【摘 要】
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深度学习解决个体识别的一个突出问题是难以获得足够样本对网络进行训练,针对该问题,提出了一种基于PACGAN(Pooling Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network)的辐射源个体识别算法。该算法针对输入信号的差分星座轨迹图进行处理,并对辅助分类生成式对抗网(ACGAN)进行了适应性改进。在判别器网络中引入池化操作,增强其在多分类任务中的特征提取能力;针对样本图像特征大量边缘分布的情况,添加零填充层以增强其边缘特征提取能力,增大卷积层感受野以提取
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深度学习解决个体识别的一个突出问题是难以获得足够样本对网络进行训练,针对该问题,提出了一种基于PACGAN(Pooling Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network)的辐射源个体识别算法。该算法针对输入信号的差分星座轨迹图进行处理,并对辅助分类生成式对抗网(ACGAN)进行了适应性改进。在判别器网络中引入池化操作,增强其在多分类任务中的特征提取能力;针对样本图像特征大量边缘分布的情况,添加零填充层以增强其边缘特征提取能力,增大卷积层感受野以提取
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传统蜂窝网络中,多址接入技术起着尤为关键的作用,与正交多址(Orthogonal Multiple Access,OMA)技术相比,非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)能够支持的用户数量远远超过可用正交资源的数量,可以达到更高的频谱效率和用户公平性。因此,为提高异构蜂窝网络的整体容量,本文研究了NOMA增强型设备到设备(Device to Device,D2D)的资源分配问题,并将其分解为两个独立的子问题:信道分配和功率控制。一方面,基于Coalition博
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随着长输油气管道建设朝高压力、大口径、高钢级、大壁厚方向发展,油气管道在役焊接涉及的开孔三通、修复套筒等管件的壁厚也随之增大,采用手工电弧焊进行油气管道维修焊接效率低,且焊接质量难以保证,因此亟需实现油气管道在役焊接的机械化施工。从焊接工艺的选择、焊接试验过程、焊接材料选择、保护气体的影响以及焊接工艺评定试验等方面,开展了油气管道在役焊接自动焊工艺研究。通过自动焊技术在中国高钢级、大口径天然气管道B型套筒在役焊接中的现场工程应用,论证了在役焊接自动焊工艺的可行性。最后,提出了在役油气管道自动焊技术推广的建
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