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科学研究

主持在研科研项目:

1. 国家自然科学基金面上项目  61771376   隐空间稀疏与结构化先验下的非线性压缩感知研究  2018.01-2021.12

2. 部委项目  基于认知机理的多源异构高维数据特征抽取  2017.05-2020.05   

3. 部委项目  基于类脑智能的×××信息感知技术  2017.10-2019.12

4. 部委项目  基于生物视觉感知与认知的特征提取与识别技术   2017.05-2020.05  

5. 部委项目  基于稀疏深度学习的×××特征提取技术研究  2016.05-2018.05 

6. ×××*科研项目*   基于多模态稀疏深度学习的×××技术   2017.12-2020.12

7. ×××联合基金   飞行器复杂环境下×××技术研究   2017.12-2019.12

8. ×××联合基金   复杂环境   2017.07-2019.09 

9. 陕西省重点项目-工业领域  面向智慧城市环境监测的遥感大数据流深度学习与融合技术  2017.01-2019.12  

10. 北京遥感设备研究所   深度学习算法研究     2017.08-2019.08   

11. 电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室课题  基于深度学习的电磁信号认知分析技术   2017.10-2019.09

主持已结题项目

12. 国家自然科学基金重大研究计划(培育项目) 基于稀疏特征的遥感信息高效感知与压缩  2015.01-2017.12

13. 国家自然科学基金面上项目  61072108  基于字典学习与耦合观测的压缩学习感知  2011.01-2013.12

14. 教育部博士点基金项目   20120203110005  基于稀疏协同网络的高维数据学习   2013.01-2015.12

15. 国家自然科学基金青年基金  60601029   自适应Bandelet 变换及其在SAR图像压缩中的应用  2006.01-2009.12

16. 教育部新世纪优秀人才支持计划   NCET-10-668   海量雷达遥感数据处理新技术  2011.01-2013.12

17. ×××*科研项目* 压缩感知×××    2011.01-2013.12

18. 陕西省科技新星  遥感影像稀疏感知与学习    2013.01-2014.12

19. 华为创新研究计划项目  模拟信号压缩感知的AIC实现研究     2014.01-2015.12

20. 宁波市自然科学基金  稀疏认知下的城市环境变化监测技术研究    2015.01-2016.12

参与科研项目:

21. *科研项目*(*科研项目*)非结构化环境的协同感知与高效目标相关信息获取   2013.01-2017.09    (排名第三)

22. 国家自然科学基金重大研究计划  稀疏认知下的遥感影像在轨变化检测与目标提取    2015.01-2018.12  (排名第二)

23. ×××*科研项目*  基于神经计算的×××   2015.10-2017.12 (排名第二)  

研究成果简介

 

1. 基于深度学习的智能信号分析处理

无线电信号认知识别本质上是一个模式识别问题,其中的关键问题是如何获得信号的一个好的描述。目前无线电信号采用的特征提取方法是基于专家先验知识的人工特征提取方法,即要利用专业背景知识和技巧处理数据,使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用,在现代战场环境下面临诸多困难与局限。课题组开展了无线电信号深度特征学习的研究,研发了基于注意力机制,门控循环单元,深度残差和多尺度等一系列深度学习网络模型,实现了实际复杂电磁环境下的信号调制编码联合识别,具有普适性好、鲁棒性强、识别准确率高、网络参数少、识别信号类型多的优点。实验证明,网络可以有效完成31种编码调制联合信号的识别,识别准确率达优于90%。

 


 

2. 模拟信号欠采样技术与实现

奈奎斯特采样定理是传统信号处理技术的基础。在许多实际应用如宽带/超宽带信号处理、高光谱成像中,现有的硬件设备难以满足采样需求。近年来兴起的压缩感知理论(Compressed Sensing, CS)为缓解这一压力提供了可能。压缩感知的核心思想是利用信号自身的稀疏性或可压缩性,通过某种观测方法得到少量非相关的测量值,进而通过优化算法在低采样率的条件下精确重构高分辨信号。课题组搭建并实现基于模拟域压缩感知AIC的硬件系统仿真平台,实现了十倍欠奈奎斯特采样下的精准信息采集。

更多详情参见:展示视频密码:768v

 

 


3. 遥感影像在轨变化检测与目标提取演示验证系统

 

遥感信息在轨处理是缓解卫星数据下传和后处理压力,提升信息获取的时效性和天基信息系统的自动化、智能化水平的有效途径。课题组研发了多种变化检测与目标检测、识别算法,搭建了FPGA+ARM 的 片上系统 SoC演示验证系统。 作为计算处理核心,实现了实时性好、低重量、低功耗、智能化的在轨目标信息提取。高速模拟到数字转换器(ADC)用于对中频回波信号采样;现场可编程阵列(FPGA)用于处理回波数据,雷达成像;ARM 用于变化检测等核心算法的实现以及外设的管理;为展示验证系统,配备了高清音视频HDMI接口。

 

更多信息参见:视频展示  密码: awpe