国防科技大学电子科学学院, 湖南长沙 410073
实现电磁数据的异常检测和模式发现, 对电磁目标异常行为的判断与提前预警具有重要价值。不同类型的电磁数据通常以时间序列的形式存在, 且具有正常数据与异常数据不均衡等特点。为应对上述挑战, 提出一种基于时空联合注意力机制的时间序列异常检测方法。基于电磁数据的时间与空间特征, 结合通道与空间注意力机制, 增强对时序数据异常部分的特征表示。实验结果表明, 提出的检测算法能够有效应对数据不均衡的难点, 具有较强的鲁棒性。
电磁时间序列 异常检测 注意力机制 卷积神经网络 长短期记忆网络 electromagnetic timeseries anomalydetection attention mechanism Convolutional Neural Network(CNN) Long Short-Term Memory(LSTM) network 太赫兹科学与电子信息学报
2021, 19(4): 581
国防科技大学 电子科学与工程学院，湖南 长沙 410073
为适应复杂时变、低信噪比的非协作卫星通信环境，提出了基于能量谱和双谱切片的双通道卫星通信信号快速盲检测方法。首先，计算信号的能量谱进行能量检测；然后，利用能量谱快速计算双谱切片实行双谱检测；最后，综合两类方法的检测结果。该方法同时利用了信号的二阶和三阶统计信息，增加了检测可利用的信息量，有利于检测性能的提高。仿真实验表明，在相同的低信噪比条件下，该方法的检测概率比单独用其中一种检测方法提高了约10％，而计算量相对于能量检测则基本没有增加，基本满足了非协作卫星通信的快速实时、低信噪比等要求。
信息处理技术 盲检测 能量谱 双谱切片 卫星通信 信号检测 information processing technology blind detection power spectrum bispectrum slice satellite communication signal detection 光学 精密工程
2009, 17(10): 2535
