摘要:采用香农信息论的思想方法，以接收信号与被测目标的距离-幅相之间的互信息为测度，提出了目标距离信息和幅相信息的统一定义及描述方法，并推导出目标距离信息和幅相信息的闭合表达式，从而建立起多载波雷达系统的信息理论模型。研究表明，目标距离信息和幅相信息将产生相互影响，幅相信息通常依赖于距离信息。当目标的散射系数服从复高斯分布时，目标的幅相信息只与信噪比有关，而与距离信息无关。本文进一步研究了目标的距离信息量与最大似然估计之间的关系。理论分析与数值仿真结果表明，在高信噪比条件下，Cramer-Rao界就是距离信息量的渐近上界。然而，实际雷达系统通常工作于中等信噪比环境，长期以来，其理论上界并不清楚。现在，目标的距离信息量可作为最大似然估计的性能上界，为实际系统的性能提供了比较的依据。这一结论显示雷达信息理论对实际应用具有重要的指导作用。

摘要:为了解决多阵列中子空间数据融合（Subspace data fusion， SDF）算法自由度受限于实际阵元数与定位精度低的问题，本文利用非圆（Non-circular， NC）信号特性并结合降维（Reduced-dimension， RD）搜索思想提出了一种基于降维搜索的子空间数据融合的非圆信号直接定位算法（Reduced-dimension subspace data fusion， RD-SDF）。该算法首先利用辐射源信号的NC特性扩展空间信息，以获得增大的虚拟阵列孔径，与更多的可识别信源数。但是由于NC相位导致的高维搜索大大增加了算法求解时的复杂度，本文引入RD搜索思想，通过数据重构消除NC相位导致的高维搜索复杂度问题，并结合SDF构造RD融合搜索谱函数。仿真结果表明，相比于传统SDF算法，本文RD-SDF算法具有更高的空间自由度和定位精度。此外，RD-SDF算法在保证估计性能的同时显著降低了算法复杂度。

摘要:随着电磁环境愈发复杂，在非合作条件下，接收方对辐射源信号的识别与分析是获取电子情报的重要手段。辐射源识别是利用侦察设备截获的辐射源信号，提取并分析信号的特征，进而实现对辐射源的分类和类型判断。它是电子对抗领域一个重要的研究方向，在无线电安全和频谱资源管控等方面具有重要的意义和广阔的应用前景。本文在分析国内外大量文献的基础上，首先说明了辐射源识别的主要特点，其次归纳了辐射源识别的类型，接着将目前辐射源识别的主要方法进行分类，并分析了辐射源识别的现状，随后分类梳理了辐射源数据集，最后分析了辐射源识别未来可能的发展趋势。

摘要:无人机毫米波通信技术结合无人机和毫米波的优势，提供高速数据传输和广域网络覆盖能力，在军用通信系统中拥有广阔的应用前景。精确的信道模型是无人机毫米波系统设计和性能评估的重要理论基础。不同于传统移动通信场景，无人机通信信道具有明显的三维传播特征，构建模型需要考虑包括三维散射空间、三维飞行轨迹及姿态、三维阵列天线和三维窄波束等多种因素。本文首先总结了无人机毫米波信道建模的新需求和挑战，并详细阐述了无线信道建模方法以及现有信道模型的研究进展，最后给出了信道建模的发展方向及关键技术，旨在为无人机毫米波信道模型的科学构建和标准化等研究提供参考。

摘要:针对迭代软阈值投影算法中的软阈值函数收缩功能较差的问题，提出了迭代p阈值投影算法。用p阈值函数替换迭代软阈值投影算法中的软阈值函数，对小系数的惩罚更大，对大系数产生更小的偏置，以抑制噪声，减少重建误差。为加快算法速度，利用Nesterov梯度加速技术，设计了快速迭代p阈值投影算法，用于磁共振图像重建。在紧标架为平移不变离散小波变换和轮廓波下，将快速迭代p阈值投影算法用于压缩感知磁共振成像。与光滑化的快速迭代软阈值算法、迭代软阈值投影算法和交替方向乘子法进行仿真对比分析的结果表明，快速迭代p阈值投影算法提高了磁共振成像的重建速度和重建质量。分析了p值对算法性能的影响，给出了适合的p值选择方法，以获得较好的收敛速度、减小重构误差。

摘要:以基于轻型无人机平台的空基定位系统实施干扰查找为应用背景，对多平台到达时差定位（Time difference of arrival, TDOA）实现机理进行了深入分析。针对TDOA定位前无人机群快速抵达最佳定位区域，进而实现有效定位的问题，提出了一种基于接收信号强度（Received signal strength， RSS）定位辅助信息的TDOA定位方法，详细描述了定位流程和关键场景。通过方法可行性论证和定位性能分析得出：该方法可在定位流程自动化实施顺利的前提下，使系统最长定位耗时控制在无人机的一个续航周期内。

摘要:在基站和用户均采用多天线的混合波束成形架构、下行链路信道为理想毫米波信道的系统下，针对总频谱效率最大问题，提出了一种低复杂度的混合波束成形算法。该方案采用分步的方式，首先进行基站端和用户端的模拟波束成形矩阵的分别求解，在得到模拟波束成形矩阵的基础上得到等效的基带信道，然后利用块对角化数字波束成形算法求解数字波束成形矩阵。仿真结果表明，相比于其他方案，该方案在复杂度较低的同时，也提升了系统的总频谱效率。

摘要:多相码雷达信号特征相似，类间差距小，在低信噪比（Signal-to-noise ratio， SNR）下极易混淆。Choi-Williams等时频分布由于受时频分辨率的约束，难以刻画多相码信号的细节特征。为此，本文提出了一种基于同步挤压短时傅里叶变换（Short-time Fourier transform-based synchrosqueezing transform， STFT-SST）和深度卷积网络的自动分类识别算法。在特征选取上，采用STFT-SST对多相码雷达信号进行时频分析，并提出一种频谱增强算法，用于提升低SNR下的时频特征表示，以获得高分辨率的时频特征图像；在分类网络上，设计了一个9层深度卷积网络，并引入Inception 模块，提升网络对细节特征的捕获能力。仿真结果表明，当SNR为-8 dB时，该系统对5种特定多相码的平均识别率达91.8%，在低SNR下具有更好的识别性能。

摘要:为提高定位效率和定位精度，提出了一种基于联合分簇（Hybrid clustering， HC）和LASSO的室内定位算法。该定位算法首先利用簇匹配实现目标粗定位，再在簇内采用LASSO算法进行二次精确定位。通过基于接收信号强度（Received signal strength， RSS）信号特性的K中心聚类方法结合基于物理位置的联合分簇，来降低粗定位阶段的簇匹配错误以避免粗大误差。采用位置指纹RSS信号的覆盖向量的相似度作为分簇和簇匹配的准则来降低运算量。簇内定位阶段采用LASSO算法达到特征稀疏化，有利于目标节点存储空间和能耗的优化。在室内典型办公环境下的定位实验表明，本定位技术在降低在线匹配计算量的同时能保持良好的定位效果，在参考位置点间隔1.8 m时，平均定位误差为1.73 m。

摘要:针对基于WiFi位置指纹的室内定位中设备异构带来的接收信号强度（Received signal strength，RSS）差异和定位精度偏移的问题，提出一种基于深度特征挖掘的免校准室内定位方法。离线阶段，结合最强接入点（Access point， AP）分类和普氏分析（Procrustes analysis）对原始指纹库处理，获取标准化子指纹库，采用堆叠降噪自编码器（Stacked denoising autoencoder， SDAE）学习标准化子指纹库获取深度特征指纹，构建深度特征子指纹库。在线阶段，利用与离线阶段相同的指纹处理方法，挖掘待定位点RSS数据的深度特征，采用加权最近邻算法（Weighted k-nearest neighbor， WKNN）与深度特征子指纹库匹配，获得估计的位置。在典型实验楼场景使用4种异构类型的手机进行实验，本文方法对比传统的标准化指纹的两种免校准方法，定位精度分别有5.9%和12.5%的提升，实验结果表明，本文算法提高了定位的准确性和鲁棒性。

摘要:随着通信技术和智能终端的发展，移动内容消费出现了明显的增长。人们随时随地享受无线网络带来的多媒体娱乐体验的同时，也给蜂窝网络带来了巨大的压力，尤其是热门视频的重复传输，浪费了网络资源。预存储技术被认为是解决这类问题的有效方法。它是在非高峰时段，将热门视频等预先存储在网络边缘，以缓解高峰时段网络流量的压力。为了给用户提供更好的内容传输效率，预存储技术中基于缓冲辅助的中继网络被提出。由于中继结点缓冲空间有限，当其需要服务多个用户时，有必要对中继结点的缓冲资源进行优化分配。基于此，本文提出了一种中继结点的缓冲资源分配方法。首先，根据中继结点数据到达模型和数据处理模型，以及中继结点能忍受的缓冲区溢出概率，得到中继结点可以贡献出的最大缓冲区比例；接着，根据用户的数据到达模型和数据服务模型，给出用户缓冲区溢出概率与缓冲区比例关系的表达式；然后，建立优化问题，以最小化网络中所有用户缓冲区溢出概率和为目标，给出最优的缓冲区分配方法；最后，仿真结果证实了本文提出的方法比均匀分配法能获得更小的用户缓冲区溢出概率和。

摘要:相比全球移动通讯系统（Global system for mobile communications， GSM）网络，长期演进（Long term evolution， LTE）中增加了双向鉴权机制，伪基站的防治得到了改善，但受传统硬件设施的桎梏，检测和跟踪代价昂贵、灵活性也有所不足。不仅如此，随着通信技术的升级，伪基站更加偏向于智能化和小型化，难以被侦测。针对以上问题，本文基于软件无线电技术，对相关伪基站识别算法进行改进，提出了一种新的LTE伪基站识别方案。通过搭建软件无线电平台和建立LTE下行广播信息接收链路获取基站的关键小区相关信息，并基于信息一致识别算法对基站进行判别。该方案选择了两个测试场景，正确地检测到了合法基站，也检测到了伪基站的信息，验证了本文识别方法的可行性。结合软件无线电自身的优点，本文形成的技术具有系统升级效率高、成本低的优势。

摘要:给出了面向多异构社交网络（Multi-heterogeneous social network， MHSN）的全局表示模型，建立了MHSN用户空间及内容空间的关联模型，为基于MHSN的后续研究提供借鉴。以MHSN的地域突发事件检测为例，论述了基于内容空间的MHSN的融合方法，并以微博和贴吧进行了数据采集和突发事件检测的实验分析；以MHSN的用户兴趣挖掘为例，论述了基于用户空间的MHSN的融合方法，并以微博和贴吧进行了数据采集和用户兴趣挖掘的实验分析。结果表明，本文所提的面向MHSN的突发事件融合检测及用户兴趣融合挖掘方法可以有效地改善突发事件检测和用户兴趣挖掘的效果。

摘要:为科学合理地评估电网运行安全能力，本文采用等级相关主观赋权法和指标信息量集成客观权重的综合赋权法，综合确定电网运行安全能力评价指标体系最终权重。构建了含有分辨系数的改进灰色关联综合评价模型，对某电网运行6个时期的安全能力进行评价，并与传统的灰色绝对关联度模型进行了对比。对比结果验证了本文模型的有效性和实用性。

摘要:调频连续波（Frequency modulated continuous wave，FMCW）雷达中的频率测量精度直接决定了测距的精度，但实际应用中频率估计受到负频谱和多目标带来的多频信号的干扰，误差较大。本文基于常用的单频频率估计方法Orguner算法提出了一种新的多频频率估计方法，并利用迭代逐步消除负频谱和其他频率带来的干扰。该方法只需要对信号进行离散傅里叶变换（Discrete Fourier transform，DFT），进而取各频率点附近的3个采样值实现精确的频率估计。仿真结果证明，本文提出的方法无论在无噪声条件下还是在高斯白噪声条件下均能带来频率估计精度的提升，且无需加窗处理，相比传统方法拥有更低的计算复杂度。

摘要:相比于高分辨率（High resolution， HR）人脸图像，低分辨率（Low resolution， LR）人脸图像的识别效果较差。针对此问题，已有研究者提出基于典型相关分析和核典型相关分析的LR人脸识别算法，但其并未考虑样本的类信息和视图间的一致性。本文同时利用数据的类信息和视图间的一致性信息，提出一致判别相关分析（Consistent discriminant correlation analysis， CDCA），进而得到基于CDCA的LR人脸识别算法。该算法先利用主成分分析从HR和LR人脸图像中提取主成分特征，然后利用CDCA学习HR和LR人脸的特征投影矩阵，进而实现LR人脸识别。实验结果表明，相比现有的LR人脸识别算法，该算法具有较好的识别效果和鲁棒性。

摘要:为提高双滤波器结构（Dual filter structure， DFS）一级滤波器W₁（k）的收敛速度，本文提出一种改进的Haar子带变换（Partial Haar transform， PHT）算法。新算法先对W₁（k）的输入信号进行PHT变换以压缩滤波器长度；然后通过优化收敛步长使后验误差最小化以提高收敛速度；最后通过分时保存、维护算法的归一化因子以降低算法计算复杂度。通过提高W₁（k）的收敛速度，新算法可以更少的迭代次数获得稳定的延时估计，从而提高DFS的整体收敛速度。以回声消除为应用背景对新算法进行实验仿真，实验结果表明新算法性能显著优于其他传统的自适应算法。

摘要:直线探测是许多有关机器视觉应用场景的一项基本任务。通常，从复杂图像中探测直线需要诸如图像滤波，边缘提取等预处理过程，而这些预处理的质量对直线探测算法具有重大影响。为了规避预处理对后继操作的负面影响，本文引入了一种轮廓差分的概念，来刻画定方向直线存在的可能性，并基于此概念提出一种直线探测的新方法。该方法无需对输入图像进行任何预处理，仅仅在图像平面上直接计算轮廓差分，就可以将直线的探测问题演变成轮廓差分极大值的搜寻问题。对复杂的田间灰度图像的实验表明，本文方法能准确地标记出植株的位置，并且对噪声和模糊等干扰因素也较为鲁棒。

摘要:分析了高速数据采集系统对采样时钟抖动的要求，给出了时钟相位噪声和时钟抖动的转换关系；采用HITTITE的HMC1035LP6GE频率综合芯片作为主芯片，设计了时钟生成电路，2 500 MHz输出时钟抖动测量值90 fs（整数工作模式，输入频率100 MHz，鉴相频率100 MHz，环路滤波带宽127 kHz，积分区间［10 kHz，10 MHz］）。对比时钟生成电路在各种工作模式下的性能，给出了对应的设计指南。

摘要:在利用Lamb波进行板状结构损伤检测时，采用经典最小功率无畸变波束形成算法可以获得较高的损伤成像精度，但仍无法避免频散效应对成像精度的影响，且该算法存在谱矩阵求逆运算复杂、奇异谱矩阵无法求逆等缺陷，显著降低计算效率。为解决上述问题，本文提出了更适用于Lamb波检测的改进型最小功率无畸变波束形成算法。该算法在频域进行波束形成以解决频散对成像的影响，并结合最小二乘递推法与对角加载法来进行谱矩阵求逆，以提高计算效率。实验及仿真结果表明，该算法能有效去除频散对损伤成像结果的影响，从而有效地解决了传统波束形成算法的成像结果中存在伪影，且成像分辨率低的问题；同时解决了谱矩阵求逆困难的问题，使得计算时间显著缩减。