研究领域

时间:2016-12-06| 访问:6

一、领域背景

        随着国家经济建设和国防建设的快速发展,无线电新技术、新应用层出不穷,电磁环境日趋复杂,无线电干扰事件和利用无线电通信手段从事非法活动等问题愈加突出,应对突发事件、抗击自然灾害和保证重大活动等需求也不断增多,无线电管理部门实时监测空中电磁环境,有效管理空中电波秩序的任务越来越重。
        在经济社会发展中,航空建设扩容、铁路运营高速、电力系统发展、民用通信巨增、气象精准预报、环境实时监控,都对电磁环境的要求越来越高,急需增强无线电监测能力。
        在和谐社会建设中,社会安全稳定、应对突发频发的各种重大自然灾害、维护社会公平正义、重大活动安全保障、各种应急指挥与通信保障,都对无线电监测提出了更高要求。
        在新形势下的国防建设中,军事指挥、武器装备、通信联络、作战实施,都需要全面、准确、实时的电磁环境信息。
        新技术的快速发展与广泛应用中,第三代移动通信(3G)、移动多媒体广播(CMMB)、3GPP长期演进(LTE)等新技术迅速发展,物联网广泛应用、无线城市建设、三网融合等新业务不断涌现,都急需拓展无线电监测业务。

二、研究方向

         西华大学无线电管理技术中心在多年科研积累的基础上,凝练了如下内容紧密相连又各有特色的研究方向:
         1、无线电智能监测
         基于智能感知监测数据,研究非正常信号监测与识别,新信号发现机制,干预分析,信号识别新方法,无线电监测领域的专家经验知识获取与推理,电磁环境测试与电磁态势分析的新理论、新方法与新技术等,无线电监测网络自主协同和自组织方案、监测自组织网的实施方式、监测网自组织指令发布与信息回收、自组织网络系统协议、冲突协调机制、信息安全与对抗等,频谱感知的智能信息处理技术、海量感知数据的融合技术、频谱属性的动态分析、分布式监测数据特征的提取与分析、分布式海量监测数据的存储与检索等。
         2、大数据挖掘与知识发现
         大数据的云存储技术、数据清洗、数据建模、数据配准、数据压缩和数据索引。大数据关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析。研究航空、航天大数据处理与分析,情报数据分析和态势推演技术。研究集成学习、深度学习、统计学习技术。
         3、图像处理与模式识别
         图像去噪、增强、复原和特征提取,多目标检测、识别与跟踪,生物特征鉴别,事件检测,多源图像智能处理及其应用。
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