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期刊信息/Journal information
无线电工程
中国电子科技集团公司第五十四研究所
无线电工程

中国电子科技集团公司第五十四研究所

屈永欣

月刊

1003-3106

gch4954@163.com

0311-86924962

050081

河北省石家庄市中山西路590号

无线电工程/Journal Radio Engineering 北大核心
查看更多>>《无线电工程》（月刊）创刊于1971年，由中国电子科技集团公司第五十四研究所主办，国内外公开发行。本刊坚持学术性与技术性相结合，以跟踪遥感遥测遥控学科发展、交流测控领域学术与技术应用成果为主要报道内容，突出高科技并兼顾其他相关专业。《中文核心期刊要目总览》收录期刊，多次荣获工业和信息化部编辑质量优秀奖、出版质量优秀奖，河北省出版物印刷优质产品（一等品）。
正式出版
收录年代

    改进YOLOv8的遥感图像检测算法

    程换新矫立浩骆晓玲于沙家...
    1155-1161页
    查看更多>>摘要：针对目前遥感图像目标检测算法中存在的误检、漏检和检测精度低等问题,提出了一种改进YOLOv8的遥感图像检测算法.在主干网络中引入注意力机制EMA到C2f模块,以提高模型对多尺度目标的特征提取能力;在颈部网络中提出Slim-PAN结构,以减少模型计算量;使用WIOU损失函数代替CIOU损失函数,以提升模型的检测精度.通过在DIOR和RSOD遥感数据集上的实验结果表明,改进后的算法与原YOLOv8算法相比,mAP分别提升了1.5％和2.3％,计算量降低了0.3 GFLOPs,改进算法在不增加计算量的同时能提高检测精度,证明了改进算法的有效性和先进性.

    遥感图像目标检测YOLOv8注意力机制

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    基于稀疏重构的空域大目标背景下的小目标检测方法

    温博尹伟李增辉尤鹏杰...
    1162-1167页
    查看更多>>摘要：现代战争经常需要大小平台协同作战,较为典型的是有/无人编队协同作战.在协同作战过程中,由于大目标的回波副瓣掩盖了小目标回波,导致无法实现大小目标一体化检测,给指挥员战场态势的判断带来了严峻的挑战.为此研究了一种基于稀疏重构的空域大目标背景下的小目标检测方法,利用压缩感知稀疏重构算法的高分辨特性实现大小目标在空域上分离,进而消除大目标对小目标的检测影响.针对传统稀疏重构方法存在重构准确率与计算效率相互矛盾的问题,提出了一种基于虚变换的稀疏重构方法.仿真分析结果表明,所提方法相对于传统正交投影(Orthogonal Matching Projection,OMP)方法具有更好的大小目标分离准确度,而相对于传统凸优化重构方法,可以实现计算效率提升16％.

    协同作战目标检测大小目标稀疏重构

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    无人机辅助无线传感网络的节能保密通信数据收集方法

    徐莹莹丁徐飞田文刘光杰...
    1168-1174页
    查看更多>>摘要：无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在保密无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)中能作为移动数据搜集节点的同时延长传感网络的使用周期,窃听方(Eavesdropper,Eve)的存在使传感器和UAV之间的保密通信过程受到了严重威胁.因此,保密通信方不得不消耗更多资源来保证通信的保密性能.针对WSN中保密通信的资源受限问题,提出一种UAV辅助节能保密通信数据收集方法,通过联合优化UAV轨迹和传感器节点(Sensor Node,SN)的调度策略,最小化SN能耗的同时增加传感器的保密容量;通过基于块坐标下降法解决复杂混合整数的非凸优化问题;通过连续凸优化方法联合求解UAV轨迹优化问题和传感器调度优化问题.仿真结果表明,与现有方法相比,所提方法在节能和保密速率提高上具有显著的优越性.

    无人机无线传感网络保密通信轨迹优化

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    基于遗传算法优化BP神经网络的GNSS干扰源定位技术

    苏佳杨泽超易卿武杨建雷...
    1175-1182页
    查看更多>>摘要：全球导航卫星系统(GNSS)应用已全面深入到国家安全和国民经济当中,但由于GNSS信号到达地面后信号强度很弱,极易受到无意或有意的人为干扰.当出现压制干扰时会影响接收机正常工作,从而导致某一区域导航定位效果受到影响,因此对干扰源的排查和消除十分重要.针对上述压制干扰,通过在监测区域分布一定数量低成本接收机,利用其接收的载噪比数据特征实现干扰源的位置估计.考虑到信号传播过程中的衰减模型是非线性的,提出了基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的干扰源定位方法,通过神经网络学习得到监测区域载噪比特征的复杂非线性关系,GA对神经网络的初始权值和阈值进行优化,最终在监测区域通过梯度下降法搜索出干扰源位置.结果表明,GA优化后的网络预测误差更小,能够初步定位干扰源位置且平均定位误差率(Average Localization Error Rate,ALER)约为0.23％,验证了模型的合理性和有效性.

    载噪比压制干扰全球导航卫星系统干扰源定位反向传播神经网络

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    中国民航空中导航系统及设施综述和展望

    李清栋叶家全魏童
    1183-1196页
    查看更多>>摘要：空中导航系统是为民用航空器提供飞行引导的必要设备,是民航空管体系的重要组成部分.结合中国民航的运用实际,对空中导航系统及设施的发展及应用现状进行了系统梳理、研究和总结.结合航空器运行全过程的空中导航需求,对国内陆基导航和星基导航在民用航空领域的历史沿革、运用现状、行业分工以及当前陆基导航和星基导航领域的科研需求和研究现状进行了分析.结合北斗卫星导航系统在民用航空空中导航领域的应用,对国内空中导航技术的运用趋势和导航设施的更新策略进行了预测与展望.

    民用航空航空器运行空中导航陆基导航星基导航

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    基于SF-Unet的高分辨率耕地遥感影像分割

    秦伦明凌雪海邹钰洁龚杨洋...
    1197-1204页
    查看更多>>摘要：利用深度学习实现遥感影像耕地区域自动化检测,取代人工解译,能有效提升耕地面积统计效率.针对目前存在分割目标尺度大且连续导致分割区域存在欠分割现象,边界区域情况复杂导致边缘分割困难等问题,提出了语义分割算法——Swin Transformer,TransFuse and U-Net(SF-Unet).为强化网络不同层次特征提取和信息融合能力,提升边缘分割性能,使用U-Net网络替代TransFuse网络中的ResNet50模块;将Vision Transformer(ViT)替换为改进后的Swin Transformer网络,解决大区域的欠分割问题;通过注意力机制构建的Fusion融合模块将2个网络输出特征进行融合,增强模型对目标的语义表示,提高分割的精度.实验表明,SF-Unet语义分割网络在Gaofen Image Dataset(GID)数据集上的交并比(Intersection over Union,IoU)达到了90.57％,分别比 U-Net 和 TransFuse 网络提升了6.48％和 6.09％,明显提升了耕地遥感影像分割的准确性.

    耕地遥感影像语义分割卷积神经网络SwinTransformer

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    基于空谱融合和随机多图的高光谱遥感图像农作物分类

    聂萍李飞杨昭汪国强...
    1205-1216页
    查看更多>>摘要：针对高光谱遥感图像复杂农作物分类问题,提出了一种基于空谱融合和随机多图的高光谱遥感图像农作物分类方法.通过使用一种潜在特征融合和最优聚类(Latent Features Fusion and Optimal Clustering Framework,LFFOCF)的波段选择方法和分段主成分分析(Segmented Principal Component Analysis,SPCA)进行光谱降维,采用多尺度二维奇异谱分析(2-D-Singular Spectrum Analysis,2-D-SSA)应用于降维图像,以提取不同尺度的空间特征.将多尺度空间特征与主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)得到的全局光谱特征融合送到随机多图(Random Multi-Graphs,RMG)中进行分类.在印度松树、萨利纳斯和龙口数据集上,所提出的方法与一些现有的方法进行了对比实验.实验结果表明,该方法的类别精度(Class Accuracy,CA)、总体分类精度(Overall Accuracy,OA)、平均分类精度(Average Accuracy,AA)和 Kappa 系数优于这些方法.

    高光谱遥感图像农作物分类空谱融合随机多图

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    基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法

    张越王逊
    1217-1225页
    查看更多>>摘要：针对遥感图像数据本身存在分辨率高、背景复杂和光照不均等特性导致边界分割不连续、目标错分漏分以及存在孔洞等问题,提出了一种基于改进Swin-Unet的遥感图像分割方法.在编码器末端引入空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块,用于捕获多尺度特征,增强网络获取不同尺度的能力,充分提取上下文信息;将解码器端的Swin Transformer Block替换为残差Swin Transformer Block,不仅保留了原始信息,又能够缓解模型出现梯度弥散现象;在跳跃连接中引入残差注意力机制,可以让模型更加关注特征图中的重要特征信息,抑制无效信息,从而提高模型分割的准确率.在自建数据集上进行实验,结果表明,改进后的网络平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)达到了80.55％,提高了4.13个百分点,证明改进后的网络可以有效提高遥感图像分割的精度.

    遥感图像语义分割Swin-Unet空洞空间金字塔池化残差注意力机制

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    基于改进STANet的遥感图像变化检测算法

    王文韬何小海张豫堃王正勇...
    1226-1235页
    查看更多>>摘要：遥感图像变化检测是为了识别出双时相图像之间的显著变化.给定2个在不同时间拍摄的配准图像,光照变化和错配误差会掩盖真实物体的变化,探索不同时空像素之间的关系可以提高遥感图像变化检测方法的性能.在Spatial Temporal Attention Neural Network(STANet)中,提出了一种基于孪生的时空注意力神经网络.在其基础上进行改进:①对距离度量模块由于线性插值导致的变化特征间隙模糊问题,设计了对距离特征的上采样模块,使得变化区域间隙更加明显,虚警率更低;②针对STANet的Pyramid Spatial Temporal Attention Module(PAM)模块计算开销大的问题,引用了新的Coordinate Attention(CA)模块,在降低运算开销的基础上,更好地识别了不同空间、通道的特征;③针对STANet对Residual Network(ResNet)提取出的特征图利用不充分的问题,加入了深监督模块,利用中间层的特征计算一个权重衰减的loss,起到正则化的作用.实验表明,改进之后的网络将基线模型的F1得分从81.6提高到86.1.在公共遥感图像数据集上的实验结果表明,改进的方法优于其他几种先进的方法.

    遥感图像STANet深监督CA

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    国内外无人机系统研究进展及应用

    韩子硕范喜全郝齐
    1236-1246页
    查看更多>>摘要：随着人工智能和无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)技术的深度融合,UAV已成为现代战争中的一把利器,各大军事强国均在竞相研发,力求在未来战争中占据制高点.概述了美国、中国、俄罗斯、英国和以色列等军事强国正在发展的UAV系统现状,总结了其最新研究进展和典型成果;在此基础上,从6个不同方面介绍了UAV系统作战所需的关键技术,并结合近年多场局部冲突中的UAV实战应用,梳理了其典型应用场景.旨在为UAV技术发展以及应用落地提供参考.

    无人机系统自主决策路径规划协同控制

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