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公开(公告)号：CN109117776B
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN201810868550.3
申请日：2018-08-02
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于航迹信息的飞机与气象杂波分类识别方法，首先根据飞机和气象杂波航迹信息变化的不同，提取能反映目标本质特性的特征；然后利用飞机和气象杂波区别明显的特征，用于识别出部分样本，这样逐层推进，最后利用分类器对剩余的样本进行分类识别，完成对所有飞机和气象杂波的分类识别。用于解决飞机和气象杂波航迹多样性的问题。
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公开(公告)号：CN109975780A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910306289.2
申请日：2019-04-17
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种基于脉冲多普勒雷达时域回波的直升机型号识别算法，用于战场侦察雷达快速准确地鉴别直升机型号。基于时域回波的直升机型号鉴别算法通过CLEAN算法进行杂波抑制，去掉噪声得到不含噪声和杂波的目标时域回波，获取峰值间隔作为特征，通过SVM分类器进行分类鉴别。在较短的积累时间内准确的鉴别不同直升机。
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公开(公告)号：CN107506794A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710727147.4
申请日：2017-08-23
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于决策树的地面运动目标分类算法，该算法用于战场环境地面战场侦察雷达对轮式车辆、履带式车辆、单人和小分队的准确分类识别。首先进行杂波抑制和特征提取，基于每个特征利用贝叶斯分类器对训练样本进行训练，确定分类器门限，然后计算熵不纯度，以熵不纯度减少量最大为准则，寻找最优特征，进行分层分类。解决了四类目标分层分类过程中的特征最优选择问题：算法中基于熵不纯度减小量最大准则来选择特征作为根节点和层节点。相比基于经验的特征选择算法，基于决策树的特征选择能够实现分层过程中的特征择优，保证分层分类算法的性能。
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公开(公告)号：CN106054157A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610574381.3
申请日：2016-07-20
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G01S7/41
CPC classification number: G01S7/41
Abstract: 本发明公开了一种基于Keystone变换的数字Dechirp宽带相控阵雷达数字波束形成技术。本发明解决了宽带数字相控阵雷达宽角范围内同时形成多波束存在的运算量大、孔径渡越问题。首先对单个阵元宽带中频数字回波信号进行数字Dechirp混频、抽取，大大降低了信号带宽；然后采用阵元级Keystone变换，将所有阵元不同角度的回波搬移到0号阵元目标回波参考位置，巧妙地将宽带DBF运算量降低到窄带DBF的量级，同时保留了宽带DBF的距离高分辨性能。同传统的方法相比，运算量更低，便于工程实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105954740A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610255917.5
申请日：2016-04-22
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明公开基于局部白化的极化检测快速实现方法，该方法用于雷达极化检测处理的快速实现。本发明既解决了极化白化滤波对杂波平稳性的要求，又大大降低了滑窗白化滤波运算量太大的问题：本快速实现方法的处理流程为一次检测+最大值聚类+极化白化滤波+二次检测，该快速实现方法解决了极化白化滤波需要杂波在长距离窗内的分布平稳性的要求，又通过最大值聚类后进行极化白化滤波的处理流程大大降低了滑窗极化白化所带来的巨大运算量，极其适用于工程设计实现。
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公开(公告)号：CN116953689A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310770486.6
申请日：2023-06-27
Applicant: 西安电子工程研究所
Abstract: 本发明涉及一种结合频谱特征的粒子滤波检测前跟踪方法，属于机器学习、雷达目标跟踪领域。对单帧雷达信号距离‑多普勒平面，按照距离单元获得每个距离单元对应的多普勒频域信号，对多普勒频域信号提取特征，分类识别该距离单元是否可能存在目标。在距离‑多普勒平面中，将可能存在目标的距离单元对应的区域作为粒子生成的范围。通过对观测值和真实值的误差反馈，得到粒子的权重，实现当前帧的目标状态和位置估计。在多帧之间通过贝叶斯递推来传播粒子的状态，实现帧间数据的关联和积累。本发明方法通过频谱特征的提取和利用，缩小粒子滤波中粒子的生成范围，实现降低粒子数目，提高跟踪精度的目的。
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公开(公告)号：CN115754955A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211298380.2
申请日：2022-10-23
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G01S7/41
Abstract: 本发明涉及一种雷达原始数据中配试目标数据快速提取方法，包括以下步骤：从雷达原始数据中依次读取雷达每个CPI的惯导和雷达信息，读取配试目标上安装的GPS设备记录的信息，从两设备的时间信息中找到两者同时工作时间段，将低速率的配试目标公共时间段内的数据插值到与雷达相同的更新率，查找插值后配试目标信息和雷达NED方位角的交叉点附近4个雷达波束指向的雷达信息和雷达原始数据索引值，计算雷达波束照射到配试目标时真实距离和两者相对速度，将原始数据索引值对应的雷达原始数据信息、配试目标信息、真实距离和相对速度存储到文本文件中，从原始数据中提取含有配试目标的信息存储到新的文件中，作为后续雷达系统分析和指标分析的数据输入。
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公开(公告)号：CN108132460B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201711281001.8
申请日：2017-12-07
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G01S7/292
Abstract: 本发明涉及一种基于频域通道均衡的脉冲压缩补偿算法，首先获得强信噪比孤立点目标的回波，对目标回波进行傅里叶变换，存储处理后的频谱结果，并对M个脉冲的频谱信号求平均；再根据雷达参数和信号模型，产生理想的发射信号，并对发射信号作同样点数的傅里叶变换；用发射信号的频谱与实际回波的频谱相除，获得频域通道均衡系数。对回波进行频域脉冲压缩时，在频域乘以频域通道均衡系数进行补偿。通过该方法进行补偿后，目标在时域的脉冲压缩结果主瓣变窄，在后续进行距离像拼接时，出现虚假的‘伪峰’的概率降低。
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公开(公告)号：CN107506794B
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201710727147.4
申请日：2017-08-23
Applicant: 西安电子工程研究所
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于决策树的地面运动目标分类算法，该算法用于战场环境地面战场侦察雷达对轮式车辆、履带式车辆、单人和小分队的准确分类识别。首先进行杂波抑制和特征提取，基于每个特征利用贝叶斯分类器对训练样本进行训练，确定分类器门限，然后计算熵不纯度，以熵不纯度减少量最大为准则，寻找最优特征，进行分层分类。解决了四类目标分层分类过程中的特征最优选择问题：算法中基于熵不纯度减小量最大准则来选择特征作为根节点和层节点。相比基于经验的特征选择算法，基于决策树的特征选择能够实现分层过程中的特征择优，保证分层分类算法的性能。
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