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针对同族调制类型通信信号识别难度大、深度学习模型普遍存在泛化能力弱的问题,基于经典AdaBoost.M2算法,提出改进样本权重的AdaBoost.M2算法,用于解决大样本情况下学习率与加权后样本数据难以相适应的问题。改进后的新样本权重确保训练样本数据的数量级在加权后不变,并使算法更迅速地关注到难分类样本,提高了弱分类器综合性能,降低了加权投票模型中弱分类器重要性之间的差异。针对部分样本的统计特性易淹没于噪声中造成难分类问题,提出随机特征裁剪方法,使算法避免过度关注异常特征,降低了极难分类样本对AdaBoost.M2算法性能的负面影响,提升了算法的泛化能力,并以低信噪比数据进行实验验证。针对调制类型同族信号难分类的问题,选取同族调制类型的通信信号开展模型训练和测试。实验结果表明:相比于单一卷积长短时记忆全连接深度网络(CLDNN)算法,改进AdaBoost.M2算法对低信噪比PSK族类和QAM族类通信信号的测试集准确率分别提高了8.5%和11.25%,相比于直接集成CLDNN的经典AdaBoost.M2算法,测试集准确率分别提高了8.25%和6.5%。 相似文献
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由于对称三角线性调频连续波(LFMCW)雷达在多目标情况下容易产生虚假目标,又因为采用的毫米波技术,发射波形的上下扫频时宽相对较小,且目标速度的测量精度和分辨率又取决于信号的时宽,所以,为了消除虚假目标的产生以及提高目标速度的测量精度和准确性,文章利用梯形调制方式,并结合MTD 恒频速度配对法,充分利用二维模糊多普勒频率,通过恒频速度配对得到真实目标之后,再用其求得模糊重数,进而解多普勒模糊。由于二维模糊多普勒频率是在一个周期下得到的,所以,解模糊得到的速度精度要大于恒频速度和上下扫频配对得到的速度。利用这种方法,不仅可以准确地得到目标信息,还防止了虚假目标的产生。最后,经Matlab仿真结果表明,解多普勒模糊得到的速度误差明显小于恒频以及去耦合。 相似文献
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针对因双超平台姿态控制引入非接触磁浮机构这一关键执行机构,而可能引起的卫星平台新的电磁兼容问题,开展了非接触磁浮机构的电磁干扰特性研究。首先,介绍了非接触磁浮机构及其驱动器的工作原理;其次,分别对非接触磁浮机构驱动器的脉冲宽度调制(PWM)控制信号高频干扰特性和传导电磁干扰特性进行了理论和仿真分析,并将其频率特性与星上其他典型单机的工作频率进行了比对。对比分析结果表明:非接触磁浮机构的电磁干扰频率与星上其他典型单机之间间隔较大,其相互之间产生的电磁干扰可忽略,磁浮机构的引入不会产生新的电磁兼容问题。 相似文献
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为了评估不同小数偏差产品的数据质量和模糊度固定效果,比较了2016年全年的SGG FCB产品和CNES产品,结果表明两种产品具有很高的一致性,SGG FCB产品的数据完整性更好。应用两种产品进行精密单点定位(PPP)固定解的静态结果平面位置精度可以达到1 cm以内,高程位置精度可以达到1~2 cm,采用两种产品获得的PPP模糊度固定率十分接近,动态模式下处理静态数据的位置结果可以达到平面2~3 cm,高程5 cm以内的精度,两组固定解的位置误差结果差异不超过5 mm,模糊度固定成功率分别为92.37%和92.14%,两种小数偏差产品在23分钟左右完成首次固定,能够有效提高PPP的收敛速度。使用两种小数偏差产品得到的机载动态数据结果也非常相近。 相似文献
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