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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108717496A
公开(公告)日：2018-10-30
申请号：CN201810497473.5
申请日：2018-05-22
Applicant: 北京无线电测量研究所
Abstract: 本发明公开了雷达天线阵面故障检测方法及系统，涉及雷达领域。该方法包括：根据n个模块的检测数据构建训练集和测试集；从训练集中任选m个模块的检测数据构建新训练集，共构建成t个新训练集；分别根据t个新训练集对预设的故障判别模型进行训练，得到t个训练后的故障判别模型；根据测试集分别对t个训练后的故障判别模型进行测试，根据测试结果确定发生故障的模块。本发明能够对雷达天线阵面的多模块检测数据进行统一分析，克服了仅靠单一故障特征量分析方法的不足，能够快速便捷地定位故障，有效辅助雷达故障分析和故障预测，能够满足有源相控阵雷达的天线阵面的故障检测需求，具有广阔的应用价值和市场前景。
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公开(公告)号：CN108717496B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201810497473.5
申请日：2018-05-22
Applicant: 北京无线电测量研究所
Abstract: 本发明公开了雷达天线阵面故障检测方法及系统，涉及雷达领域。该方法包括：根据n个模块的检测数据构建训练集和测试集；从训练集中任选m个模块的检测数据构建新训练集，共构建成t个新训练集；分别根据t个新训练集对预设的故障判别模型进行训练，得到t个训练后的故障判别模型；根据测试集分别对t个训练后的故障判别模型进行测试，根据测试结果确定发生故障的模块。本发明能够对雷达天线阵面的多模块检测数据进行统一分析，克服了仅靠单一故障特征量分析方法的不足，能够快速便捷地定位故障，有效辅助雷达故障分析和故障预测，能够满足有源相控阵雷达的天线阵面的故障检测需求，具有广阔的应用价值和市场前景。
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公开(公告)号：CN110146855B
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910502578.X
申请日：2019-06-11
Applicant: 北京无线电测量研究所
Inventor： 董博
Abstract: 本发明公开了雷达间断干扰抑制门限计算方法及装置，涉及雷达信号处理领域。该方法包括：根据获取的雷达间断干扰数据生成特征向量；根据卷积神经网络构建干扰抑制门限计算模型；根据特征向量对干扰抑制门限计算模型进行训练；根据训练后的干扰抑制门限计算模型计算雷达的干扰抑制门限值；其中，干扰抑制门限计算模型包括输入层、n个卷积层、n个降采样层和全连接层，n个卷积层和n个降采样层交替连接，n≥2。本发明具有计算过程简便、效率高、不易受干扰的优点，并且具有较强的学习能力和泛化能力，能够满足现代电子战对于自动化、信息化、智能化的电子侦察系统及设备的需要，具有广阔的应用价值和市场前景。
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公开(公告)号：CN110222898A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910501866.3
申请日：2019-06-11
Applicant: 北京无线电测量研究所
Inventor： 董博
Abstract: 本发明公开了设备故障维修方法及装置，涉及故障状态预测领域。该方法包括：根据获取的设备的使用时间和维修次数，以及预设的影响因素公式，确定设备当前所处的故障状态；获取设备处于每个故障状态的状态停留时间，以及每个故障状态向其他故障状态转移的状态转移概率矩阵；根据设备当前所处的故障状态、状态转移概率矩阵和状态停留时间，得到设备的预测维修时间；根据预测维修时间对设备进行维修。本发明实现了对维修时间的有效控制，适用于对故障维护具有高要求的设备，能够满足雷达天线阵面对故障维护的要求。
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公开(公告)号：CN110146855A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910502578.X
申请日：2019-06-11
Applicant: 北京无线电测量研究所
Inventor： 董博
Abstract: 本发明公开了雷达间断干扰抑制门限计算方法及装置，涉及雷达信号处理领域。该方法包括：根据获取的雷达间断干扰数据生成特征向量；根据卷积神经网络构建干扰抑制门限计算模型；根据特征向量对干扰抑制门限计算模型进行训练；根据训练后的干扰抑制门限计算模型计算雷达的干扰抑制门限值；其中，干扰抑制门限计算模型包括输入层、n个卷积层、n个降采样层和全连接层，n个卷积层和n个降采样层交替连接，n≥2。本发明具有计算过程简便、效率高、不易受干扰的优点，并且具有较强的学习能力和泛化能力，能够满足现代电子战对于自动化、信息化、智能化的电子侦察系统及设备的需要，具有广阔的应用价值和市场前景。
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