信号处理最新期刊目录
圆与非圆信号混合入射下的低复杂度分布式信源DOA估计算法————作者：陈开源;李嘉琪;张小飞;
摘要：传统的波达方向（Direction-of-Arrival,DOA）估计算法通常基于理想的点信源模型进行理论推导和算法设计，而随着社会的发展，越来越多的测向定位需求以密集的城市环境为背景，比如针对城区低空无人机的定位工作，一般的点信源模型已经无法准确描述这样的环境，这种情况应当采用分布式信源的建模方法。同时，许多传统的算法仅考虑空间中所有信源发射相同类型信号的情况，比如仅针对圆信源或非圆信源设计的算...
基于启发式搜索的极化雷达无人机检测方法————作者：杨博宇;杨勇;李永祯;李泽榕;周保一;
摘要：针对复杂电磁环境下无人机目标低可观测性、高机动性带来的检测难题，本文提出一种基于启发式搜索的极化雷达无人机检测方法。通过建立融合运动学约束、加速度约束与极化能量一致性约束的启发式搜索框架，有效解决了传统多帧检测方法计算复杂度高、机动适应性差的瓶颈。首先，基于雷达数据经短时傅里叶变换后的时间-距离-速度三维数据矩阵构建三维状态空间。其次，设计多约束融合的启发式函数：运动学约束基于运动学方程建立速度-...
基于带标签CBMeMBer滤波器的低慢小群目标跟踪改进方法————作者：钟展鸣;宋强;张月;陈泽彬;杨珺瑶;
摘要：群目标跟踪是实现无人机集群反制的关键步骤，具有重要的研究意义。相比传统的多目标跟踪算法，随机有限集（Random Finite Set,RFS）滤波在处理多目标数据关联与进行状态估计方面展现出显著的优势。然而在低慢小群目标的场景中，现有的RFS滤波方法普遍未考虑群特性对跟踪的影响，也未考虑群目标起始与航迹信息提取的问题。为此，本文结合了群建模、带标签势均衡多目标多伯努利（Cardinality B...
基于多次非相干观测的密集群目标数目估计方法————作者：窦立斌;姜琦;徐立昂;李卫东;田卫明;王锐;
摘要：鸟群、无人机群等密集群目标是当前雷达目标探测领域的研究热点。个体目标数目的准确估计是实现集群目标正确关联、鲁棒跟踪、态势感知的重要前提。传统基于距离像峰值检测的数目估计方法在目标分布密集、雷达分辨率有限的情况下不适用；基于单脉冲体制的数目估计算法需要融合多个通道的数据进行迭代运算，算法复杂度较高。另一方面，基于多传感器阵列的目标数目估计算法虽然降低了运算复杂度，但需要增加传感器数量。为了在单传感器...
基于RCS特性统计分布的编队无人机群目标运动状态识别————作者：田鹤;王吉儿;殷红成;赵轶伦;万昊;陈汪翔;任红梅;
摘要：针对无人机群目标运动状态进行分类识别，可以推断任务意图，为无人机群目标态势感知提供基础。该文基于旋翼无人机编队的实测飞行数据，开展了群目标雷达散射截面（Radar Cross Section, RCS）特性分析，获得典型无人机编队RCS特性在时间维度、频率维度的统计分布模型，为编队群目标的探测资源、识别流程等设计提供了目标特性基础。针对编队运动状态表征与分类问题，提出一种改进的梅尔频率倒谱系数（M...
5G-A通感一体基站组网低空感知关键技术————作者：刘斌越;杨建强;徐波;王博磊;蔡华;
摘要：随着低空经济的兴起，对低空无人机进行监管成为支撑低空经济发展的必然要求。本文深入分析了城市环境下无人机雷达检测的技术难点。一方面，消费级无人机的小型化、高机动特征对雷达目标检测性能带来了巨大挑战。另一方面，密集城区环境下动、静杂波也带来了雷达检测率低与虚警率高的挑战。单雷达检测能力在这些挑战问题中表现不佳，这使得单站雷达在密集城区场景下存在较大的应用局限性。雷达组网感知技术从检测率提升和虚警率降低...
面向降质光电图像的脑启发无人机小目标鲁棒检测方法————作者：李茹一;柯铭;王路斌;刘珮;高晋;王刚;
摘要：复杂环境下的噪声干扰，包括传感器噪声、电子干扰以及天气条件等因素，会显著降低无人机目标检测的准确性和鲁棒性。这些干扰因素不仅会影响图像的质量，还可能导致目标特征的丢失或失真，从而对检测模型的性能产生负面影响。特别是在无人机检测任务中，目标通常较小且背景复杂，噪声干扰会进一步加剧检测难度。针对这一问题，提出了一种基于初级视皮层多尺度方位选择性感受野的目标检测模型（YOLO with Multisca...
地杂波背景下雷达低慢小无人机探测数据集（LSS-Ku-1.0）————作者：程永强;邹润明;陈嘉宜;吴昊;华小强;
摘要：复杂环境下雷达对无人机等低慢小目标探测与识别面临诸多挑战，相关研究成为雷达探测领域的热点和难点问题。数据集是雷达目标探测与识别研究的基础，其数据质量和多样性对算法的性能验证起到了重要作用。目前公开发布的数据集雷达多布设于地面，对空探测背景相对较为理想，在杂波环境下雷达对无人机目标探测数据集较少，探测场景、观测视角、目标飞行高度、信号带宽等参数较为单一，数据多样性有待提高。针对上述问题，本文构建了一...
基于高分辨相控阵雷达的低空无人机群目标数据集————作者：史孟鑫;姜琦;李卫东;田卫明;王锐;
摘要：无人机群、鸟群等低空群目标具有群体智能、密集分布等特点，呈现出复杂的运动模式，已成为雷达探测领域的热点话题。此类目标采用经典的关联、跟踪方法易导致航迹中断、目标状态估计错误等问题导致跟踪结果不稳定。量测点迹通常包含目标的空间位置信息，是研究此类问题的基础。已开展的部分研究通过分析目标的运动特性，仿真与目标真实轨迹相近的量测点迹，但无法很好模拟传感器误差与环境因素对目标量测的影响。实测数据可以验证算...
鸟类活跃度量化建模与预测方法研究————作者：刘佳;陈唯实;陈小龙;赵志坚;
摘要：低空空域内的非合作目标监视能力是保障低空经济发展的前提条件。飞鸟是低空空域内典型的“低慢小”非合作目标，对于低空空域的安全运营存在一定的影响。航空鸟击已经成为威胁航空安全的主要因素，需要基于鸟情监视数据进行活动规律挖掘进一步提升鸟情认知能力。专业探鸟雷达系统可提供丰富的鸟类目标探测信息，为鸟情活动节律的挖掘以及野生动物管理提供了充足的样本支撑。鸟类活动节律与气象因素存在密切关联，基于气象预报信息的...
基于改进YOLOv8的凝视雷达小目标检测算法————作者：周昶雯;宋强;张月;
摘要：小目标检测在低空飞行器管理、环境监测、边境安防等场景中发挥着至关重要的作用，是保障低空空间安全和推动低空经济发展的关键技术之一。现有的雷达目标检测算法在处理“低慢小”目标时，往往受到目标尺寸、信噪比（Signal-to-Noise Ratio,SNR）以及背景杂波等因素的限制，导致检测效果不佳。针对上述问题，本文提出将雷达距离-多普勒（Range-Doppler,RD）平面图输入改进后的YOLOv...
《信号处理》低慢小探测识别与反制专刊编者按————作者：陈小龙;陈唯实;王锐;关键;陈曾平;黄磊;史治国;张小飞;周良将;
摘要：<正>随着低空经济的迅猛发展，以无人机、动力伞、航模等为代表的“低慢小”目标（低空、慢速、小体积飞行器）在物流运输、农业植保、应急救援等领域展现出巨大潜力。值得注意的是，自然界中广泛存在的飞鸟群体因其相似的物理特性，同样被纳入低空安防体系重点监测的“低慢小”目标范畴。这些空中目标共同构成了低空经济生态的重要组成部分，成为推动社会智能化升级的重要引擎
气象雷达鸟群目标多维特征建模与特性分析————作者：张梦晨;赵志坚;刘佳;陈小龙;苏添记;房旭东;薛伟;关键;
摘要：随着民航运输规模扩大及生态环境改善，鸟击事件频发，对航空安全构成威胁。飞鸟是典型的“低慢小”目标，具有低空飞行、飞行速度慢、体积小等特点，针对这种目标的识别和分类问题，其核心在于通过深度特征学习提取数据的显著特征，并结合目标物理特性与多维特征模型进行综合分析。气象雷达适用于大尺度范围内的迁徙鸟群目标监测，并且易于有效组网，能够获得目标的多种特征信息。本文以航空安全背景下的鸟群及气象目标为例，基于气...
运动约束下结合区域提议网络的无人机孪生网络跟踪方法————作者：吴浩;符玺;崔雄文;王正宁;敬辉;邹翔;高子然;江莉;
摘要：光电探测设备是反无人机系统的重要组成部分，对无人机的图像确认取证有重要作用。目标跟踪是光电探测设备的核心技术。无人机目标体积小、背景环境复杂，因此无人机目标跟踪是一个具有挑战性的问题。此外，现有的无人机跟踪数据集在目标大小和属性分布特征方面存在局限性，不能完全代表复杂的真实场景。针对以上问题，本文提出了一种运动约束下结合区域提议网络的无人机孪生网络跟踪方法。首先，在基于孪生网络的无人机跟踪方法的基...
基于多视图脑网络监督对比学习的脑疾病诊断————作者：祝志远;李晴;邬霞;
摘要：由静息态功能磁共振成像(resting-state functional Magnetic Resonance Imaging，rs-fMRI)衍生出的脑网络提供了大脑的功能整合信息，有效促进了对大脑认知和发病过程的理解。近年来，以图神经网络为代表的深度学习算法凭借可以适配脑网络固有拓扑结构的能力，从而在脑疾病辅助诊断中展现出极大的潜力。然而，现有图神经网络方法往往依赖于静态的脑网络拓扑结构，其性...
移动平台正交偶极子阵列下的解相干DOA估计算法————作者：刘瑞;郭沐然;孙昭乾;
摘要：针对多个相干信号源入射极化敏感阵列的问题，提出一种能够高效解多个相干信号源的波达方向（Destination of Arrival，DOA）估计方法，并通过移动平台和正交偶极子阵列的协同作用，减少对观测次数的需求，从而提高相干信号DOA估计的效率和精度。该算法利用由多对正交双偶极子组成的阵列接收到的数据，在极化域内进行平滑处理，恢复信号源协方差矩阵的秩。由于极化阵列具有较强的极化敏感性，因此在极化...
一种基于深度学习的多状态融合机动目标跟踪算法————作者：阳逸程;王静远;李天成;
摘要：近年来，随着传感通信技术的快速发展，高精度实时数据获取能力都得到极大增强，为采用数据驱动方法解决机动目标跟踪问题、克服传统模型驱动的滤波器存在的先验模型信息匮乏、高速目标机动等难题提供便利。特别是，深度学习技术通过构建端到端的神经网络估计映射来实现目标的状态估计，摆脱了对先验信息的依赖，但也存在着依赖训练数据、缺乏物理可解释性等问题。针对该问题，本文结合了模型驱动的交互多模型（Interactiv...
语义感知的多用户信源编码：联合高斯信源下的率失真分析————作者：施雨轩;吴泳澎;邵硕;
摘要：作为一种新兴的通信范式，语义通信注重信息本身的语义而非比特符号，具备压缩、传输效率高与抗干扰能力强等特点。针对语义压缩这一领域，我们提出了一种新颖的分布式信源编码模型，这种模型旨在建立多用户的场景下，每个用户提取并压缩语义信息的编解码过程。具体地说，该模型中多个用户观测共同的隐藏语义特征并独立编码，联合译码，并在保真度标准内重构观测信源与语义信源。基于上述模型，文章提供了率失真函数的类Berger...
基于RSMA的IRS辅助通感一体化系统安全传输方案————作者：杨晓宇;梁彦;李飞;
摘要：在传统的通感一体化（Integrated Sensing and Communication，ISAC）系统中，通信和感知功能之间的频谱共享和信号的广播特性导致ISAC系统容易遭受窃听者的恶意攻击。为了解决ISAC系统中的信息传输安全问题，本文提出了一种速率分割多址（Rate-Splitting Multiple Access，RSMA）传输框架下的智能反射面（Intelligent Reflec...
Pol-ISARSpaceTarget-1.0：极化ISAR空间目标精细识别电磁仿真数据集————作者：陈思伟;李铭典;崔兴超;
摘要：以卫星为代表的空间目标在遥感测绘、气象监测、无线通信、侦察监视等领域发挥着重要作用，同时也是空间态势感知的重要对象。极化逆合成孔径雷达（Inverse Synthetic Aperture Radar，ISAR）能够获取目标的高分辨率图像信息和敏感于目标结构的极化散射信息，在空间态势感知中具有独特优势。然而，极化ISAR空间目标实测数据难以公开。同时，部件级精细标注难度大且研究少。因此，当前缺少公...
信号处理来自网友的投稿评论：
