CNN)结构转换为一维特征提取器的方法。针对低信噪比下的一维距离像目标识别,提出一种基于TGAF-CNN的雷达HRRP目标识别算法。和传统思路不同,TGAF方法将一维距离像转化为二维图像。和GAF方法相比,TGAF方法通过组合调整过的时序信息实现特征融合,提高了识别精度和鲁棒性。输出的TGAF特征图作为二维卷积神经网络的输入进行目标分类识别。基于枪械模型数据的实验结果表明,TGAF-CNN算法相对传统的深度学习方法提高了约4%的识别率。 秦尉博 张弓 刘苏 袁家雯关键词:HRRP 雷达目标识别 CNN 模拟-信息转换器研究进展 被引量:14 2015年 随着未来宽带、超宽带通信技术的发展,现有以传统奈奎斯特采样定理为基础的信号的采集、传输、存储和处理系统将面临严峻的挑战,模拟-信息转换器(analog-to-information convertor,AIC)将可能是这些挑战的有效解决途径。AIC是近年来国内外研究的热点,其以压缩感知原理为理论基础,突破传统的奈奎斯特采样定理的约束,以远低于奈奎斯特速率对信号进行采样,并确保能准确重构出原始信号,是稀疏信号的有效获取方法。以稀疏信号采集为主线,综述了近年来AIC设计与实现的研究进展,分析了不同方案在稀疏信号获取方面的优势与不足,描述了国内外的相关研究进展,并对未来AIC可能的发展方向进行了展望。 张弓 文方青 陶宇 刘苏 贲德关键词:压缩感知 稀疏信号 基于子空间和稀疏贝叶斯学习的低信噪比下波达角估计方法 被引量:3 2013年 为研究低信噪比条件下阵列信号处理中的波达角(Direction of arrival,DOA)估计问题,分析了低信噪比条件下信号子空间和噪声子空间的特征值表现,探讨了随机观测对子空间特征值的影响。提出了在低信噪比条件下对接收信号先进行子空间分离,后进行随机观测的降维处理方法,并将稀疏贝叶斯学习应用到DOA中,降低了DOA估计的复杂度,同时保证估计的精度。仿真实验表明,本算法在低信噪比条件下性能良好,对非相干源和相干源均有良好的估计性能。 文方青 张弓 刘苏 贲德关键词:波达角估计 低信噪比 面向低信噪比的自适应压缩感知方法 被引量:10 2015年 在压缩感知工程应用中,信号往往被噪声和干扰所影响,常规的压缩感知方法难以达到理想的重构效果,特别是低信噪比应用场景中,稀疏重构往往会失效.分析了压缩感知中噪声对重构性能的影响,从理论上解释了压缩感知中的噪声折叠原理,并在此基础上提出了一种基于方向性测量的自适应压缩感知方案.该方案通过后端信号处理系统估计出噪声的相关信息并反馈至压缩感知前端,前端根据反馈的噪声信息调整测量矩阵,从而改变感知矩阵的方向,自适应地感知稀疏谱,从而有效地抑制信号噪声.仿真实验表明,所提的自适应压缩感知方法对稀疏信号重构性能有较大的提升. 文方青 张弓 陶宇 刘苏 冯俊杰关键词:压缩感知 低信噪比