雷达地面运动目标的频谱研究

动目标检测雷达的检测性能，很大程度上取了以决于多普勒滤波器的频谱特性是否与真实运动目标频谱相匹配。     

基于一维距离像的雷达目标识别方法研究

通过对光学区雷达目标一维距离像的介绍和分析，指出利用一维距离像进行雷达目标分类和识别的可行性，并针对一维距离像对姿态角度化敏感这一难点问题，提出两种比较实用的解决方案。     

基于支持向量机的多特征目标抗干扰检测技术

针对箔条干扰时目标与干扰难以区分的问题，设计了一种基于多特征向量的分类算法。该算法首先对目标和箔条的特征进行分析，而后选择并构造了一组具有较高区分度的极化特征识别量，最后采用支持向量机（SVM）方法，通过对特征样本进行训练，获得了较好的分类结果。实验表明，所提算法具有较强的抗箔条干扰能力，且检测正确率可达90%以上。     

采用航迹特征的智能机型识别

针对空战目标识别中机型自动识别比较困难的问题，提出了采用航迹特征的智能目标识别方法。利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）分层学习特征的能力，训练CNN算法模型自动地从航迹数据中学习有用的特征并分类。利用沿海实地采集的15个类别的飞机航迹数据，经一系列数据预处理后作为智能识别算法的训练和测试数据，在验证实验中描述了算法网络的相关配置,对比了CNN与其他分类器的识别结果。实验结果表明，CNN具有很好的识别性能。     

鸟类目标微多普勒分析及参数估计

鸟类扑动的翅膀产生的微多普勒包含了目标的尺寸与微动特征信息,可用于鸟类目标参数估计,对探鸟雷达目标识别具有重要意义。首先建立鸟类目标雷达回波模型,推导了鸟翅膀散射点的微多普勒数学表达式,并通过计算回波的自相关函数估计目标扑翼频率;然后对微多普勒表达式进行泰勒级数展开,利用展开系数与扑翼幅度之间的关系得到扑翼幅度的估计值;最后根据半翼展与微多普勒谱宽之间的关系得到半翼展的估计值。仿真实验证明了所提方法的有效性和抗噪性：对扑翼幅度大于30??、半翼展大于0.3 m的目标,在信噪比高于0 dB的噪声环境下估计精度高。     

一种高分辨雷达目标识别方法

研究了宽带高分辨雷达目标识别问题，基于目标一维距离像，提取目标散射中心特征，并根据该特征设计了简单目标的目标分类器，利用暗室测量得到的缩比模型高分辨回波数据进行识别，结果表明该识别方法具有良好的识别性能。     

自动跳频机构的设计

本文介绍了车载动目标显示雷达发射机磁控管跳频机构的结构特点、设计方法、直齿圆柱齿轮传动和螺旋传动相结合的传动方案的选定,及其结构设计计算和传动精度的分析计算。     

动目标显示雷达的信号源噪声过滤模型及取样边带噪声的测量

通过分析动目标显示雷达对回波所携带的杂波边带噪声的过滤效应,可求得系统在频域及时域短稳指标对动目标能见度的影响。证明边带噪声被取样后,可在一个取样频带内求得的信杂比能代表整个取样信号的信杂比。说明一个被取样的信号源或一个脉冲振荡信号源不改变其在取样前的固有边带噪声特征。因而可沿用连续波工作方式的一系列分析结果。根据分析而建立的杂波过滤模型,给出测量取样边带噪声及脉冲振荡边带噪声的方法。     

船载雷达目标模拟器的航路设计

针对船载雷达的特殊性，分动态和静态两种情况对目标模拟器的各种航路进行了设计，并对一些特殊航路的设计作了详细介绍。     

RFID是什么？

中国物联网的标准体系开始投入建设，标志着物联网已经离我们的生活越来越近。作为其中的关键部件，RFID主要用于控制、检测和跟踪物体，通过射频信号自动识别目标对象并获取相关数据，不仅可以自动识别工作，而且可以适应各种恶劣环境。不过，由于RFID的体积非常小，所以长期以来，如何为其提供持续的工作能量一直是亟待解决的技术难题。如今。这一问题已经找到了不同的应对方式。     

基于BP神经网络的通信信号调制体制识别技术

本文研究了基于BP神经网络的通信信号调制体制识别技术。提取了反映信号调制体制差异的特征参数，并从提高收敛速度和正确识别概率出发，构建了最佳的神经网络分类器。实验结果表明，该技术拥有较好的通信信号调制体制识别性能。     

运用高阶累积量和SVM的调制自动识别

针对数字信号调制模式识别问题,提出了运用高阶累积量和二叉树支持向量机（SVM）进行 自动识别的算法。该算法首先使用信号的四阶、六阶、八阶累积量构造了5个新的分类特征 ,然后利用二叉树支持向量机分类器实现了8种信号的有效分类。仿真结果表明,该算法优 于直接多类分类支持向量机算法,在信噪比大于5 dB时,识别率达到90%以上。     

中继卫星系统用户终端关键技术分析

用户终端在跟踪与数据中继卫星系统(TDRSS)中具有重要作用。介绍了中继卫星系统用户终 端的分类、功能和组成,重点对用户终端采用的全数字化可编程综合基带、自动增益控制（ AGC）、相参转发和小型化等关键技术进行了总结和分析,已工程实现的用户终端功能和性能 满足系统要求。最后,提出了用户终端技术的发展趋势。     

一种优化的卷积神经网络调制识别算法

针对非合作接收条件下信号的调制识别问题,提出了一种基于循环谱特征和深度卷积神经网络的自动调制分类算法。该算法首先利用二值化、形态学操作等技术对循环谱数据集预处理,提高网络泛化能力;然后将数据集输入到卷积神经网络模型中,经过网络的特征提取实现分类识别。在网络中添加残差块网络增大感受野,提高特征提取能力。采用Dropout、优化函数等技术优化网络结构,防止训练过拟合。仿真结果表示,与传统方法和现有的一些深度学习调制识别方法相比,该算法在低信噪比条件下有更高的准确率,具有明显的抗噪声优势,是一个有效的调制识别算法。     

采用积分二次相位函数的雷达脉内调制类型识别

为了在低信噪比条件下获得较好的识别准确率,提出了一种基于积分二次相位函数（IQPF）的识别分类方法。根据不同信号的调频斜率的正负值完成信号的预分类,然后再利用不同信号的IQPF峰值-能量比以及功率谱估计实现信号的自动化分类。给出了识别流程图并进行了仿真实验,结果表明,该方法在信噪比大于-3dB时,其识别正确率达到90%以上,证明了方法的有效性和可行性。相关研究为雷达脉内调制类型的识别提供了一种切实可行的方法,具有一定的应用价值。     

深水应答器定位、导航技术研究

声学定位技术的发展速度非常快,其应用也越来越广泛。当前大多海洋工程,如海洋油气开发、深海矿藏资源调查、海底光缆管线路由调查与维修等,需要声学定位系统（acousticpositionhagsystern）对水下拖体进行导舷定位,如水下遥控机器人ROV（remotelyop-eratedvehicle）、水下无人及其人UUV（umxtannedunderwatervehiCie）、水下自动机人AUV（autonomousunderwatervehicle）、声纳设备的水下拖鱼（towfish）等。本文就声学定位导航系统的发展现状、声学定位系统的原理、分类、不同类别的优绕点以及系统的技术发展等进行简单的研完。     

Logistics Innovation and Social Sustainability: How to Prevent an Artificial Divide in Human–Computer Interaction

Human–computer interaction (HCI) is a cornerstone for the success of technical innovation in the logistics and supply chain sector. As a major part of social sustainability, this interaction is changing as artificial intelligence applications (Internet of Things, autonomous transport, Physical Internet) are implemented, leading to larger machine autonomy, and hence the transition from a primary executive to a supervisory role of human operators. A fundamental question concerns the level of control transferred to machines, such as autonomous vehicles and automatic materials handling devices. Problems include a lack of human trust toward automatic decision making or an inclination to override the system in case automated decisions are misperceived. This paper outlines a theoretical framework, describing different levels of acceptance and trust as a key HCI element of technology innovation, and points to the possible danger of an artificial divide at both the individual and firm level. Based upon the findings of four benchmark cases, a classification of the roles of human employees in adopting innovations is developed. Measures at operational, tactical, and strategic level are discussed to improve HCI, more in particular the capacity of individuals and firms to apply state‐of‐the‐art techniques and to prevent an artificial divide, thereby increasing social sustainability.     

一种基于星座图恢复的多进制相位调制信号识别算法

在实际调制过程中,无线电波传输多径及衰落引起的符号间干扰和信号接收端的载波频偏会造成星座图难以识别。针对这一问题,提出了一种基于星座图恢复和卷积神经网络的多进制相位调制信号识别算法。首先,设定相邻采样点距离和相位角的阈值以筛除发生符号间干扰时的采样点,保留剩余的有效采样点并形成聚类组;然后,通过旋转相邻聚类组抵消载波频偏带来的影响,实现星座图的恢复;最后,利用卷积神经网络对星座图进行特征自动提取和调制识别。实验结果表明,对于实测信号,所提算法能够较好地恢复星座图并实现BPSK、QPSK和8PSK的准确识别。最终的识别准确率达到了99.9%,较星座图恢复前提高了24.2%。     

Creating and detecting fake reviews of online products

Customers increasingly rely on reviews for product information. However, the usefulness of online reviews is impeded by fake reviews that give an untruthful picture of product quality. Therefore, detection of fake reviews is needed. Unfortunately, so far, automatic detection has only had partial success in this challenging task. In this research, we address the creation and detection of fake reviews. First, we experiment with two language models, ULMFiT and GPT-2, to generate fake product reviews based on an Amazon e-commerce dataset. Using the better model, GPT-2, we create a dataset for a classification task of fake review detection. We show that a machine classifier can accomplish this goal near-perfectly, whereas human raters exhibit significantly lower accuracy and agreement than the tested algorithms. The model was also effective on detected human generated fake reviews. The results imply that, while fake review detection is challenging for humans, “machines can fight machines” in the task of detecting fake reviews. Our findings have implications for consumer protection, defense of firms from unfair competition, and responsibility of review platforms.     

无线网络自动优化模型的知识获取

给出了移动通信无线网络自动优化系统的体系结构，提出了一种知识获取，即利用贝 叶斯概率模型构建无线网络自动优化模型的方法和过程。理论分析表明，该方法是可行的。 对于当前和未来移动通信无线网络自动优化的实现，该方法具有一定的理论指导意义和 实际应用价值。