基于多频带陷波的雷达嵌入式通信波形设计

雷达嵌入式通信（radar-embedded communication,REC）系统是一种在雷达回波信号中隐藏通信信息的隐蔽通信方法。但是由于雷达系统所处的电磁波环境极为复杂,以致雷达嵌入式通信系统会受其他通信系统的同频干扰,最终导致接收机无法准确识别回波信号。为了使得雷达系统避免复杂环境的干扰且能保持良好的隐蔽通信性能,本文提出了一种基于多频带陷波的雷达嵌入式通信波形设计。本文首先根据随机雷达波形和理想功率谱密度,并采用功率谱匹配的方法建立目标函数,然后利用拟牛顿优化算法对目标函数进行求解得到多频带陷波,以此来避免其他通信系统带来的同频干扰问题,最后基于多频带陷波,采用一种改进的加权组合方法（improved weighted-combining,IWC）设计通信波形。仿真结果表明,本文所提方法可以保证雷达通信的低误码率（signal error rate,SER）和低拦截率（low probability of intercept,LPI）。      

互补码设计稀疏频率雷达波形

在频谱拥挤环境下,同频窄带干扰对雷达系统目标探测性能有较大的影响。针对此问题,稀疏频率波形是一个好的解决方案。波形在频谱上稀疏分布的特性可以有效地抑制同频干扰,自相关函数的低旁瓣特性保证了雷达的探测性能。本文提出了一种应用互补码设计稀疏频率波形的方法。首先,考虑两个序列的自相关函数,利用互补码良好的自相关特性,建立目标函数;其次,采用功率与旁瓣两种约束分别设计稀疏频率波形,适应不同的场景需求;最后,通过数值仿真比较,分析旁瓣抑制性能,验证优化设计方法的有效性。      

SAR振动目标成对回波聚焦的改进Keystone变换算法

在高分辨率SAR成像中,成对回波是振动目标典型的多普勒特征,常规聚焦成像算法处理后会出现散焦现象,不利于对目标振动参数的分析。本文提出了一种振动目标成对回波的聚焦算法。在推导振动目标二维频域解析式基础上,采用Keystone变换进行徙动校正,接着在距离-多普勒域中完成二次相位误差补偿,实现了振动目标与静止目标的同时聚焦。该方法不需要振动目标先验知识,适合对不同振动状态下多目标成对回波的聚焦,点目标仿真验证了算法的有效性      

双输入双任务注意力网络融入噪声标签纠正机制的人脸美丽预测

人脸美丽预测是研究让计算机具有与人相似的人脸美丽预测能力的前沿课题,目前存在监督信息不足、模型易受噪声标签影响等问题。多任务注意力网络（Multi-Task Attention Network,MTAN）利用单个数据库的多种标签类型数据进行监督训练,但忽略了多个仅有一种标签类型的数据库进行多任务训练时效果不佳的问题;同时,未考虑噪声标签对MTAN的影响。噪声标签纠正机制通过比较最大预测概率和标签对应预测概率,来纠正噪声标签。为此,本文结合MTAN,提出双输入双任务注意力网络（Dual-Input Dual-Task Attention Network,DIDTAN）,并融入噪声标签纠正机制。其中,DIDTAN能同时利用两个单标签类型人脸美丽数据库的监督信息,从而解决监督信息不足;而该网络融入噪声标签纠正机制,解决了噪声标签的影响,进而提高了人脸美丽预测准确率。DIDTAN将MTAN中任务共享的批量归一化层（Batch Normalization,BN）扩展为不同任务特定的BN层;引入神经辨别性降维（Neural Discriminative Dimensionality Reducti...     

基于参数匹配的调频连续波干扰抑制方法

随着线性调频连续波(FMCW)车载雷达的广泛应用,同一个场景下若干个雷达的相互干扰可能导致传感器灵敏度降低,甚至虚警。针对该问题,提出一种基于量子遗传和中心值匹配相结合的干扰抑制方法。该方法首先将发射波形和干扰信号的互相关函数作为目标函数,通过量子遗传算法进行波形参数优化,在约束范围内得到互相关最小的工作参数,然后基于这个参数生成发射波形,最后根据干扰信号的参数,通过中心值匹配的方法选择合适的工作雷达参数,实现自适应干扰抑制。仿真结果表明,该方法可以以较低的计算量达到良好的干扰抑制结果。     

MIMO雷达方向图与稀疏频率波形联合设计

发射方向图设计与波形优化是MIMO雷达领域的热点,随着研究的深入越来越需要考虑包括频谱特性在内的雷达系统工作环境特性。针对采用传统波形容易产生互相干扰的频谱拥挤情况,本文提出了一种MIMO雷达方向图与稀疏频率波形联合设计方法。一方面保证了将能量集中辐射到所感兴趣的区域上的探测性能,另一方面由得到的稀疏频率波形可以避免MIMO雷达系统与其他同频工作设备互相干扰。该方法首先根据MIMO雷达方向图与波形矩阵的关系,列出具有稀疏频率约束与恒模约束的目标函数式;然后通过从期望方向图到自相关矩阵,再到恒模稀疏频率波形的步骤,应用循环算法求解目标函数;最后所得结果波形的方向图接近期望方向图,同时结果波形具有稀疏频率特性和良好的自相关特性。仿真结果验证了文中方法的有效性。