辐射源个体特征提取技术综述

特征提取是辐射源个体识别技术的关键,也是实际应用中必须解决的首要问题。 从接收信号的暂态和稳态两个方面对现有的个体特征提取技术进行了综述,指出各种特征提 取技术的适用范围及关键问题。同时结合个体识别接收设备需要,对所提取的特征参量在工 程应用中的测量条件及局限性进行了归纳分析与对比。最后,指出了目前辐射源个体特征提 取技术存在的问题,以及个体识别技术未来研究方向。     

基于对角切片特征提取和深度学习的辐射源识别

针对复杂电磁环境下辐射源识别率低的问题,提出基于对角切片特征和深度学习的辐射源识别算法。利用辐射源信号双谱的个体特性,提取信号双谱对角切片特征作为深度学习模型的输入数据,采用Softmax分类器进行辐射源识别。仿真实验利用两部同型辐射源进行测试,结果表明该算法能识别个体辐射源,在低信噪比条件下也能获得高的辐射源识别率;相比于其他识别算法,双谱对角切片特征有更鲁棒的分辨性。     

一种敌我识别辐射源暂态信号指纹特征提取方法

信号的指纹特征是辐射源个体识别的重要依据。针对敌我识别辐射源的个体识别问题，提出了一种基于双树复小波和多重分形的信号暂态特征提取方法。该方法通过双树复小波变换实现信号多分辨率分解，求解分解信号Hilbert谱的信息熵和指数熵，计算信号的多重分形奇异指数和谱值，最终组成表征辐射源的特征向量。通过实验验证，提取的特征向量能充分代表辐射源个体之间的差异；被测信号的信噪比满足8 dB或9 dB的条件时，对辐射源的识别正确率能达到90%以上。统计分析表明该方法提取的特征具有很高的稳定性。     

雷达辐射源分类识别方法综述

阐述了雷达辐射源识别研究的必要性，详细介绍了现有雷达辐射源基本分类识别方法，系统梳理了现有分类识别技术的优缺点，合理分析了多、大且杂的电磁环境下雷达辐射源识别研究趋势，提出将深度学习与雷达辐射源识别全面结合，实现雷达辐射源识别智能化。     

雷达辐射源识别算法综述

结合雷达辐射源识别的军事需求和近几年取得的研究进展,以雷达辐射源识别中最核心的3个方面为研究对象,综述相关算法的研究现状与发展。针对低信噪比环境、分类器能力不足和单传感器识别的缺陷,从辐射源特征提取、分类识别和多源融合识别等方面详述了目前算法的研究思路和性能,引入当前热点模式识别算法并分析其可借鉴性。最后,指出了在辐射源识别研究领域中仍存在的问题,并展望了下一步的研究方向。     

一种稳健的通信辐射源个体识别方法

通信辐射源个体识别是目前通信对抗领域研究热点与难点问题,相对于雷达辐射源,通信辐射源信号弱、瞬时特征不明显导致个体识别更复杂、更困难。利用通信辐射源信号的长时谱统计特性,提取信号功率谱峰值特征和包络模板,构造通信辐射源个体特征向量,通过朴素贝叶斯分类算法与个体特征矢量相结合,在训练样本数目足够大的条件下可进行有效识别。测试实验表明,识别方法稳健有效,可在信噪比5 dB情况下实现93.7%的正确识别概率。     

一种非组合的电磁目标快速识别算法

针对电磁目标识别算法中辐射源组合的本质是避免同一辐射源的多个可能识别结果同时参与一个目标识别模板的匹配置信度计算的问题,提出了一种非组合的快速电磁目标识别方法。依据目标平台与辐射源的搭载关系,建立辐射源识别和平台识别的两级识别体系,基于两点和三点模板匹配法对辐射源进行识别,然后使用非组合的快速模板匹配法对目标平台属性进行识别。仿真实验表明使用该方法计算目标的识别置信度简单易行,可用于实际工程中电磁目标的识别。     

接收机畸变对辐射源指纹识别的影响

在辐射源个体识别技术应用中，接收机指纹和发射机指纹相互影响相互耦合，造成辐射源指纹库依赖于特定接收机，无法在不同接收机之间通用。针对此问题，对典型超外差接收机的滤波器、放大器畸变分量对接收信号指纹的影响进行了理论分析与实验验证。理论分析证明发射机和接收机的滤波器、放大器分量对于接收信号整体的畸变影响是等价的；实验中，利用两台超外差接收机对5台发射机进行个体识别测试验证，更换接收机前后，滤波器、放大器特征识别正确率分别从100%、95.5%降到20%，证明了接收机畸变分量对发射机指纹识别具有严重影响。该研究成果可为后续辐射源个体识别接收机设计以及接收机畸变校正提供理论依据。     

基于特征融合与规则推理的目标识别

为了在干扰电磁环境下提高辐射源和平台目标识别的可靠性,建立了特征级和决策级 的分级融合识别框架,通过特征相关和匹配置信度融合进行辐射源识别,提出了基于粗糙集 规则推理目标识别决策方法。仿真结果表明该方法能增强目标识别的容错性。     

非协同目标识别技术的研究进展

非协同目标识别技术是识别领域研究的新课题,它通过处理侦测到的目标 物理特征来实现对目标身份的识别。该技术可提供更全面、更完善的战场目标信息,有助于 作战人员及时掌握战场态势、减少友军误伤。从目标识别的基础理论开始,介绍了几种适合 非协同目标识别的融合方法及其改进措施,总结了目前非协同目标识别技术研究的主要进展 ,即采用基于统计推理的数据融合技术,对多个传感器侦测的目标特征信息进行处理,实现 了对属性、类型、型号、作战意图及威胁程度等目标信息的判定和分析。同时,指出国外一 些使用数据融合技术的武器装备已具备对多个非协同目标的识别能力和战场信息感知能力。 最后,提出了今后的研究方向。     

网络通信协作技术的探讨

无线传感器网络研究具有重大的科学意义及应用前景.协作技术是其重要组成部分.通过介绍无线传感器网络协作技术,对协作技术研究中的一些热点问题进行分析,展望无线传感器网络协作技术研究中一些很有前景的研究方向.     

基于无线传感器网络的海水检测系统

针对海水检测周期长、范围小的特点,提出了使用无线传感器网络的海水指标实时在线检测方案。研究了精确检测的方法与算法,探讨了无线传感器网络节能路由协议。系统综合运用无线传感器智能信息处理技术、远程GPRS无线数据通信技术以及基于Internet显示平台的监测点管理查询技术,将功能相同或不同的传感器构成智能化传感器网络,从而全面提升了系统的自动化与监测水平。模拟实验结果表明系统具有良好的海水定量检测能力。     

基于簇结构的无线传感器网络路由研究综述

介绍了典型分簇无线传感器网络路由协议的分类,总结了分簇路由协议的研究进展。针对无线传感器网络从同构型网络向异构型网络发展的趋势和特点,指出了路由协议向节点间相互协作的发展方向,并且在设计路由协作算法时可采用与无线传感器网络极为相似的多Agent系统模型。     

线上线下与物流协同的逻辑推演、影响因素与构建策略

线上线下与物流协同是"新零售"发展的核心。总体看来,我国"新零售"发展已跨越初级阶段向中高级阶段进化,也对线上线下与物流协同提出了新的要求。基于"新零售"发展现实,围绕线上线下与物流协同发展的四个阶段对协同发展进行逻辑推演,结合零售系统、物流支撑、技术应用等多要素探讨协同的影响因素。研究发现,从动态视角来看,电商与物流协同和线上线下融合为线上线下与物流协同奠定基础,而线上线下与物流协同要经历由线状协同向网状(立体)协同进化过程,也预示由初级协同向中高级协同的迈进;线上线下与物流协同主要受底层逻辑(线上线下协同融合程度、零售业网状协同水平)、核心支撑(物流网络建设、物流运营管理水平、物流生态体系协同)、升级保障(数智化技术协同应用、供应链整合与创新)三个方面共七类因素的影响,而不同因素又具有不同的作用方向。基于此,线上线下与物流协同要秉承"四化"理念,即以规模化运营为基础,以创新化模式为引领,以数智化技术为依托,以生态化体系为关键,提升协同服务水平和效率,构筑协同系统。     

基于LoRa无线扩频通信的水情监测与预警系统

为解决目前水情监测系统中存在通信距离受限、功耗大、成本高、无法泛组网的问题,提出了一种基于LoRa（Long Range）扩频技术的水情监测与预警系统。通过采用新型的LoRa无线扩频技术,使用无线传感器网络自适应占空比协议优化网络性能与功耗,并结合当前流行的微控芯片、传感器与阿里云物联网（Internet of Things,IoT）平台,构建了一套覆盖范围广、低功耗、低成本、组网灵活简单、能远距离通信、抗干扰能力强的水情远程监测与预警系统。系统设计完成后,在长江水域重庆段对系统进行了测试,验证了系统设计的可行性、组网通信的有效性以及远距离传输数据的特性,为水文水情数据的自动化远程监测提供了一种新的技术方案。     

航空信号情报传感器组网侦测技术

信号情报传感器组网侦测技术对于无源探测系统提高传感器侦测能力和在对高速运动目标的瞬时定位方面有非常显著的意义。在对国外传感器组网发展状态进行介绍的基础上详细阐述了航空信号情报传感器利用卫通链路和通用战术数据链进行机器－机器组网的关键技术以及多平台目标关联模型,最后给出了航空信号情报传感器利用通用战术数据链进行机器－机器组网的应用效果。     

Interorganizational Trust and Technology Complexity: Evidence for New Technology‐Based Firms

Integrating the transaction cost economics and relational perspectives, this paper puts forward that technology complexity within new technology‐based firms negatively influences the level of interorganizational trust in key partner relationships. Using a data set of 105 key partner relationships of 59 new technology‐based firms, we find that the new technology‐based firm's level of trust in its key partners is lower when the level of technology complexity is high. Findings further show that both relationship and partner characteristics moderate the technology complexity—trust relationship. These results show that technology complexity as an appropriability mechanism becomes endogenous to collaboration, thereby extending the Teece framework.     

一种干扰最小化协作波束形成节点选择方法

针对无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）对周围无关基站造成干扰的问题,提出了一种基于禁忌搜索的协作波束形成节点选择方法。该方法以协作节点的组合方式为优化变量,以降低无关基站方向的波束能量增益为优化目标,能够在约束节点个数的条件下优化协作节点集,减小WSN对无关基站的干扰。仿真结果表明,所提方法能够有效降低协作波束形成在无关基站方向上的能量增益,与随机搜索算法、遗传算法和免疫算法相比,参数设置简单,寻优效率更高。     

基于深度强化学习的协作通信中继选择

协作通信是无线传感器网络(Wireless Sensor Network,WSN)实现数据可靠传输的关键技术,而协作通信技术的关键在于中继方案的选择。为此,提出了一种基于深度强化学习的协作通信中继选择算法(Deep Q-Learning Based Relay Selection Scheme,DQ-RSS)。首先,将WSN中具有中继选择的协作通信过程建模为马尔科夫决策过程,并采用Q学习在未知网络模型的情况下获取最佳中继选择策略;其次,针对高维状态空间下Q学习收敛时间长的问题,采用DQN(Deep-Q-Net)算法来加速Q学习的收敛。对比仿真实验结果表明,DQ-RSS在中断概率、系统容量和能耗方面均优于现有的中继选择方案,且能够有效节省收敛时间。     

知识多样性、知识网络结构与新兴技术创新绩效——基于发明专利数据的NBD模型检验

基于新兴技术创新的生态特征,整合知识资源基础与知识网络结构两个知识生态系统的理论维度,探索新兴技术创新来自于企业组织内部的知识动力机制：知识多样性与知识网络结构,影响新兴技术创新绩效的独立效应与交互效应。基于负二项分布回归模型、采用221家中国企业的新兴技术发明专利数据实证研究表明：知识丰富性与新兴技术创新绩效正相关,而知识异质性与知识动态性和新兴技术创新绩效呈倒U型关系;知识网络结构洞与新兴技术创新绩效负相关,知识网络中心势与新兴技术绩效呈倒U型关系;知识网络结构洞与知识丰富性,在新兴技术创新中具有负向交互效应,而知识网络中心势与知识丰富性和动态性存在正向交互效应。创新组织需要通过跨界知识探索,构建丰富、异质、动态的组织内部知识生态,同时采取低结构洞、适度中心势的知识网络结构策略,来促进新兴技术创新。