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[期刊论文] 作者：李昆,朱卫纲,
来源：电光与控制 年份：2020
针对传统依靠人工经验设计并提取雷达辐射源特征的繁琐和区分度不够的问题,提出了一种改进的双路网络(DPN)自动提取特征并识别的方法。首先将一维的雷达时域信号变换到二维时...
[期刊论文] 作者：李昆,朱卫纲,
来源：雷达科学与技术 年份：2020
针对雷达辐射源数据集样本数量有限、样本多样性不足的问题,提出了一种无监督的由图像生成图像的网络—多样性最大化生成对抗网络(Maximum Diversity Generative Adversarial...
[期刊论文] 作者：李昆,朱卫纲,
来源：电讯技术 年份：2020
针对雷达信号时频图像的去噪和增强问题,提出了利用生成对抗网络二次生成时频图像的方法。首先利用时频分析产生雷达信号的时频图像作为原始数据集1;接着利用生成对抗网络对...
[期刊论文] 作者：李昆,朱卫纲,
来源：电子设计工程 年份：2020
针对传统使用脉间参数难以识别低信噪比条件下的复杂体制雷达信号问题,提出了一种利用深度学习模型辅助训练并对雷达辐射源进行识别的方法。首先利用时频分析的方法产生雷达...
[期刊论文] 作者：张柏开, 朱卫纲,,
来源：系统工程与电子技术 年份：2020
基于Q-Learning的认知干扰决策方法随着多功能雷达(multifunctional radar,MFR)可执行的任务越来越多,决策效率明显下降。对此,提出了一种对MFR的深度Q神经网络(deep Q netwo...
[期刊论文] 作者：张柏开,朱卫纲,
来源：电讯技术 年份：2020
针对多功能雷达和认知电子战的快速发展所导致传统干扰决策方法难以适应现代化战争的问题,提出了一种基于Q-Learning的多功能雷达认知干扰决策方法。通过对比认知思想和干扰...
[期刊论文] 作者：张柏开,朱卫纲,
来源：系统工程与电子技术 年份：2020
随着多功能雷达(multifunctional radar,MFR)和认知电子战的不断发展,现有干扰决策体系越来越难以满足现代化战争的需求。对此,构建了一种对MFR的认知干扰决策体系。首先,构...
[期刊论文] 作者：李永刚, 朱卫纲,
来源：电光与控制 年份：2020
随着合成孔径雷达技术的不断发展，雷达图像目标识别成为了重要的研究方向。近年来，深度学习技术在雷达图像目标检测与识别方面得到了广泛应用，然而数据样本量和数据样本类别不均衡成为制约深度学习在合成孔径雷达目标识别中的重要因素。本文对基于深度学习的SAR图......
[期刊论文] 作者：张永顺,朱卫纲,钱昭勇,贾鑫,
来源：电讯技术 年份：2020
现有基于Nyquist-Shannon采样定理的窄带干扰(Narrowband Interference,NBI)抑制方法存在应用受限于采样率较高的问题。应用压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论解决上述问...
[期刊论文] 作者：阳榴,朱卫纲,吕守业,赵宏宇,赫岩,
来源：电讯技术 年份：2020
阐述了多功能雷达工作模式识别的背景与意义,归纳了多功能雷达的典型工作模式。总结了目前国内外的识别方法,并结合工程应用中面临的问题对比分析了各类算法的优点与局限性,...
[期刊论文] 作者：朱霸坤, 朱卫纲, 李伟, 杨莹, 高天昊,
来源：电光与控制 年份：2020
装备的认知能力集中体现了认知电子战的根本属性，也是能否对复杂、智能的电子装备实施有效干扰的关键。强化学习作为人工智能领域炙手可热的技术手段，具备不依赖先验数据的自学习能力，是解决多功能雷达干扰难题的一个重要途径。本文在回顾传统的雷达干扰决策算法的......
[期刊论文] 作者：朱霸坤, 朱卫纲, 李伟, 杨莹, 高天昊,
来源：系统工程与电子技术 年份：2020
多功能雷达是现代电磁战场上不可或缺的重要装备，针对多功能雷达的干扰一直是一个难题。本文在研究多功能雷达信号特点和雷达对抗过程的基础上，提出了雷达状态联合表征的方法，将多功能雷达的干扰决策问题建模为一个带收益的马尔科夫决策过程，设计了认知干扰决策系统......
[期刊论文] 作者：朱霸坤, 朱卫纲, 李伟, 杨莹, 高天昊,
来源：系统工程与电子技术 年份：2020
多功能雷达是现代战场上的重要用频装备，研究针对多功能雷达的干扰具有重要的意义。传统的雷达干扰决策方法已经滞后于多功能雷达的发展，基于强化学习的多功能雷达的干扰决策方法是一种比较新的干扰决策方法，它以一种全新的思维去解决干扰决策问题。然而，强化学习存......
[期刊论文] 作者：李佳芯, 朱卫纲, 杨莹, 邱琳琳, 朱霸坤,
来源：电光与控制 年份：2020
针对当前SAR图像中飞机检测尺寸较小导致小目标检测率低、虚警率高的问题，提出一种基于YOLOv5的改进方法。先采用K-means聚类算法针对飞机小目标尺寸优化锚框，在主干网络融合Swin Transformer模块，同时引入自适应学习权重的多尺度特征融合机制和全局注意力机制（GAM），......
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