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期刊信息/Journal information
系统工程与电子技术
系统工程与电子技术

施荣

月刊

1001-506X

xtgcydzjs@126.com

010-68388406

100854

北京142信箱32分箱

系统工程与电子技术/Journal Systems Engineering and ElectronicsCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊被美国《工程索引》(EI)、英国《科学文摘》（SA）收录，是全国中文核心期刊、《中国科技论文统计源》用刊、《中国科学引文数据库》来源期刊、全国优秀科技期刊。它是面向高科技开发和应用的跨学科期刊，以传播新技术、促进学术交流为宗旨，坚持深度与广度、理论与应用相结合的方针，努力反映系统工程与电子技术两大领域的最新成就，报道的主要内容包括：系统科学、军事系统分析、飞行器控制、雷达、光电探测技术、信息获取与处理、运筹学管理与决策技术等。
正式出版
收录年代

    GPU加速下的三维快速分解后向投影SAS成像算法

    陶鸿博张东升黄勇
    3247-3256页
    查看更多>>摘要：后向投影(back projection，BP)算法是一种精确的时域成像算法，但BP算法的计算复杂度高，难以实现实时性成像，特别是在考虑三维成像时，BP算法的计算复杂度会进一步增加。提出一种应用在合成孔径声纳(synthetic aperture sonar，SAS)上的三维快速分解BP(fast factorized BP，FFBP)成像算法，并利用图形处理器(graphics processing unit，GPU)加速三维FFBP算法。经过对点目标的测试，计算时间从原本的263 s降低到了2。3 s，解决了 SAS中的三维成像实时性问题。同时，验证了所提算法在非理想航迹下的成像效果。结果表明，在添加幅度不超过0。1 m(一个波长以内)的正弦扰动时，所提算法对点目标仍有良好的聚焦效果。

    快速分解后向投影并行计算图形处理器合成孔径声纳三维成像

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    基于改进MKELM的红外空间锥体目标识别

    王彩云常韵李晓飞王佳宁...
    3257-3264页
    查看更多>>摘要：针对远距离探测时仅能获取目标的红外辐射强度序列、样本量有限、信噪比低而导致目标识别困难的问题，提出一种基于改进多核极限学习机(multiple kernel extreme learning machine，MKELM)的红外空间锥体目标识别方法。首先对红外辐射强度序列进行变分模态分解(variational mode decomposition，VMD)并重构，然后对重构序列进行时域特征提取，最后采用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm，WOA)优化MKELM的参数组合，在仿真生成的空间锥体目标红外辐射强度序列数据集上进行目标分类识别实验。实验结果验证了所提算法的有效性，同时表明所提方法具有较好的识别准确性和鲁棒性。

    红外辐射强度序列空间目标识别变分模态分解鲸鱼优化算法多核极限学习机

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    基于机器学习的MRTD客观测试方法研究

    季然肖茂森李硕刘宇...
    3265-3270页
    查看更多>>摘要：红外成像技术的加速发展对红外成像系统测试和评估的客观性和准确性提出了更加严格的要求。针对当前红外成像系统最小可辨温差(minimum resolvable temperature difference，MRTD)存在的测试主观性、操作复杂性等问题，提出基于支持向量机(support vector machine，SVM)和卷积 神经网络(convolutional neural network，CNN)的两种MRTD客观测试方法。通过引入数据增强技术，避免由训练样本少及网络层次复杂导致的过拟合。实验结果表明，与实际人员对数据的判断相比较，MRTD测试使用SVM方法的识别准确率为94。50％，训练时间为8。22 s;CNN方法3次训练平均准确率为99。07％，迭代100次训练时间为487。48 s。SVM方法的实时性更好，CNN方法具有准确率高的特点，实验结果验证了这两种MRTD的客观测试方法为红外热成像系统性能指标研究提供了一种可靠的量化和评估工具。

    最小可辨温差机器学习深度学习支持向量机卷积神经网络

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    基于改进YOLO v5算法的道路小目标检测

    宋存利柴伟琴张雪松
    3271-3278页
    查看更多>>摘要：为解决交通道路小 目标检测难度大、精度低，容易出现错检漏检的问题，提出一种基于YOLO v5(you only look once v5)算法的多尺度特征融合目标检测改进算法。首先，增加小 目标检测头用于适应小 目标尺寸，缓解漏检情况。然后，引入可变形卷积网络v2(deformable convolutional networks V2，DCN V2)提高模型对运动中小目标的学习能力;同时，增加上下文增强模块，提升对远距离小 目标的识别能力。最后，在替换损失函数、提高边界框定位精度的同时，使用空间金字塔池化和上下文空间金字塔卷积分组模块，提高网络的感受野和特征表达能力。实验结果表明，所提算法在KITTI数据集小 目标类别上平均识别精度达到了 95。2％，相较于原始YOLO v5，算法总体平均识别精度提升了 2。7％，对小目标的检测效果更佳，平均识别精度提升了 3。1％，证明所提算法在道路小目标检测方面的有效性。

    YOLOv5小目标检测上下文增强模块可变形卷积

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    多路径支撑集回溯贪婪重构算法

    田文飚芮国胜张嵩张海波...
    3279-3284页
    查看更多>>摘要：针对现有压缩感知贪婪算法容易陷于局部最优、过拟合等问题，提出一种稀疏恢复算法，称为多路径支撑集回溯贪婪重构(multipath backtracking greedy pursuit，MBGP)算法。该算法以最小残差为重构目标，对候选原子展开多条路径同时搜索，且每次筛选多个原子，通过回溯过程剔除误选的原子。基于有限等距性质给出MBGP算法重构信号的充分条件，以确保其从测量值精确恢复任何K-稀疏信号，并通过信号重构能力来评估MBGP算法的性能。数值实验结果表明，该算法在相同信号条件下，能够在采样数更少、稀疏度更大的场合下精确重构信号，且性能更逼近理想Oracle-最小二乘估计器。

    压缩感知信号恢复匹配追踪子空间追踪剪枝回溯贪婪算法

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    星载低剖面一维相扫缝隙阵天线设计

    陈博王伟刘涓吉建民...
    3285-3292页
    查看更多>>摘要：针对星载相控阵雷达应用背景，提出一款工作于Ku频段的低剖面轻量化一维相扫缝隙阵天线。天线基于射频-数字-供电一体化设计思路，并采用系统级封装(system in package，SiP)芯片实现高密度结构集成。与传统基于砖式或瓦片式收发(transmit/receive，T/R)组件的相控阵天线相比，所提天线设计可以有效降低天线剖面高度和重量。天线中心工作频率为16 GHz，具有600 MHz工作带宽，可实现一维方向波束扫描。此外，天线设计了 自校准网络，可用于在轨期间射频通道幅相特性实时检测。样机实测结果表明，天线扫描角度范围可达士30°，等效全向辐射功率(effective isotropic radiated power，EIRP)与接收增益与噪声温度比(gain-to-noise temper-ature ratio，G/T)值测试结果均与理论计算值吻合。

    星载低剖面缝隙阵天线高密度集成相控阵天线

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    多子阵SAS方位空变运动补偿子孔径算法

    田振张森庞立伟唐劲松...
    3293-3302页
    查看更多>>摘要：为解决方位空变的侧摆和偏航误差存在情形下合成孔径声纳的快速运动补偿与成像问题，提出一种多子阵合成孔径声纳方位空变运动补偿子孔径算法。首先，建立运动误差存在情形下的双程距离历程模型，并利用泰勒级数展开对双根号形式距离历程进行近似;然后，利用子孔径运动补偿和单基等效处理，将含有方位空变的侧摆和偏航误差的多子阵回波数据转换为理想的单阵回波数据;最后，利用经典的单阵频域逐线成像算法，实现快速运动补偿和高分辨成像。仿真实验与实测数据成像结果均验证了所提算法的有效性。

    运动补偿合成孔径声纳子孔径算法成像算法方位空变

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    微小型无人机载FMCW SAR宽波束运动补偿算法

    张法桐付耀文杨威张文鹏...
    3303-3311页
    查看更多>>摘要：调频连续波(frequency modulated continuous wave，FMCW)体制的合成孔径雷达(synthetic aperture radar，SAR)具有较宽的方位向波束，运动误差在成像处理时会产生较为严重的方位空变性。对此，建立了具有三轴运动误差的信号模型;对宽波束情况下的距离和方位的耦合性以及由运动误差导致的方位空变性进行了分析;在视线向(line of sight，LOS)引入传统的频率分割算法来补偿方位空变误差，在航向将运动误差建模为包络误差与相位误差;提出了"逐方位块补偿法"来消除相位误差中的空变性。最后，通过仿真实验验证了所提算法的有效性。

    调频连续波合成孔径雷达方位空变性微小型无人机

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    基于STFrFT的间歇采样转发干扰抑制

    李晋杰曹运合张钰林王蒙...
    3312-3324页
    查看更多>>摘要：干扰机对雷达脉冲快速切片、转发形成间歇采样转发干扰，若从雷达主瓣进入，将对雷达目标检测形成严重威胁。从波形设计和时频分析的角度出发，提出一种基于短时分数阶傅里叶变换(short-time fractional Fourier transform，STFrFT)的主瓣间歇采样转发干扰抑制方法。首先设计脉内捷变频信号，提升干扰与 目标信号的差异;接着采用STFrFT进行时频分析，相比传统短时傅里叶变换大大提升了时频分辨率，相比分数阶傅里叶变换类方法没有对信号参数的限制;最后结合图像学方法对干扰进行剔除，对从主瓣进入的高干信比干扰也可形成有效抑制。仿真结果表明，所提方法可在多种环境下有效对抗间歇采样转发干扰。

    间歇采样转发干扰短时分数阶傅里叶变换图像处理频率捷变

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    基于频域波束降维的车载雷达多参数联合超分辨方法

    刘润虎曹丙霞李迎春闫锋刚...
    3325-3333页
    查看更多>>摘要：针对车载雷达多参数联合超分辨计算复杂度高、无法快速实现参数估计的问题，提出了基于频域波束降维的多参数联合超分辨算法。所提算法通过快速傅里叶变换(fast Fourier transform，FFT)将空时多参数域联合数据变换到频域，处理感兴趣区域的多维频域数据，完成空时波束空间降维和基于频域数据的多参数联合超分辨，实现目标信息的快速联合估计。推导了频域子空间正交性及频域波束降维超分辨算法理论。仿真研究了算法的分辨率和估计性能与信噪比的关系。仿真结果表明，所提算法的精度和分辨率远超传统FFT算法，相对于传统多重信号分类(multiple signal classification，MUSIC)算法，所提算法计算量大幅降低。

    频域波束空间联合超分辨多重信号分类

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