何劲
- 作品数：8 被引量：6H指数：1
- 供职机构：上海交通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电子电信动力工程及工程热物理自动化与计算机技术更多>>
- 基于Born-Jordan分布的LFM-BPSK信号的参数估计
- 2024年
- 对线性调频-二进制相位编码(LFM-BPSK)复合调制信号的参数估计,现有方法在低信噪比(SNR)环境下估计精度较低。针对该问题,文中推导出了LFM-BPSK信号的Born-Jordan(BJD)时频分布,分析了LFM-BPSK信号的时频特性,并提出了基于BJD时频分布的参数估计算法。首先,该算法在BJD时频变换的基础上使用霍夫变换对LFM-BPSK信号初始频率和调频斜率进行估计,并将二维的BJD时频变换转化为一维时域信号,通过降维后的时域信号求解码元宽度;然后,为了探寻参数估计的理论下界,文中还推导了LFM-BPSK信号参数估计的修正克拉美罗下界(MCRLB);最后,利用蒙特卡洛实验对三个参数进行了测试。仿真实验表明,文中算法在低SNR下的参数估计精度明显优于现有的算法,其性能接近MCRLB。
- 张宏业舒汀何劲
- 关键词：参数估计
- 反编译中的数据结构分析
- 何劲
- 汽轮机进汽快关阀冲击分析
- 本文用能量法分析了汽轮机进汽阀紧急关闭时结构上的冲击力。能量法计算弹性结构的冲击问题要求结构在变形上保持同步，动力作用下的弹性体一般不能满足这个条件。课题根据结构不同的刚性特点进行区域划分，以便区域的变形尽量一致，分区域...
- 何劲
- 关键词：能量法
- 文献传递
- 基于并行融合网络的多功能雷达行为辨识技术
- 2024年
- 针对多功能雷达在信号层面分析时样式复杂多变、整体特征表述不全面、提供关键信息能力不足的问题,建立了一种多层级的多功能雷达行为层面表征模型,提出了一种基于一维深度卷积神经网络和门控循环网络并行处理的融合网络结构。在使用多层级模型清晰有效地表征和分析多功能雷达行为的基础上,结合两种网络分别在局部深度特征提取和全局时序特征提取方面的优势,实现了对多功能雷达典型功能的行为辨识。仿真实验结果表明,在参数交织程度较高的情况下,该网络对多功能雷达四种典型功能的行为辨识准确率达到95.6%,证明了所提的并行网络算法在侦察情报分析领域具有良好的应用前景。
- 王宏兴舒汀何劲郁文贤
- 关键词：多功能雷达特征提取
- 汽轮机进汽阀的卸载分析
- 2010年
- 汽轮机参数的提高将导致汽轮机进汽阀开启过程中承受巨大的蒸汽作用力,需要卸载才能开启阀门。本文通过对进汽阀的系统组成、运行控制过程、卸载结构的要素、压力平衡估算办法,以及卸载漏汽对启动过程的影响等多个方面进行分析,以便廓清汽轮机进汽阀卸载设计的思路,为进汽阀的卸载设计和运行提供参考。
- 何劲刘慧
- 关键词：密封性
- 一种在强干扰情况下目标检测的方法
- 本申请提供了一种在强干扰情况下目标检测的方法，所述方法至少包括以下步骤：步骤S1：设定线性阵列由L个均匀排列的天线单元组成，工作波长为λ，单元间距为d，阵列接收信号为N个采样快拍矢量，其中第n个快拍表示成x(tn)，n为...
- 李琳娜何劲
- 文献传递
- 基于正确解模糊概率优化的宽带相位干涉仪阵型设计方法
- 本发明涉及一种基于正确解模糊概率优化的宽带相位干涉仪阵型设计方法，属于相位干涉仪设计技术领域。本发明基于宽带相位干涉仪的正确解模糊概率分析理论，首先根据实际约束条件获取所有可能的阵型配置集合，然后分别遍历集合中的各个阵型...
- 舒汀何劲丁禄山
- 基于并联深度学习网络的雷达有源干扰智能识别方法被引量：5
- 2021年
- 针对传统的雷达有源干扰识别方法存在特征参数对干扰样式敏感,识别准确率不高等问题,提出了一种基于深度学习的雷达有源干扰智能识别方法,设计了一种残差网络(ResNet)和长短时间记忆网络(LSTM)相并联的新型网络结构。该方法基于多维度信息联合处理,可提高干扰识别的稳健性。通过外场试验,对常规的6种雷达有源干扰样式进行识别性能验证,识别准确率达到94.80%,证明了该文的方法具有较好的工程应用前景。
- 姜正云舒汀何劲郁文贤
