• <tr id="yyy80"></tr>
  • <sup id="yyy80"></sup>
  • <tfoot id="yyy80"><noscript id="yyy80"></noscript></tfoot>
  • 99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看 ?

    基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的雷達信號識別

    2022-08-05 11:06:14全大英唐澤雨李世通汪曉鋒金小萍
    上海交通大學學報 2022年7期
    關(guān)鍵詞:雙通道時頻信噪比

    隨著各種各樣的軍用探測與干擾設備被廣泛投入使用,現(xiàn)代電子戰(zhàn)環(huán)境日益復雜,電子偵察系統(tǒng)的工作難度不斷提高.雷達信號識別是電子偵察的關(guān)鍵因素,準確識別雷達信號可以有效獲取敵方軍事部署情況,爭取戰(zhàn)爭的主動權(quán).因此,在現(xiàn)代電子戰(zhàn)中,如何有效識別雷達信號具有非常重要的研究意義.

    雷達信號的脈內(nèi)調(diào)制特征分析是影響雷達信號脈內(nèi)調(diào)制類型識別精度的重要因素.傳統(tǒng)分析方法中時頻分析法被廣泛用于淺層特征的提取.文獻[6]基于圖像增強、閾值二值化和數(shù)學形態(tài)學等一系列圖像處理方法,提取雷達信號平滑偽Wigner-ville時頻分布的形狀特征并分析,在信噪比大于 -3 dB時,除Frank碼外,識別準確率達到90%以上.文獻[7]基于矩陣變換的方法,設計了一種多尺度中心點檢測方法,對內(nèi)容波形進行定位和識別,在信噪比大于0 dB時,整體平均識別準確率達到90%以上.文獻[8]基于模糊函數(shù),通過構(gòu)建序列并求相像系數(shù)的方法,在信噪比為 -2 dB時,整體平均識別準確率達到91.2%.文獻[9]基于多重同步壓縮變換,對變換后的時頻分布圖進行紋理特征和矩特征提取,通過支持向量機(SVM)實現(xiàn)雷達信號的自動調(diào)制識別,在信噪比為 -2 dB時,整體平均識別準確率達到96.5%.

    通過線性傾向估計、Mann-Kendall分析、有序聚類分析和Morlet小波分析方法對新疆、北疆、南疆1951~2016年降水序列進行分析,并通過R/S分析法對未來降水進行預測,結(jié)果如下:

    隨著人工智能、機器學習等技術(shù)的快速發(fā)展,得益于AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡模型在圖像處理上的優(yōu)異表現(xiàn),許多學者開始致力于通過神經(jīng)網(wǎng)絡對雷達信號進行深度特征提取.文獻[11]基于多重同步壓縮變換(MSST)時頻變換,將變換后的時頻圖像送入GoogleNet進行雷達信號識別,在信噪比為 -4 dB時,整體平均識別準確率可以達到91%以上.文獻[12]基于時頻特征提取和殘差神經(jīng)網(wǎng)絡,計算信號的偽Wigner-Ville分布(PWVD)并提取Zernike矩,使用殘差神經(jīng)網(wǎng)絡分類器實現(xiàn)雷達信號識別,在信噪比為 -2 dB時,整體平均識別準確率達到93%以上.文獻[13]首先利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行信號特征提取,將提取到的特征送入長短期記憶網(wǎng)絡并通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡輸出識別類型,在信噪比為 -6 dB時,整體平均識別準確率達到90%以上.深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型的引入極大地提高了電子偵察系統(tǒng)對雷達脈內(nèi)調(diào)制類型識別的精度,但現(xiàn)代戰(zhàn)爭中雷達信號信噪比低,調(diào)制類型多樣,如何在低信噪比、多種調(diào)制類型的情況下提高雷達信號識別的精度還值得進一步研究.

    因此,本文提出了一種基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的雷達信號自動分類識別方法.首先,選取時頻分析效果較好的Choi-Williams分布(CWD)和MSST分別提取信號淺層特征,并將一維時間信號變換為二維時頻圖像.其次,對得到的兩類時頻圖像進行預處理并作為雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡提取信號深度特征.最后融合兩路通道的特征,通過Softmax分類器實現(xiàn)雷達信號分類識別.相較于單通道卷積網(wǎng)絡,雙通道卷積網(wǎng)絡有效提高了在低信噪比、多種脈內(nèi)調(diào)制類型的情況下雷達信號識別的準確率.

    1 雷達信號預處理

    1.1 數(shù)據(jù)集簡介

    典型雷達信號脈內(nèi)調(diào)制方式包括:連續(xù)波(CW)、線性調(diào)頻(LFM)、非線性調(diào)頻(NLFM)、雙相移相鍵控(BPSK)、正交相移鍵控(QPSK)、頻移鍵控(FSK)以及LFM/BPSK、LFM/FSK、BPSK/FSK混合調(diào)制信號等.

    (,)=

    1.2 信號時頻變換

    由于高斯白噪聲的影響,在雷達時域信號上能夠獲取的有效特征較少,現(xiàn)階段對雷達信號特征的獲取主要集中在變換域.通過對雷達信號進行時頻分析,可以有效降低高斯白噪聲的影響,放大不同調(diào)制信號之間的差異,獲取更多的有效特征.同時,使用時頻分析的方式可以將一維的時域信號變換為二維時頻圖像,方便后期卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行深度特征的提取.

    常用雷達信號時頻變換的方法有:短時Fourier變換(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)、CWD等.CWD時頻分析作為WVD時頻分析的一種改進方法,通過變換不同的核函數(shù),使得CWD時頻分析具有較好時頻聚集性,在相對高信噪比下具有非常優(yōu)異的時頻分析能力,并且可以有效抑制二次型變換在處理多分量復雜信號時產(chǎn)生的交叉項干擾.而MSST作為一種對STFT多次執(zhí)行同步壓縮處理的改進算法,通過在頻率方向?qū)TFT的結(jié)果進行壓縮,提高時頻聚集性,作為一種線性時頻工具,MSST不存在交叉項干擾,在相對低信噪比下可以彌補CWD時頻變換因交叉項干擾導致的時頻圖像惡化嚴重的問題.因此,本文選取CWD和MSST作為雷達信號的時頻分析方法,以獲得更豐富的信號淺層特征,有效提高模型識別準確率.

    ..基于CWD的雷達信號時頻分析 CWD由文獻[15-16]于1989年提出,其在所有未處理的Cohen 類分布中表現(xiàn)出了最小的交叉干擾,以及在不同時間或頻率上對信號的高分辨率和識別精度.因此,CWD在雷達信號時頻分析中被廣泛應用.其數(shù)學表達式為

    式中:(·)為沖激函數(shù);為SST的輸出頻率.

    (1)

    (2)

    圖1給出了9種典型雷達信號在信噪比為8 dB時的CWD時頻圖像,其中為采樣點數(shù).從圖1中可以看出,不同脈內(nèi)調(diào)制類型雷達信號的CWD時頻圖像具有較高的區(qū)分度,能夠較好地體現(xiàn)信號間的差異性.CWD的應用大大提高了雷達信號特征分析的能力.

    ..基于MSST的雷達信號時頻分析 MSST是由文獻[17-18]在2018年提出的一種新的時頻分析方法.MSST首先利用STFT獲取雷達信號的時頻分布圖;其次,對時頻分布圖進行多次同步壓縮,提升時頻分布圖的聚集性;最后通過函數(shù)迭代優(yōu)化算法流程,減輕計算負擔.作為一種線性時頻工具,MSST不存在交叉項的干擾,在雷達信號分析處理上具有廣闊的應用前景.圖2給出了9種典型雷達信號在信噪比為8 dB時的MSST時頻圖.由圖2可知,經(jīng)MSST時頻變換,不同脈內(nèi)調(diào)制類型的雷達信號特征在時頻圖上差異顯著.

    圖2給出超導磁場儲能技術(shù)下的微網(wǎng)功率調(diào)控模型,并設計了兩組PI調(diào)控[7]裝置,有功反饋調(diào)控板塊和無功反饋調(diào)控板塊。

    ()=()ej[()+′()(-)]

    (3)

    式中:()為信號幅度;()為瞬時相位;()+′()(-)為相位的1階泰勒級數(shù)展開.

    對信號()進行STFT,時頻分布可表示為

    本文通過MATLAB對以上9種典型雷達信號進行仿真,利用信號參數(shù)值在一定的范圍內(nèi)波動的方法,使仿真信號更接近原始雷達信號,并采用基于采樣頻率的均勻分布(·)統(tǒng)一表示例如(13, 12)為參數(shù)在(3,2)范圍之間的隨機數(shù)本文取=20 MHz,詳細的仿真波動參數(shù)設置如表1所示其中:為載波頻率;為初始頻率;為帶寬;為基準頻率.

    ()ej()×

    (4)

    對上式求偏導,則有:

    (1) 將訓練集的時頻圖像傳入網(wǎng)絡作為模型的輸入.

    (5)

    (6)

    再對時頻分布進行同步壓縮處理(SST),其數(shù)學表達式可表示為

    (7)

    來自南非茨瓦納部落的王子Tumo Jantjie講述了部落里一種被稱作Mosiabele的樹木的文化涵義,同時介紹了很多他們部落的風俗習慣。提到部落里禁止年輕女孩食用雞蛋,無獨有偶,在他之后發(fā)言的云南大學民族學與社會學學院的博士生導師鄭宇教授也提到紅河哈尼族也有同樣的習俗。此外,在會議中專家們談到傣族織錦紋樣、對村落植物的禁忌和祭祀等民間非物質(zhì)文化遺產(chǎn)項目時,中非雙方的學者都發(fā)現(xiàn)了很多有趣的共通之處,大家在交流中拉進了中國尤其是云南與非洲各個國家之間的距離,增強了非物質(zhì)文化遺產(chǎn)保護的共識。

    通過執(zhí)行 SST可以從頻率方向壓縮 STFT 的結(jié)果,進而提高時頻譜的能量聚集程度.對得到的時頻分布繼續(xù)執(zhí)行次SST,則有:

    (8)

    式中:(,)為迭代次SST輸出的結(jié)果.

    1.3 時頻圖像預處理

    由于現(xiàn)代電子戰(zhàn)環(huán)境復雜,各種干擾設備導致接收到的信號中含有大量噪聲干擾,盡管時頻變換能有效降低噪聲的影響,但得到的時頻圖像中仍然含有大量的干擾信息.為增強識別效果,在載入網(wǎng)絡前,通常需要對時頻圖像進行預處理.圖3為CW時頻圖像在信噪比為 -2 dB時預處理前后的對比圖.對原始時頻圖像的預處理流程如下:

    第二,可以對形狀復雜零件;如不通孔、內(nèi)孔、小槽、薄壁零件等進行處理或局部處理,也可根據(jù)需要在同一零件的不同部位進行不同的處理??梢钥朔哳l淬火因受感應器限制難以對形狀復雜零件進行表面淬火、加熱區(qū)域難以控制、薄壁零件淬火易開裂的問題;對大型零件的加工也無需受到滲碳淬火等化學熱處理時爐膛尺寸的限制。

    (2) 將裁剪后的圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖.

    (3) 采用維納濾波去除掉灰度圖像中的噪聲點.

    (4) 使用雙三次插值法將圖像大小調(diào)整為224像素×224像素.

    (5) 二值化圖像后進行歸一化處理.

    2)通過對PLC、水位傳感器和開關(guān)量傳感器等不同設施的合理設置,可使給排水控制系統(tǒng)運行中技術(shù)人員對單位時間內(nèi)不同水位段和水位上升速率進行分析,從而判斷出供水井的涌水量大小,并根據(jù)實踐中產(chǎn)生的用電負荷,實現(xiàn)對系統(tǒng)運行中水泵及其他設備開啟或停止的自動控制,從而達到給排水作業(yè)開展中節(jié)能的目的,使其控制系統(tǒng)的構(gòu)建更具科學性[3]。

    由圖3可以看出,時頻圖像經(jīng)過預處理后,在保留信號完整信息的同時,大幅度去除了噪聲信息.

    2 基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的雷達信號識別

    2.1 雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型

    基于雷達信號經(jīng)時頻變換后得到的時頻圖像,利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像處理上的顯著優(yōu)勢并結(jié)合雙通道的模型可以從不同時頻圖像中融合更多有效特征的特點,本文提出一種基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的模型.該模型主體結(jié)構(gòu)如圖4所示,將時頻圖像作為模型的輸入,通過由2個卷積模塊和1個全連接模塊構(gòu)成的隱層進行特征提取,融合兩路特征后,通過Softmax分類器實現(xiàn)信號分類識別.

    基于該網(wǎng)絡模型的信號識別算法流程如下:

    (,)j′()

    在建筑勞務市場中,企業(yè)如何維護自身的可持續(xù)發(fā)展,一直都是企業(yè)管理者們頭痛不已的問題。企業(yè)應當堅持從實際出發(fā),實事求是的觀點,深入調(diào)查自身存在的問題,并解決這些問題,只有這樣才能促進自身的可持續(xù)發(fā)展。以下將針對當前建筑勞務企業(yè)發(fā)展中存在的主要問題展開詳細論述:

    (2) 在2個卷積模塊中,對輸入圖像進行多次卷積、池化操作,獲取圖像的特征矩陣,并通過Dropout (Dropout為網(wǎng)絡訓練過程中防止過擬合的正則化參數(shù)) 來防止過擬合.

    (3) 將獲取到的圖像特征矩陣進行展平,通過激活函數(shù)為ReLU的全連接層轉(zhuǎn)化為一維的特征向量.

    (4) 在特征融合層,將兩個通道得到的特征向量相融合,使特征向量包含更多的有效信息.

    (5) 得到的融合特征送入Softmax分類器進行分類識別,并保存相應的模型參數(shù).

    (6) 載入保存的模型參數(shù),導入測試集對模型性能進行測試.

    本文研究的雷達脈內(nèi)調(diào)制類型識別屬于多分類問題,因此在訓練過程中選取交叉熵函數(shù)作為損失函數(shù),優(yōu)化函數(shù)選取Nadam函數(shù),批處理的大小設為64,迭代次數(shù)設為50.初始學習率設為0.002,且每迭代一次學習率調(diào)整為原來的90%,在有效避免陷入局部最優(yōu)的同時防止因?qū)W習率太大導致網(wǎng)絡訓練的損失值在最優(yōu)解附近振蕩,當損失值連續(xù)多次不再改變時,停止訓練并保存模型.網(wǎng)絡模型的主要參數(shù)如表2所示.

    高校輪滑課程的開設,一方面是積極響應國家的號召加強身體健康教育,另一方面也為學生枯燥乏味的學習生活營造了不少樂趣。同時,對于學生因輪滑活動學習而導致的磕碰、扭傷、摔傷等情況時,學校應該認真處理,并制定出相應的預防措施,避免因加強學生體育素質(zhì)而讓受傷學生心理受到影響,違背體育素質(zhì)教育初衷。本文通過對輪滑活動課程學生受傷情況進行調(diào)查分析,并據(jù)此提出有效性防范措施。

    2.2 識別準確率分析

    在復雜的電磁環(huán)境下,信號傳輸過程中不可避免地會受到噪聲的干擾,本文假定噪聲為高斯白噪聲,信噪比定義為信號與噪聲功率之比.為了探究識別準確率和信噪比之間的關(guān)系,本文取信噪比范圍 -20~0 dB,以2 dB為步長,仿真生成9種典型的脈內(nèi)調(diào)制信號.在每個信噪比下,9種典型脈內(nèi)調(diào)制信號分別生成 1 000 個樣本.將生成的樣本經(jīng)CWD和MSST變換的時頻圖像預處理后,取80%作為訓練集,20%作為測試集.9種典型雷達識別準確率如圖5所示.由圖5可知,在信噪比大于 -8 dB 時,各種信號識別準確率都高于90%.

    為了驗證雙通道模型的有效性,本文首先對比了CWD、MSST雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與各自單通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的識別準確率.仿真結(jié)果如圖6所示.

    在開展省級宣傳的同時,充分發(fā)揮基層水保部門的力量開展宣傳,做到了統(tǒng)一部署、協(xié)調(diào)并進、上下聯(lián)動、全面拓展。州縣利用賽馬會、物資交流會等活動,通過展板、發(fā)放宣傳材料、開展現(xiàn)場知識講解、手機群發(fā)公益宣傳信息等多種形式,廣泛宣傳水土保持法律法規(guī)及相關(guān)知識,不斷強化農(nóng)牧民群眾水土保持意識,增強了參與生態(tài)建設的自覺性,為促進生態(tài)文明建設奠定了基礎。

    選取信號()的表達形式為

    由圖6可以看出,單通道的情況下,在 -20~-16 dB, 基于MSST的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡識別準確率要高于基于CWD的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡.在 -14~-6 dB,基于CWD的卷積神經(jīng)網(wǎng)路識別準確率要高于基于MSST的卷積神經(jīng)網(wǎng)路.而本文提出的基于雙通道的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡較好地融合了兩種時頻變換的優(yōu)勢,識別準確率始終高于各自單通道模型,尤其在 -14 dB,本文的模型識別準確率相較于單通道的CWD提高了10.85%,相較于單通道的MSST提高了12.57%,有效地驗證了雙通道模型的有效性.

    (1) 裁剪原始時頻圖像,將圖像的邊框及無用部分去除.

    為了進一步驗證本文提出的基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型的性能,本文還選取了文獻[8]提出的基于模糊函數(shù)相像系數(shù)的方法和文獻[11]提出的基于GoogLeNet遷移深度學習網(wǎng)絡的方法作對比.其中,基于文獻[8]的對比實驗,在信噪比 -10~10 dB 之間,9種仿真信號以2 dB為步長,在每個信噪比下每類信號生成 1 000 個樣本,求得樣本模糊函數(shù)相像系數(shù)后,通過KFCM算法進行分選識別,其中初始聚類數(shù)目=2,最大可能類別個數(shù)=9,迭代次數(shù)為50,停止條件為損失值≤0.001,核函數(shù)為高斯徑向基核.基于文獻[11]的對比實驗,在信噪比 -10~10 dB之間,9種仿真信號以2 dB為步長,在每個信噪比下每類信號生成 1 000 個樣本,基于MSST經(jīng)預處理轉(zhuǎn)化為224像素×224像素×3通道的RGB圖像,其中80%用于訓練,10%用于測試,10%用于驗證.其中采用了Inception的GoogLeNet模型深度共有22層,訓練迭代6次.對比實驗的結(jié)果如圖7所示.

    從圖7可以看出,在 -10~10 dB,本文提出的基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的識別準確率始終高于對比的兩種方法,且在信噪比為 -10 dB的情況下,基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的識別準確率可以達到96%,而相像系數(shù)模型和遷移網(wǎng)絡模型僅為79.30%和89.18%.此外,通過計算本文模型和遷移深度學習網(wǎng)絡模型的算法復雜度發(fā)現(xiàn),本文模型參數(shù)數(shù)目為3.25×10,浮點運算次數(shù)為1.45×10,而遷移深度學習網(wǎng)絡模型參數(shù)數(shù)目為6.79×10,浮點運算次數(shù)為1.503×10,在算法復雜度上本文模型也具有顯著優(yōu)勢.

    小說中,基姆多次自問自己是誰——他渴望自由自在,從小便習慣了的生活,但是他所受的教育,以及與人相處時候收到的優(yōu)厚待遇,又使他常常提醒自己是個“洋大人”。但是,吉卜林在《基姆》中想要傳達的并不是反映在自己身上的兩種文明的尖銳沖突,而是明確地表達了融合的愿望。小說第八章的篇首詩即為明證:

    2.3 抗混淆性能分析

    在驗證模型有效性之后,對模型識別結(jié)果進行抗混淆性能分析.在信噪比為 -14 dB 時,信號混淆矩陣如圖8所示.由圖8可知,模型對9種調(diào)制類型的信號識別準確率均能達到60%以上.其中,對NLFM和QPSK信號的識別效果最好,識別準確率可以達到100%.而對BPSK和LFM/BPSK信號識別效果不佳,僅有64%和61%.從整體而言,模型的抗混淆比較出色,但對于BPSK和LFM/BPSK信號的識別能力還有待進一步提高.

    2.4 魯棒性分析

    本文在混合信噪比和混合信號參數(shù)兩種情況下,對模型的魯棒性進行驗證.

    易非看著弟弟,心里生出些許的安慰,她在想,也許向南馬上就要醒悟了呢,也許他馬上就要發(fā)憤圖強了吧。于是,她鼓起勇氣說:“向南,你決定要和李倩倩結(jié)婚了嗎?”

    (1) 混合信噪比下的魯棒性驗證.

    在信噪比從 -12~-6 dB的范圍內(nèi),以2 dB為步長,在不同單一信噪比下每類信號訓練集選取800個信號樣本,測試集選取200個信號樣本.先取高信噪比下訓練后保存的網(wǎng)絡模型參數(shù)在低信噪比的測試集測試,再取低信噪比下訓練后保存的網(wǎng)絡模型參數(shù)在高信噪比的測試集測試,通過測試集的識別準確率來驗證算法魯棒性.實驗結(jié)果如表3所示.

    由表3可知,當測試集信噪比大于 -10 dB,該模型的識別準確率始終高于90%,在混合信噪比的情況下,本文提出的模型具有較好的魯棒性.

    (2) 混合信號參數(shù)下的魯棒性驗證.

    通過隔離開SNS中用戶共享性需求與表達性需求的實現(xiàn)區(qū)域,將隱私信息分離并保護起來。并且通過權(quán)限設置以及有償獲取在不影響用戶使用的情況下增加獲取難度。增加攻擊者自動化攻擊SNS的成本,增加了攻擊者進行社會工程學攻擊的難度,從而保護了用戶的信息安全。

    為了微電影的拍攝,農(nóng)場專門成立了拍攝小組,我們幾個一起去買服裝、道具、畫報等等。60年代拉繩的舊臺燈、毛主席像章、各種紅色畫報等等都是我們從網(wǎng)上買來的。我們親手布置拍攝內(nèi)景:墻上糊滿60年代的畫報,屋內(nèi)放了一張床,一張桌子,一把椅子,一盞舊臺燈,一疊舊報紙,昏黃的燈光照在一張張發(fā)黃的舊畫報上,別有一番味道。

    本文訓練和測試的數(shù)據(jù)集參數(shù)都基于采樣頻率的均勻分布(·)設定,且=20 MHz.為了驗證模型的魯棒性,控制信號類型和參數(shù)設置方式不變,令=200 MHz,生成新的測試集對訓練好的網(wǎng)絡模型進行測試,測試結(jié)果如圖9所示.

    從圖9可以看出,模型對以采樣頻率=200 MHz 為基準的相對高頻寬帶信號的識別準確率與本文以采樣頻率=20 MHz為基準的信號識別準確率非常相近,在混合信號參數(shù)情況下,本文提出的模型具有較好的魯棒性.

    本次研究數(shù)據(jù)采用SPSS21.0軟件處理,計量資料用(±s)表示并用t檢驗,若檢驗所得的P≤0.05,則代表所對比的數(shù)據(jù)具有顯著差異,且有統(tǒng)計學意義。

    3 結(jié)語

    提出一種基于雙通道卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的雷達信號脈內(nèi)調(diào)制方式識別方法,該方法利用CWD、MSST時頻變換獲取時頻圖像,經(jīng)圖像預處理后,分別作為雙通道模型的輸入,送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡進行自動特征提取,在對兩個通道的特征進行融合后通過神經(jīng)網(wǎng)絡分類器進行分類識別.在低信噪比下顯著提高了雷達信號脈內(nèi)調(diào)制方式的識別準確率,為低信噪比條件下的雷達信號脈內(nèi)調(diào)制方式識別提供了一種新的可行性方案.

    猜你喜歡
    雙通道時頻信噪比
    近端胃切除雙通道重建及全胃切除術(shù)用于胃上部癌根治術(shù)的療效
    基于深度學習的無人機數(shù)據(jù)鏈信噪比估計算法
    低信噪比下LFMCW信號調(diào)頻參數(shù)估計
    電子測試(2018年11期)2018-06-26 05:56:02
    低信噪比下基于Hough變換的前視陣列SAR稀疏三維成像
    雷達學報(2017年3期)2018-01-19 02:01:27
    保持信噪比的相位分解反褶積方法研究
    基于時頻分析的逆合成孔徑雷達成像技術(shù)
    采用6.25mm×6.25mm×1.8mm LGA封裝的雙通道2.5A、單通道5A超薄微型模塊穩(wěn)壓器
    對采樣數(shù)據(jù)序列進行時頻分解法的改進
    雙線性時頻分布交叉項提取及損傷識別應用
    淺析《守望燈塔》中的時頻
    亚洲成人久久性| 人成视频在线观看免费观看| 精品免费久久久久久久清纯| 免费高清视频大片| 欧美大码av| 在线看三级毛片| 亚洲免费av在线视频| 俺也久久电影网| 90打野战视频偷拍视频| 美女免费视频网站| 天天一区二区日本电影三级| 制服人妻中文乱码| 亚洲一卡2卡3卡4卡5卡精品中文| 欧美日韩乱码在线| 亚洲中文av在线| 亚洲久久久国产精品| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 色在线成人网| 国产精品1区2区在线观看.| 精品久久久久久久久久免费视频| 中文在线观看免费www的网站 | 欧美不卡视频在线免费观看 | 成在线人永久免费视频| 久久久精品国产亚洲av高清涩受| 成人一区二区视频在线观看| 色哟哟哟哟哟哟| 男女下面进入的视频免费午夜 | 我的亚洲天堂| 精品国产亚洲在线| 88av欧美| 在线观看免费日韩欧美大片| 色尼玛亚洲综合影院| 国产免费男女视频| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 久久久久久国产a免费观看| 两性夫妻黄色片| 国产精品久久电影中文字幕| 国产亚洲欧美精品永久| 色综合欧美亚洲国产小说| 嫁个100分男人电影在线观看| 国产亚洲精品久久久久5区| 午夜福利一区二区在线看| 国产亚洲av高清不卡| 天天一区二区日本电影三级| 国产1区2区3区精品| 成人精品一区二区免费| 色播在线永久视频| 韩国av一区二区三区四区| 国产精品亚洲美女久久久| 亚洲专区中文字幕在线| 亚洲国产精品合色在线| 一级黄色大片毛片| 久久香蕉精品热| 18禁裸乳无遮挡免费网站照片 | 亚洲欧美精品综合一区二区三区| 日本一本二区三区精品| 热99re8久久精品国产| 成人午夜高清在线视频 | 欧美一级毛片孕妇| 熟女少妇亚洲综合色aaa.| 欧美中文综合在线视频| 成人18禁在线播放| 久久热在线av| 久久久久久久久中文| 欧美绝顶高潮抽搐喷水| 亚洲av五月六月丁香网| 亚洲三区欧美一区| 久久婷婷成人综合色麻豆| 91成人精品电影| 欧美又色又爽又黄视频| 日韩精品青青久久久久久| 91字幕亚洲| 国产在线观看jvid| 午夜a级毛片| 午夜免费观看网址| 成人国产综合亚洲| 国产乱人伦免费视频| 老司机深夜福利视频在线观看| 亚洲国产精品久久男人天堂| 一级毛片高清免费大全| 日本成人三级电影网站| 婷婷六月久久综合丁香| 在线观看午夜福利视频| 一级毛片女人18水好多| 婷婷精品国产亚洲av在线| 成人亚洲精品一区在线观看| bbb黄色大片| 一级毛片女人18水好多| 国产男靠女视频免费网站| 国产精品日韩av在线免费观看| 欧美日韩福利视频一区二区| 在线国产一区二区在线| 午夜福利欧美成人| 桃红色精品国产亚洲av| 中文字幕av电影在线播放| 亚洲国产欧美日韩在线播放| 老汉色av国产亚洲站长工具| 制服诱惑二区| 国产成人精品久久二区二区免费| 亚洲成人精品中文字幕电影| 久久人妻福利社区极品人妻图片| 成人亚洲精品av一区二区| 色婷婷久久久亚洲欧美| 他把我摸到了高潮在线观看| 后天国语完整版免费观看| 脱女人内裤的视频| 人人妻,人人澡人人爽秒播| 亚洲av电影在线进入| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 黄色毛片三级朝国网站| 亚洲专区中文字幕在线| 少妇裸体淫交视频免费看高清 | 国产激情久久老熟女| 成年版毛片免费区| 日本精品一区二区三区蜜桃| 美女 人体艺术 gogo| 国产亚洲精品av在线| 国产亚洲精品第一综合不卡| a级毛片在线看网站| 99久久国产精品久久久| 亚洲国产精品久久男人天堂| 国产成人欧美| 欧美激情极品国产一区二区三区| 最新在线观看一区二区三区| 欧美激情久久久久久爽电影| 亚洲成人国产一区在线观看| 18禁黄网站禁片午夜丰满| 亚洲人成网站高清观看| 婷婷亚洲欧美| 动漫黄色视频在线观看| 国产精品免费视频内射| 色婷婷久久久亚洲欧美| 每晚都被弄得嗷嗷叫到高潮| 99re在线观看精品视频| 91麻豆精品激情在线观看国产| 欧美黄色片欧美黄色片| 在线天堂中文资源库| 亚洲七黄色美女视频| 给我免费播放毛片高清在线观看| 非洲黑人性xxxx精品又粗又长| 99热这里只有精品一区 | 国产主播在线观看一区二区| or卡值多少钱| 在线观看午夜福利视频| 美女 人体艺术 gogo| 欧美久久黑人一区二区| 成熟少妇高潮喷水视频| 精品久久久久久久久久久久久 | 午夜影院日韩av| 午夜福利18| 国产黄a三级三级三级人| 桃红色精品国产亚洲av| 精品久久久久久成人av| 国产精品野战在线观看| 大型黄色视频在线免费观看| 宅男免费午夜| 欧美成人性av电影在线观看| 亚洲欧美精品综合久久99| 成人永久免费在线观看视频| 久久婷婷成人综合色麻豆| 亚洲熟妇熟女久久| 欧美人与性动交α欧美精品济南到| 黄片播放在线免费| 一级黄色大片毛片| 国产成年人精品一区二区| 国产av又大| 啦啦啦观看免费观看视频高清| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 亚洲成人精品中文字幕电影| 草草在线视频免费看| 91麻豆精品激情在线观看国产| 日韩欧美免费精品| 日韩高清综合在线| 国产激情久久老熟女| 亚洲精品一卡2卡三卡4卡5卡| 一区二区日韩欧美中文字幕| 日本 欧美在线| www.精华液| 色老头精品视频在线观看| 中文字幕人成人乱码亚洲影| 日本a在线网址| 女人被狂操c到高潮| 人人澡人人妻人| 亚洲色图av天堂| 亚洲在线自拍视频| 日韩大尺度精品在线看网址| 中文字幕精品免费在线观看视频| 丝袜在线中文字幕| 亚洲国产精品999在线| 亚洲男人天堂网一区| 少妇熟女aⅴ在线视频| 亚洲国产精品sss在线观看| 777久久人妻少妇嫩草av网站| 丝袜在线中文字幕| 国产三级在线视频| 久久久久久久久中文| 国产亚洲av高清不卡| 久久欧美精品欧美久久欧美| 在线天堂中文资源库| 满18在线观看网站| 日韩有码中文字幕| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 久久热在线av| 9191精品国产免费久久| 天天一区二区日本电影三级| 一进一出抽搐gif免费好疼| 此物有八面人人有两片| 国产精品久久久人人做人人爽| 国产一区二区三区在线臀色熟女| 亚洲国产欧美一区二区综合| 日本撒尿小便嘘嘘汇集6| 制服人妻中文乱码| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 美女高潮到喷水免费观看| 黄频高清免费视频| 国产熟女午夜一区二区三区| 精品欧美一区二区三区在线| 我的亚洲天堂| 日韩精品中文字幕看吧| 欧美又色又爽又黄视频| 99re在线观看精品视频| 99在线人妻在线中文字幕| 午夜福利免费观看在线| 午夜福利免费观看在线| 嫁个100分男人电影在线观看| 少妇的丰满在线观看| 久久青草综合色| 精品国产国语对白av| 精品不卡国产一区二区三区| 亚洲中文字幕日韩| 亚洲电影在线观看av| 首页视频小说图片口味搜索| 亚洲男人的天堂狠狠| 亚洲 欧美一区二区三区| 无限看片的www在线观看| 熟女电影av网| 无遮挡黄片免费观看| 亚洲无线在线观看| 午夜老司机福利片| 中文在线观看免费www的网站 | 老汉色∧v一级毛片| 中文亚洲av片在线观看爽| ponron亚洲| 97人妻精品一区二区三区麻豆 | 亚洲久久久国产精品| 亚洲国产欧美一区二区综合| 十分钟在线观看高清视频www| 91在线观看av| 国产三级在线视频| 国产伦人伦偷精品视频| 国产视频内射| 国产激情欧美一区二区| 久久久久亚洲av毛片大全| 18禁国产床啪视频网站| 搡老妇女老女人老熟妇| 亚洲精华国产精华精| 成人18禁在线播放| 国产免费男女视频| 好男人电影高清在线观看| 久久亚洲精品不卡| 成人免费观看视频高清| 久久性视频一级片| √禁漫天堂资源中文www| 国产精品99久久99久久久不卡| 少妇粗大呻吟视频| 12—13女人毛片做爰片一| 97人妻精品一区二区三区麻豆 | 欧美国产精品va在线观看不卡| 国产精品1区2区在线观看.| 男人舔奶头视频| 国产精品久久久人人做人人爽| 日本a在线网址| 欧美成狂野欧美在线观看| 可以免费在线观看a视频的电影网站| 精品国产乱子伦一区二区三区| 中文字幕高清在线视频| 中文亚洲av片在线观看爽| 日韩欧美国产一区二区入口| 久久99热这里只有精品18| 黄色女人牲交| 黄频高清免费视频| 久99久视频精品免费| 欧美另类亚洲清纯唯美| 亚洲av片天天在线观看| 精品人妻1区二区| 国产一区二区在线av高清观看| 正在播放国产对白刺激| 亚洲专区中文字幕在线| 欧美成人一区二区免费高清观看 | 久久亚洲真实| 亚洲人成网站高清观看| 亚洲 国产 在线| 亚洲七黄色美女视频| 法律面前人人平等表现在哪些方面| 午夜两性在线视频| 少妇被粗大的猛进出69影院| 99国产综合亚洲精品| 狠狠狠狠99中文字幕| 国产日本99.免费观看| 50天的宝宝边吃奶边哭怎么回事| 9191精品国产免费久久| 国语自产精品视频在线第100页| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 亚洲全国av大片| 亚洲精品在线观看二区| 精品乱码久久久久久99久播| 色综合站精品国产| 大香蕉久久成人网| 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 天天一区二区日本电影三级| 大型黄色视频在线免费观看| 在线天堂中文资源库| 99在线视频只有这里精品首页| 美国免费a级毛片| 国产主播在线观看一区二区| 国产单亲对白刺激| 久久久久久免费高清国产稀缺| 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 国产v大片淫在线免费观看| 熟女电影av网| 亚洲av电影在线进入| 成人亚洲精品av一区二区| 欧美亚洲日本最大视频资源| а√天堂www在线а√下载| 亚洲在线自拍视频| 亚洲av成人av| 欧美一级毛片孕妇| 此物有八面人人有两片| 亚洲无线在线观看| 婷婷丁香在线五月| 成人国语在线视频| a级毛片在线看网站| 精品日产1卡2卡| 国产精品亚洲美女久久久| 97碰自拍视频| 久久久精品欧美日韩精品| 国产区一区二久久| 亚洲国产欧美网| 国产高清视频在线播放一区| 在线天堂中文资源库| 制服诱惑二区| 亚洲av中文字字幕乱码综合 | 欧美亚洲日本最大视频资源| 国产高清激情床上av| 最近最新中文字幕大全免费视频| 三级毛片av免费| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 国产精品亚洲美女久久久| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 国产午夜精品久久久久久| 欧美成狂野欧美在线观看| 国产片内射在线| 又紧又爽又黄一区二区| 国产不卡一卡二| 两个人视频免费观看高清| 国产国语露脸激情在线看| 国产精品野战在线观看| 国产高清视频在线播放一区| 十八禁网站免费在线| a在线观看视频网站| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 在线观看www视频免费| 精品国产乱码久久久久久男人| 精品第一国产精品| 久久国产精品男人的天堂亚洲| 制服诱惑二区| 一进一出抽搐gif免费好疼| 国产精品 国内视频| 黑人操中国人逼视频| 99精品欧美一区二区三区四区| 成人18禁在线播放| 97人妻精品一区二区三区麻豆 | 成人三级做爰电影| 999久久久国产精品视频| 又大又爽又粗| 国产熟女xx| 99在线人妻在线中文字幕| 午夜成年电影在线免费观看| 国产三级在线视频| 精品日产1卡2卡| 大型黄色视频在线免费观看| 欧美乱妇无乱码| 麻豆一二三区av精品| 国产一区二区在线av高清观看| 国内久久婷婷六月综合欲色啪| 亚洲真实伦在线观看| 1024手机看黄色片| 欧美性长视频在线观看| 女性生殖器流出的白浆| 久久久久久久久免费视频了| 日本 av在线| 1024手机看黄色片| 韩国精品一区二区三区| 在线观看免费午夜福利视频| 日韩中文字幕欧美一区二区| 国产成人精品无人区| 国产精品乱码一区二三区的特点| 欧美性猛交黑人性爽| 观看免费一级毛片| 亚洲国产看品久久| 亚洲国产中文字幕在线视频| 人人妻人人澡欧美一区二区| 麻豆成人午夜福利视频| 一二三四在线观看免费中文在| 久久天躁狠狠躁夜夜2o2o| 搡老熟女国产l中国老女人| 免费高清视频大片| 欧美国产日韩亚洲一区| 午夜影院日韩av| 亚洲人成电影免费在线| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 欧美国产日韩亚洲一区| 欧美激情 高清一区二区三区| 欧美日韩亚洲国产一区二区在线观看| 久久人人精品亚洲av| 高清毛片免费观看视频网站| 身体一侧抽搐| 大香蕉久久成人网| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 欧美色视频一区免费| 亚洲五月色婷婷综合| 听说在线观看完整版免费高清| 欧美一级a爱片免费观看看 | 俄罗斯特黄特色一大片| 女性被躁到高潮视频| 极品教师在线免费播放| 日日摸夜夜添夜夜添小说| 一区福利在线观看| 正在播放国产对白刺激| 久久婷婷人人爽人人干人人爱| 国产v大片淫在线免费观看| 日韩欧美一区视频在线观看| 精品欧美一区二区三区在线| 无遮挡黄片免费观看| bbb黄色大片| 91成人精品电影| 黄色片一级片一级黄色片| 丝袜在线中文字幕| 69av精品久久久久久| 变态另类成人亚洲欧美熟女| cao死你这个sao货| 欧美性长视频在线观看| av在线天堂中文字幕| 色老头精品视频在线观看| 一进一出抽搐动态| 亚洲人成网站在线播放欧美日韩| 亚洲aⅴ乱码一区二区在线播放 | 麻豆成人午夜福利视频| 神马国产精品三级电影在线观看 | 国产97色在线日韩免费| 午夜福利一区二区在线看| 人人澡人人妻人| 国产欧美日韩一区二区三| 十分钟在线观看高清视频www| 日本免费一区二区三区高清不卡| 成人手机av| 精品不卡国产一区二区三区| 人成视频在线观看免费观看| 亚洲国产高清在线一区二区三 | 丰满人妻熟妇乱又伦精品不卡| 亚洲av成人不卡在线观看播放网| 热99re8久久精品国产| 亚洲成人久久性| 亚洲成a人片在线一区二区| 一进一出抽搐gif免费好疼| 欧美色视频一区免费| 国产av在哪里看| 亚洲成人久久爱视频| 国产99白浆流出| 两性夫妻黄色片| 欧美又色又爽又黄视频| 精品一区二区三区四区五区乱码| 精品电影一区二区在线| 国产亚洲av嫩草精品影院| 韩国精品一区二区三区| 免费在线观看成人毛片| 亚洲真实伦在线观看| 制服诱惑二区| 最好的美女福利视频网| 99热6这里只有精品| 男人舔女人的私密视频| 99久久综合精品五月天人人| 国产精品久久久av美女十八| 久久久国产成人精品二区| 女人高潮潮喷娇喘18禁视频| 欧洲精品卡2卡3卡4卡5卡区| 两个人免费观看高清视频| 欧美国产日韩亚洲一区| 男女做爰动态图高潮gif福利片| 中文字幕久久专区| 天堂√8在线中文| 我的亚洲天堂| 欧美日韩乱码在线| 亚洲国产精品合色在线| 最近最新中文字幕大全免费视频| 一区二区日韩欧美中文字幕| 亚洲avbb在线观看| 国产av不卡久久| 免费观看精品视频网站| 免费高清视频大片| 又黄又粗又硬又大视频| 亚洲性夜色夜夜综合| 欧美性长视频在线观看| 免费电影在线观看免费观看| 黄片播放在线免费| 亚洲精品美女久久久久99蜜臀| 九色国产91popny在线| 啦啦啦 在线观看视频| 最近最新中文字幕大全电影3 | 午夜精品久久久久久毛片777| 亚洲中文字幕日韩| 国内精品久久久久久久电影| 欧美又色又爽又黄视频| 在线av久久热| 在线免费观看的www视频| 九色国产91popny在线| 日本精品一区二区三区蜜桃| 成人永久免费在线观看视频| or卡值多少钱| av电影中文网址| 十八禁人妻一区二区| 女同久久另类99精品国产91| 一本久久中文字幕| 精品人妻1区二区| 久久久国产成人精品二区| 久久国产乱子伦精品免费另类| 狂野欧美激情性xxxx| 在线视频色国产色| 91大片在线观看| 十八禁网站免费在线| 国产精品电影一区二区三区| 99精品欧美一区二区三区四区| 国产精品亚洲美女久久久| 51午夜福利影视在线观看| www日本在线高清视频| 最近在线观看免费完整版| ponron亚洲| 国产成人av教育| 国产av一区二区精品久久| 精品久久久久久久久久久久久 | 中文字幕另类日韩欧美亚洲嫩草| 精品少妇一区二区三区视频日本电影| 一本一本综合久久| 999久久久国产精品视频| 国产av又大| 国产真人三级小视频在线观看| 亚洲男人的天堂狠狠| 亚洲自拍偷在线| 成人18禁高潮啪啪吃奶动态图| 老汉色av国产亚洲站长工具| 波多野结衣巨乳人妻| 麻豆av在线久日| 国产亚洲精品久久久久久毛片| 国产精品久久视频播放| 亚洲真实伦在线观看| 中出人妻视频一区二区| 亚洲片人在线观看| 热re99久久国产66热| 亚洲av电影在线进入| 熟妇人妻久久中文字幕3abv| tocl精华| 国内少妇人妻偷人精品xxx网站 | 男女做爰动态图高潮gif福利片| 中文字幕av电影在线播放| 免费高清在线观看日韩| 欧美乱色亚洲激情| 麻豆国产av国片精品| 日韩免费av在线播放| 99久久国产精品久久久| 免费看a级黄色片| 成熟少妇高潮喷水视频| 色综合站精品国产| 不卡av一区二区三区| 色播亚洲综合网| 波多野结衣高清无吗| 欧美一级毛片孕妇| 国产精品久久久人人做人人爽| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 国产亚洲欧美精品永久| 欧美激情极品国产一区二区三区| 亚洲国产日韩欧美精品在线观看 | 国产亚洲av嫩草精品影院| 手机成人av网站| 三级毛片av免费| 村上凉子中文字幕在线| 国产单亲对白刺激| 亚洲精品美女久久av网站| 久久精品国产综合久久久| 性色av乱码一区二区三区2| 一进一出抽搐gif免费好疼| 最新在线观看一区二区三区| 长腿黑丝高跟| 亚洲一区二区三区不卡视频| 亚洲黑人精品在线| 精品人妻1区二区| 亚洲男人的天堂狠狠| 日本 av在线| 香蕉久久夜色| 国产精品久久久久久人妻精品电影| 午夜福利在线在线| 亚洲国产中文字幕在线视频| 日韩欧美三级三区| 美女国产高潮福利片在线看| 日韩大码丰满熟妇| ponron亚洲| 国产aⅴ精品一区二区三区波| 国产精品九九99| 搡老熟女国产l中国老女人| 一本一本综合久久| av中文乱码字幕在线| 国产亚洲欧美精品永久| 嫩草影院精品99| 欧美日韩精品网址| 久久性视频一级片| 午夜福利18|