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2019 93

2018 64

2017 94

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2014 27

2013 31

2012 29

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2009 33

2008 39

2007 36

2006 48

2005 36

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关键词

多目标优化 11

可持续发展 6

智能制造 6

能源 6

人工智能 5

模糊控制 5

神经网络 5

COVID-19 4

中国 4

微波辐射计 4

机器学习 4

目标识别 4

碳中和 4

2019 3

2020 3

2035 3

信号处理 3

微波遥感 3

5G 2

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未知辐射源信号特征辅助的广义标签多伯努利滤波器 Research Article

国强1,滕龙1,2,吴新良2,宋文明2,黄大羽2

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第12期页码 1871-1880 doi: 10.1631/FITEE.2200286

摘要：提出一种未知辐射源信号特征辅助的广义标签多伯努利滤波器。复杂电磁环境下，辐射源特征通常未知且随时间变化。针对辐射源特征未知的问题，提出一种基于数据场动态聚类的辐射源特征求解方法。针对辐射源特征时变以及对应的概率分布未知的问题，提出一种改进的模糊C-均值算法来计算目标和杂波量测的相关系数，以近似辐射源特征的似然函数。在此基础上，将辐射源特征集成到广义标签多伯努利滤波器中，从而获得新的递归方程。仿真结果表明，提出的方法可以提高对多目标的跟踪性能，尤其在强杂波环境中。

关键词：多目标跟踪；广义标签多伯努利；辐射源信号特征；模糊C-均值；动态聚类

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多模型广义标签多伯努利滤波器的推导：多目标混合系统解决方案 Research Articles

吴卫华,蔡益朝,金宏斌,郑茂,冯讯,关泽文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000105

摘要：本文将传统（单目标）混合系统扩展到多目标混合系统，重点研究多机动目标跟踪系统。该系统由连续状态，离散可切换状态以及离散、时不变且唯一性状态组成。通过定义一个新的广义标签多伯努利密度，我们证明对于多目标混合系统，它在查普曼-柯尔莫哥洛夫（Chapman-Kolmogorov）预测和贝叶斯更新下是闭合的。换言之，我们严格推导了多目标混合系统的解决方案，即多模型广义标签多伯努利滤波器——该滤波器虽已被开发，但此前并未得到严格证明。

关键词：多机动目标跟踪；多模型；广义标签多伯努利滤波器；多目标混合系统

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基于深度前馈神经网络的多基地外辐射源雷达高精度目标跟踪 Research Article

徐宝兄,易建新,程丰,龚子平,万显荣

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第8期页码 1214-1230 doi: 10.1631/FITEE.2200260

摘要：在雷达系统中，目标跟踪误差主要来自运动模型和非线性量测。在评估跟踪算法时，其跟踪精度是主要衡量准则。为提高跟踪精度，本文将跟踪问题表述为从量测到目标状态的回归模型，提出一种基于改进深度前馈神经网络（MDFNN）的跟踪算法。所提MDFNN跟踪算法引入一种滤波层来描述输入量测序列的时序关系，并分析了最优量测序列长度。仿真和实测的外辐射源雷达数据测试表明，在所考虑的场景下，所提算法跟踪精度优于基于扩展卡尔曼滤波器（EKF）、无迹卡尔曼滤波器（UKF）和递归神经网络（RNN）的跟踪方法。

关键词：深度前馈神经网络；滤波层；外辐射源雷达；目标跟踪；跟踪精度

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基于核空间投影和联合表征的跳频信号辐射源指纹特征识别 Research Articles

Ping SUI, Ying GUO, Kun-feng ZHANG, Hong-guang LI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2019年第20卷第8期页码 1133-1146 doi: 10.1631/FITEE.1800025

摘要：然而，非合作条件下的跳频信号辐射源识别作为一大难题，不仅由于其对噪声影响敏感，信号的非线性、非高斯性和非平稳性使得很难在其原始信号空间实现跳频信号分类识别。现有的一些分类识别算法，如稀疏表征分类算法（SRC），仅使用单个信号样本而非整体样本表征测试数据，过分强调稀疏特性而忽略信号样本之间的相关性。为解决上述问题，本文提出一种基于核空间投影和联合表征的跳频信号辐射源指纹特征识别方法。该方法将核空间投影、相关特性表征以及个体分类学习融合到同一个联合表征框架，通过该框架实现辐射源信号分类识别。实际跳频信号的大量实验表明，与几种最先进的识别方法相比，所提算法具有可行性和有效性。

关键词：跳频信号；指纹特征；核函数；联合表征；辐射源识别

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LTE外辐射源雷达多普勒维模糊副峰分析及抑制 Research Articles

左罗,王俊,陈刚

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第8期页码 1140-1152 doi: 10.1631/FITEE.2000143

摘要：本文详细介绍了LTE频分物理下行链路信号(LTE信号)作为照射源的外辐射雷达系统。根据LTE信号特定的物理帧结构分析其模糊函数特性，同时探讨多普勒维不同类型副峰的形成机理。提出一种基于自适应参考信号预处理的失配滤波方法求解模糊权值因子，抑制模糊副峰的影响，提高目标检测性能。

关键词：外辐射源雷达（PBR）；长期演进（LTE）；多普勒模糊副峰；距离多普勒二维联合

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基于迭代方法的联合压缩感知与相位修正多站外辐射源雷达成像算法研究 None

Jue WANG, Jun WANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2018年第19卷第4期页码 557-568 doi: 10.1631/FITEE.1601423

摘要：受限于机会照射源信号通常为窄带信号，多站外辐射源雷达成像系统分辨率通常较低。另外，由于跟踪系统精度影响及站址测量过程中存在测量误差，系统成像质量会严重下降。为提高多站外辐射源雷达成像系统成像性能，开展了基于层析成像原理的高分辨外辐射源雷达成像算法研究。进一步，将压缩感知技术应用于外辐射源雷达成像系统中，以改善系统成像分辨力。最后，针对非合作平台测量误差引入的相位误差，提出相应的外辐射源雷达成像系统相位补偿方法。通过最小化图像的重构误差建立了相位误差求解模型，基于定点迭代技术对相位误差模型求解。

关键词：多站外辐射源雷达；压缩感知；相位修正；定点迭代技术

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复杂形状的扩展目标联合跟踪与分类 Research Articles

王丽萍,占荣辉,黄源,张军,庄钊文

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第6期页码 839-861 doi: 10.1631/FITEE.2000061

摘要：本文解决具有复杂形状的单扩展目标联合跟踪与分类（joint tracking and classification, JTC）问题。为描述复杂形状，首先利用随机超曲面模型（random hypersurface model, RHM）将空间扩展状态建模为星凸形状，并将其作为目标分类的特征信息。利用两个向量对目标状态建模，以减轻高维状态空间和严重非线性观测模型对目标状态估计的影响，并利用归一化傅立叶描述子的欧氏距离度量获得类别概率更新的解析解。因此，该方法被称为“JTC-RHM方法”。仿真结果表明：（1）与基于随机矩阵模型的JTC算法相比，所提JTC-RHM方法能更准确地对不同形状、相似大小的目标进行分类；（2）与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比，所提算法对目标状态性能估计更优；（3）所提JTC-RHM-Ber滤波算法在状态检测和估计方面具有良好性能，能够正确地实现目标分类。

关键词：扩展目标；傅里叶描述子；联合跟踪与分类；随机超曲面模型；伯努利滤波器

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多阶段系统多目标优化的模糊优选动态规划方法及应用

熊德琪,殷佩海

《中国工程科学》 2000年第2卷第9期页码 65-69

摘要：

在模糊权距离和隶属度概念的基础上，根据多阶段系统前后阶段联系特点，将模糊优选理论与动态规划原理有机地结合起来，提出能够有效地寻求多阶段多目标优化问题的最优均衡策略的模糊优选动态规划技术，为求解多目标多阶段系统的优化决策问题提供了新路

关键词：多阶段多目标优化模糊优选动态规划隶属度

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外辐射源雷达中基于最差性能最优的稳健失配滤波算法 Research Articles

陈刚,王俊

《信息与电子工程前沿（英文）》 2020年第21卷第7期页码 963-1118 doi: 10.1631/FITEE.1900150

摘要：外辐射源雷达利用可获得的民用及商用照射源探测目标。这些照射源信号并非为雷达设计，信号结构中存在的时变特性使其模糊函数存在严重的距离模糊副峰。失配滤波技术能有效抑制副峰，可应用于外辐射源雷达。然而，当参考信号信噪比较低时，外辐射源雷达系统的副峰抑制性能急剧下降。为解决该问题，提出一种基于最差性能最优的失配滤波算法。该算法考虑参考信号信噪比的影响，据此构建新的优化问题模型。通过求解该优化问题，可得低参考信号信噪比情况下的最优失配解。理论推导和仿真分析说明所提算法可在较低参考信号信噪比情况下实现副峰抑制。实测数据进一步验证了该方法的有效性。

关键词：外辐射源雷达；距离副峰；低信噪比；失配滤波；最差性能最优

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基于随机有限集的多传感器多目标跟踪研究进展 Review Articles

达凯1,李天成2,朱永锋1,范红旗1,付强1

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第1期页码 1-140 doi: 10.1631/FITEE.2000266

摘要：本文综述了基于随机有限集方法的多传感器多目标跟踪的最新研究进展。在多传感器滤波中起基础性作用的融合方法可分为数据层多目标测量融合和评估层多目标密度融合，分别共享融合传感器之间的局部测量值与后验密度。阐述面向不同随机有限集的两种健壮的多目标密度平均方法：算术平均融合与几何平均融合。最后突出强调相关研究主题与现存研究挑战。

关键词：多目标跟踪；多传感器融合；平均融合；随机有限集；最优融合

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基于并行处理机制的多基地雷达多目标跟踪算法

徐洪奎,王东进,陈卫东

《中国工程科学》 2007年第9卷第11期页码 151-156

摘要：

针对用多基地雷达系统跟踪近距离多高速机动目标的场合，提出了一种基于并行处理机制的跟踪算法。该算法将整个观测数据的关联过程拆分成若干个并行子关联进程，并将确定目标的跟踪过程拆分成两个并行的三维子进程，同时对距离和拟测值及多普勒速度拟测值进行迭代滤波。仿真结果表明，该算法不仅能够在杂波中快速精确地跟踪多个机动目标，而且具有很好的收敛特性和稳定性。

关键词：多基地雷达系统多目标跟踪并行处理 MSJPDA 并行扩展卡尔曼滤波

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使用基于多目标粒子群算法多层自适应模糊推理系统晶闸管控制串联电容器补偿技术的互联多源电力系统动态稳定性增强器 Article

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《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第3期页码 394-409 doi: 10.1631/FITEE.1500317

摘要：本文采用了一种隶属于FACTSs族的晶闸管可控串联补偿器（thyristor-controlled series compensator, TCSC），来增强互联电力系统多源的整体动态性能。为此，我们使用一种分层自适应神经模糊推理系统控制器－晶闸管可控串联补偿器（hierarchical adaptive neuro-fuzzy inference system controller-TCSC, HANFISC-TCSC）在多区域互联电力系统中解决了两个重要的问题，即低频振荡和结线功率交换的偏差。为实现这一目标，使用多目标优化技术有其必然性。由于多目标粒子群优化算法（Multi-objective particle swarm optimization, MOPSO）在解决非线性目标问题上具有较高性能，已被用于这一优化问题中。

关键词：分层自适应神经模糊推理系统控制器；晶闸管控制串联电容器补偿技术；自动发电控制（AGC）；多目标粒子群优化算法；电力系统动态稳定性；相互联系的多源电力系统

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模糊中心聚类的模式识别学习方法

曾黄麟,袁慧,刘小芳

《中国工程科学》 2004年第6卷第11期页码 33-37

摘要：

基于一个约束条件下的非线性规划问题的优化计算思想，把模糊中心聚类中计算输入矢量与中心的距离来实现聚类作为一种优化计算问题，证明了模糊中心聚类方法，取一个适当的属函数，其聚类中心vi为模糊聚类中心价值函数的极小值，推导出了基于模糊中心聚类的模式识别的无导师递推学习方法，提出了模糊中心聚类模式分类神经网络结构，该网络可以实现并行数据处理和模式分类的软划分和硬划分。

关键词：模糊中心聚类模式识别神经网络

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基于共同共生群体相似度的社会标签聚类方法

Hui-zong LI,Xue-gang HU,Yao-jin LIN,Wei HE,Jian-han PAN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第2期页码 122-134 doi: 10.1631/FITEE.1500187

摘要：但是，社交标签系统产生的许多模糊且不受控制的标签不仅恶化了用户的体验，而且限制了资源的检索效率。标签聚类可以将具有相似语义的标签聚合在一起，并有助于缓解上述问题。在本文中，我们首先提出一种基于共生组相似度的通用方法，该方法利用用户，资源和标签之间的三元关系来度量标签之间的语义相关性。然后，我们提出了一种频谱聚类方法来解决标注数据的高维和稀疏性。

关键词：社交标签系统，标签共现，频谱聚类，组相似度http://dx.doi.org/10.1631/FITEE.1500187，