基于最大相关熵的通信辐射源个体识别技术

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简介：
本研究提出一种创新性的通信辐射源个体识别方法，采用最大相关熵理论优化特征提取与模式分类过程，提升复杂电磁环境下的目标识别准确率。本段落提出了一种基于最大相关熵的通信辐射源个体识别方法来度量辐射源细微特征之间的相似性。首先提取矩形积分双谱特征以表征不同辐射源间的差异，并依据最大相关熵准则构建优化函数；接着采用半二次优化技术将非线性的优化问题转化为加权线性最小二乘问题；最后通过有效集算法获取稀疏系数并构造分类器，从而实现通信辐射源的个体识别。该方法在实际采集到的同厂家、同型号FM电台数据集中得到了验证，证明了其可行性和有效性。

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基于最大相关熵的通信辐射源个体识别技术

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本研究提出一种创新性的通信辐射源个体识别方法，采用最大相关熵理论优化特征提取与模式分类过程，提升复杂电磁环境下的目标识别准确率。本段落提出了一种基于最大相关熵的通信辐射源个体识别方法来度量辐射源细微特征之间的相似性。首先提取矩形积分双谱特征以表征不同辐射源间的差异，并依据最大相关熵准则构建优化函数；接着采用半二次优化技术将非线性的优化问题转化为加权线性最小二乘问题；最后通过有效集算法获取稀疏系数并构造分类器，从而实现通信辐射源的个体识别。该方法在实际采集到的同厂家、同型号FM电台数据集中得到了验证，证明了其可行性和有效性。

基于深度学习的ADS-B信号个体辐射源识别.pdf

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本文探讨了一种利用深度学习技术对ADS-B信号进行个体辐射源识别的方法，提升了航空器追踪与管理的精确度。本段落档探讨了基于深度学习的自动依赖系统广播（ADS-B）辐射源个体识别技术。通过利用先进的机器学习算法，研究提出了一种有效的方法来区分不同的ADS-B信号发射器，从而提高空中交通管理系统的效率与安全性。文章详细分析了所采用的数据集、模型架构以及实验结果，并讨论了该方法在实际应用中的潜力和挑战。

基于深度学习的雷达辐射源识别技术

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本研究聚焦于利用深度学习方法提升雷达辐射源信号的自动识别能力，旨在开发高效、准确的雷达信号处理系统。为了解决传统方法在低信噪比条件下难以识别复杂体制雷达信号的问题，本段落提出了一种结合深度学习模型辅助训练的新型雷达辐射源识别技术。首先通过时频分析生成雷达信号的时频图像作为初始训练集1。然后采用深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的学习能力，在基于训练集1的基础上二次生成新的时频图像构成训练集2，这一步骤不仅能够去噪还能增强数据多样性。最后利用训练集2来辅助视觉几何组在训练集1上的模型优化过程，实现雷达辐射源的有效识别。实验中对五种典型的雷达信号进行了仿真测试，并验证了该方法的优越性。

基于流行学习的雷达辐射源识别方法

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本研究提出了一种基于流行学习理论的雷达辐射源智能识别新方法，通过分析信号特征实现高效准确的目标识别。雷达技术在信号处理领域中的应用越来越广泛,其中维数约简是提升分类器性能的关键步骤之一。本段落探讨了利用局部线性嵌入（LLE）算法对雷达信号进行特征提取及降噪，并通过神经网络分类器实现目标识别的流程。首先，介绍了LLE算法的基本原理及其在不同噪声条件下如何有效处理样本数据并减少维数的过程。实验结果表明，在一定噪音环境下使用经过LLE降维后的特征向量进行分类仍然能保持较高的准确性；同时，由于计算复杂度降低，对于辐射源识别任务的实时性也得到了显著提升。此外,研究中还分析了信号特征提取、选择和分类器设计等关键环节，并讨论了几种常用的神经网络模型。通过将LLE算法与不同类型的神经网络结合使用，可以进一步优化雷达信号的目标识别性能，在处理复杂噪声环境中的目标检测任务时表现出色。

基于深度学习的雷达辐射源识别算法

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本研究提出一种基于深度学习技术的雷达辐射源识别新方法，通过训练神经网络模型自动提取和分类雷达信号特征，有效提升复杂电磁环境下的辐射源识别精度与鲁棒性。基于深度学习的雷达辐射源识别算法在现代战争与电子对抗背景下应运而生。传统方法主要依靠人工经验提取特征，在复杂多变的电磁环境中显得力不从心。随着技术进步，研究者开发了一种新的联合深度时频特征的识别算法，其核心在于将信号转换到二维时频域，并利用层叠自动编码器等技术进行降维处理。在预训练阶段，模型通过层级训练捕捉复杂和抽象的特征；随后根据类别信息调整网络参数以提高特定雷达辐射源的辨识能力。最终，逻辑回归分类器用于完成识别任务。现代战争中，雷达辐射源识别是电子支援与情报侦察的关键环节之一。它能够截获、定位、分析敌方雷达信号，并为作战指挥提供战场态势信息支持战术决策行动。传统的脉冲描述字（PDW）特征提取方法已不能满足需求，因此研究者转向采用时频和小波包等先进特征提取技术。时频特性揭示了信号在时间和频率上的分布情况，在复杂电磁环境下尤为重要；而多分辨率分析技术则通过分解为不同频率成分的小波包系数来细致全面地解析信号。自动编码器这类深度学习模型能够将高维的时频信号映射到低维度，同时保留关键信息。算法效率同样至关重要，因为实时处理和快速响应在战场上不可或缺。高效的算法不仅能在短时间内提取特征，并且迅速完成分类任务为战场决策提供及时的信息支持。国家自然科学基金与“863”计划等资金项目的支持对于该研究的开展起到了重要作用。这些资助提供了必要的设备、软件和服务以推进科研工作。基于深度学习的方法显著提升了雷达辐射源识别准确率和效率，对现代战争信息获取处理具有重要意义，并为信号处理领域的其他应用开辟了新的路径。

雷达辐射源识别的研究论文——基于信号“指纹”特征.pdf

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本文探讨了利用信号指纹特征进行雷达辐射源识别的方法和技术，旨在提高雷达系统在复杂环境下的识别准确性和效率。在电子对抗领域，正确识别雷达脉冲信号是侦察工作的重点也是难点。鉴于雷达脉冲信号具有良好的稳定性和独特性的包络上升沿特征（可以视为“指纹”），我们采用宽带数字接收、信号分选与跟踪以及数字正交混频等技术即时提取出这一波形，并通过计算该波形与预存的“指纹”模板之间的Hausdorff距离，实现对雷达辐射源的有效识别和匹配。在实际操作中，根据具体现象调整了Hausdorff距离的计算时机及应用方式。经过大量实验验证，所提出的方法能够准确地辨别出信号对应的雷达个体来源。

郭志威关于Vivaldi超宽带相控阵天线的辐射与散射技术研究.caj

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本论文由郭志威撰写，专注于Vivaldi超宽带相控阵天线的研究，深入探讨了其辐射特性及散射现象，为优化天线设计提供了理论依据和技术支持。为了适应现代雷达、无线通信及电子对抗等领域对超宽带、双极化以及大角度扫描的阵列天线需求的增长，一种新型的宽带宽角扫描相控阵天线应运而生。随着性能指标要求越来越高，这种超宽带相控阵天线已成为当前国内外军事和民用领域各种无线电子系统研究中的难点之一。本段落以工作在五个倍频程以上的超宽带双极化一维相控阵为主要设计目标，研制了一款基于平衡对拓形式的Vivaldi超宽带双极化一维相控阵，并详细分析了其辐射与散射特性。全文的主要内容分为以下四个部分：首先，在理论上探讨了Vivaldi天线的比例变换原理以及由表面电流分布引起的辐射机制和超宽带相控阵理论，为整个研究奠定了坚实的理论基础。其次，设计了一种宽频带且低损耗的微带线-槽线转换器来满足从不平衡到平衡馈电的需求，并利用大角度扇形枝节实现宽频率范围内的阻抗匹配。通过使用该转换器改进传统形式天线单元的设计，发现这种新型天线单元在保持原有辐射特性的同时显著改善了交叉极化性能。第三部分设计并排列了一种基于平衡对拓形式的双极化天线单元，并利用HFSS电磁仿真软件优化阵列结构，最终开发出一个由10个单元组成的有限大阵列。仿真的结果显示该天线具有良好的辐射特性指标。第四部分简要介绍了雷达散射截面和相关理论分析方法，并对设计的超宽带相控阵进行了单站RCS（雷达反射截面积）及双站RCS仿真，同时将其与同等面积金属地板进行对比，结果表明所设计的天线在RCS特性上明显优于后者。最后，在实验室环境中对研制出的超宽带阵列天线进行了加工、组装和辐射性能测试。实验数据与之前的模拟计算结果高度一致，验证了该设计方案的有效性和正确性。

Matlab ICPMCC源码：基于最大相关熵准则的ICP算法实现

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本项目提供了使用MATLAB编写的ICPMCC（迭代最近点最大相关熵准则）算法源代码，旨在通过改进的经典ICP算法来提高点云配准精度。这段文字描述了基于MCC的ICP算法（CICP）及其变体的Matlab代码，并提供了相关的论文：使用迭代最近点算法和相关熵进行精确二维点集配准；基于点对应和相关熵的鲁棒刚性配准算法；以及利用点到平面距离和相关熵进行激光雷达定位中的精确点集配准。

大气辐射传输模型与相关软件

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大气辐射传输模型是模拟太阳辐射和地球长波辐射在大气中传播过程的重要工具。本研究探讨了该模型的基本原理及其应用，并介绍了相关的软件开发情况。本段落详细介绍了目前几种大气辐射模型，可供参考使用。