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期刊信息/Journal information
数据采集与处理
中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学
数据采集与处理

中国电子学会 中国仪器仪表学会信号处理学会　中国仪器仪表学会中国物理学会微弱信号检测学会　南京航空航天大学

贲德

双月刊

1004-9037

sjcj@nuaa.edu.cn

025-84892742

210016

南京市御道街29号1016信箱

数据采集与处理/Journal Journal of Data Acquisition & ProcessingCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是中国科协主管，由中国电子学会、中国仪器仪表学会所属信号处理学会，中国仪器仪表学会、中国物理学会所属微弱信号检测学会和南京航空航天大学联合主办，南京航空航天大学出版，向国内外公开发行的技术刊物。主要反映信号处理、测试工程和计算机应用的科技成果，为中文核心期刊，中国科技论文统计周期刊，中国科学引文数据库(CSCD)中文核心期刊统计源，并被美国Ei Page One数据库、俄罗斯《文摘杂志》、《中国电子科技文摘》、《中国无线电电子学文摘》、《计算机网用文摘》、《中国导弹与航天文摘》等多种国内外著名检索刊物列为统计源。并是“中国国防科技中文期刊文献数据库”和“中国学术期刊(光盘版)”的成员。
正式出版
收录年代

    "对抗环境下雷达系统与处理技术"专栏序言

    廖桂生
    1309页
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    面向非平稳海杂波的信号处理方法研究进展

    傅彬柏业超
    1310-1325页
    查看更多>>摘要：在海杂波背景的信号检测问题中,由于海杂波具有明显的非平稳特性,其统计特性随时间改变,传统的统计信号处理方法无法取得最优效果.现有的非平稳信号处理方法主要包括基于统计模型的方法和基于时间序列分析的方法.从统计模型的角度出发,目前最常用的是使用复合高斯(Compound Gaussian,CG)分布对海杂波进行建模.从时间序列分析的角度出发,目前有使用时变自回归(Time-varying autoregressive,TVAR)模型、广义自回归条件异方差(Generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型、随机波动(Stochastic volatility,SV)模型等对非平稳信号进行建模的方法.本文对上述非平稳信号处理方法进行对比研究,并通过仿真实验验证其运用在海杂波背景下信号检测问题中的可行性.上述方法均可以一定程度上准确描述海杂波的部分特性,但是难以通过这些方法设计易于实现的检测器,还需进一步研究面向海杂波背景下检测问题的非平稳信号建模表征方法.

    海杂波非平稳信号复合高斯分布基于时间序列分析的方法

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    一种基于相对熵的雷达测距估计方法

    鞠美玉徐大专许欢
    1326-1332页
    查看更多>>摘要：最大后验(Maximum a posteriori,MAP)是最常用的参数估计方法.然而,MAP方法主要关注后验分布最大峰值的位置,没有充分利用后验分布的完整信息.本文基于相对熵,提出了一种最小散度(Minimum divergence,MD)雷达测距估计方法.首先推导参数的后验分布,然后构造一个与其相似的分布,通过寻找二者散度的最小值得到估计值.仿真结果表明,在雷达测距场景下,MD算法的性能与MAP算法相比,获得了约1 dB的增益,具有较好的估计性能.

    参数估计最小散度最大后验雷达测距

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    一种基于平行因子分解的电磁矢量传感器MIMO雷达测向算法

    文方青罗祥波师俊朋
    1333-1344页
    查看更多>>摘要：现有的电磁矢量传感器-多输入多输出(Electromagnetic vector sensor multiple-input multiple-output,EMVS-MIMO)雷达大多限制收发阵元以半波长约束分布,极大限制了雷达测向的分辨率.针对此问题,本文提出了一种基于平行因子(Parallel factor,PARAFAC)分解方法对目标进行二维角度估计的算法,该算法适用于所有任意发射阵列几何以及任意稀疏的接收阵列几何.首先,对接收阵列的匹配滤波后的信号构造三阶平行因子张量模型.然后,利用PARAFAC分解,得到发射方向、接收方向以及复合因子矩阵的估计值.最后,联合旋转不变法、矢量叉积法和最小二乘法,得到目标的高分辨率、无模糊特性二维角度估计的闭式解.本文所提出的算法具有精度高、计算复杂度低的特点,计算机仿真验证了基于张量分解的算法在任意双基地EMVS-MIMO雷达模型上的应用,该算法能够准确地估计出多个目标的二维角度参数,证明了所提算法的有效性和优越性.

    双基地电磁矢量传感器多输入多输出雷达平行因子分解二维角度估计任意阵列几何

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    RIS辅助单站雷达抗欺骗式干扰

    赵珊珊谢飚刘子威许华健...
    1345-1354页
    查看更多>>摘要：多站雷达协同虽然能利用多视角探测和信息融合处理有效提高抗干扰能力,但实际场景下既很难满足其需要的探测条件,又往往面临着组网被摧毁的风险,所以单站雷达的抗干扰能力仍需提升.针对单站雷达探测视角单一,得到的回波信息有限,抗干扰能力不足等问题,通过在单站雷达回波接收过程中加入可配置智能超表面(Reconfigurable intelligence surface,RIS)构造分布式探测条件,接收目标多方向散射信号,从而开辟单站雷达抗欺骗式干扰的新途径.仿真结果表明,加入RIS能有效地构建虚拟通道,能有效提高单站雷达的抗干扰能力.

    单站雷达可配置智能超表面数据级融合欺骗式干扰对抗相关性处理

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    基于近端策略优化算法和Mask-TIT网络的多功能雷达干扰决策方法

    娄雨璇孙闽红尹帅
    1355-1369页
    查看更多>>摘要：为应对愈加智能的多功能雷达给对抗方带来的挑战,本文提出一种基于近端策略优化(Proximal policy optimization,PPO)算法和Mask-TIT(Mask-Transformer in Transformer)网络的干扰决策方法.首先,从一种现实场景出发,将干扰机与雷达的对抗场景建模为部分可观察马尔可夫决策过程(Partially observable Markov decision process,POMDP),根据雷达工作原理设计了新的状态转移函数和奖励函数,并根据多功能雷达层级模型设计了观测空间.其次,利用Transformer对序列数据的表征能力和雷达干扰样式的特点设计了一种Mask-TIT网络结构,用于构建更强大的Actor-Critic网络架构.最后,使用近端策略优化算法进行优化学习.实验结果表明,该算法较现有方法收敛所需交互数据平均减少25.6%,并且收敛后的方差显著降低.

    雷达干扰决策部分可观察马尔可夫决策过程强化学习Transformer近端策略优化

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    面向无人机集群航迹欺骗的雷达站址和无人机抖动误差分析

    蒋泽宇时晨光周建江闻雯...
    1370-1383页
    查看更多>>摘要：现代化战争中,利用无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)集群对敌方组网雷达进行航迹欺骗干扰是一种反敌方雷达侦测的有效手段.然而,考虑到战场环境的复杂性和不确定性,无人机集群因其对组网雷达定位精度有限而存在站址误差,同时受气流和控制系统等影响而存在抖动误差,两者都会导致实际生成的虚假航迹点偏离预设位置,使之无法达到预期的欺骗效果.针对以上问题,本文在已知雷达站址、无人机位置和欺骗距离,同时组网雷达空间分辨单元(Space resolution cell,SRC)一定的情况下,分别分析了存在雷达站址误差和无人机抖动误差时,无人机集群成功欺骗干扰组网雷达所允许的最大误差范围.针对典型组网雷达系统,总结了两种误差对航迹欺骗效果的影响规律,并提出了改善航迹欺骗效果的建议.数值仿真结果表明,分析和推导结果能够分别在存在雷达站址误差和无人机抖动误差情况下有效评估能否成功欺骗组网雷达.

    航迹欺骗雷达站址误差无人机抖动误差组网雷达无人机集群

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    频谱感知接收机宽带自适应射频保护

    赵志远丁国如朱义勇周新...
    1384-1398页
    查看更多>>摘要：射频电调滤波和射频干扰抵消一直是射频干扰抑制领域的研究热点,两项关键技术的结合被认为是一种提高接收机抗已方合作干扰能力的射频保护方案.本文系统梳理现有射频保护电路的优缺点,经过调研对射频电调滤波和射频干扰抵消的前沿技术进行归纳总结,针对频谱感知接收机抗未知非合作干扰的应用需求,初步提出基于感知主路与抵消辅路的频谱感知接收机宽带自适应射频保护架构,并对重难点问题进行了探讨.

    频谱感知接收机射频保护需求宽带自适应射频保护射频电调滤波射频干扰抵消

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    面向二维波达方向估计的无孔洞互质面阵设计

    刘军张华乐冯宝卞宇翔...
    1399-1409页
    查看更多>>摘要：针对传统互质平面阵列(Coprime planar array,CPA)结构在使用其差分共阵(Difference coarray,DCA)进行二维波达方向(Direction of arrival,DOA)估计时存在孔洞,因此损失可用连续自由度的问题,本文提出了一种无孔洞互质面阵(Hole-free coprime planar array,HFCPA)结构.这种面阵由无孔洞互质线阵分别沿x轴和y轴扩展得到,其DCA为无孔洞的矩形阵.此外,本文还给出了最佳HFCPA结构,以充分放大可用的连续自由度.仿真结果表明,与现有互质面阵结构相比,所提面阵结构在连续自由度数量、虚拟化效率和二维DOA估计性能方面具有优越性.

    互质面阵阵列设计二维波达角无孔洞差分共阵

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    基于改进Transformer的自动调制识别方法

    战权海张雄伟宋磊孙蒙...
    1410-1419页
    查看更多>>摘要：调制识别技术在认知无线电、电子侦察对抗领域已得到广泛应用.近年来,得益于深度神经网络强大的特征提取能力,基于深度学习的自动调制识别研究已经取得了很大的进展.在实际的调制识别场景中,调制信号通常传输没有语义的比特序列,并且每个调制符号以均匀的概率出现在波形中,因此其特征信息均匀地分布在信号数据当中.但现有的基于深度学习的自动调制识别方法通常采用卷积神经网络或循环神经网络结构,难以适应上述场景中的数据分布特点,未能充分利用长序列数据中的全局特性信息,调制识别率有待进一步提升.本文提出了一种基于改进Transformer的自动调制识别方法——AMR-former.首先对信号数据进行预处理,强化信号数据中的时序特性;随后,结合多头注意力机制与长短期记忆网络设计实现了用于特征提取的AMR-Encoder结构,有效提高了全局时序特征的提取能力,为后续识别分类提供了更为丰富的数据表示.通过在开源数据集RadioML 2016.10a上的实验表明,AMR-former方法在信噪比为0～18 dB条件下的平均识别准确度达到91.90%,相比于典型的GRU、PET-CGDNN、LSTM和MCLDNN等网络结构分别提高了6.38%、2.15%、1.99%和1.75%.

    深度学习调制识别Transformer时序特征注意力机制

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