一种基于极大似然估计的阵列雷达测角方法

    公开(公告)号:CN111427022A

    公开(公告)日:2020-07-17

    申请号:CN202010381667.6

    申请日:2020-05-08

    Abstract: 本发明提供一种基于极大似然估计的阵列雷达测角方法,其中,方法包括:获取阵列雷达的阵元信息,根据阵元信息计算阵列雷达的导向矢量;根据导向矢量构建初始回波信号模型,根据主分量求逆法对初始回波信号模型进行抗干扰处理,得到目标回波信号模型;基于目标回波信号模型,根据极大似然估计算法,构造关于回波信号参数的测角代价函数,回波信号参数包括方位和俯仰;将回波信号参数依次带入测角代价函数,选取使得测角代价函数最小的目标回波信号参数,目标回波信号参数对应的角度即为测得的目标角度。该技术方案利用极大似然估计实现目标角度的估角,使雷达系统利用数字信号处理的优势,实现复杂场景下目标角度的测量。

    基于重要性采样的宽带雷达检测门限确定及目标检测方法

    公开(公告)号:CN112904292B

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202110118935.X

    申请日:2021-01-28

    Abstract: 本发明提供一种基于重要性采样的宽带雷达检测门限确定及目标检测方法,通过基于重要性采样生成随机噪声样本;将随机噪声样本输入宽带雷达检验统计量生成器,生成检验统计量;分别计算各检验统计量的重要性权值;基于检验统计量的重要性权值,确定该检验统计量对应的虚警概率;绘制虚警概率与检测门限之间的关系曲线;采用线性插值法,确定给定虚警概率对应的检测门限。重要性采样方法使采样算法能够更高效地生成对计算虚警概率贡献相对较大的样本,以降低准确地绘制上述虚警概率与检测门限的关系曲线所需的最少样本的数量,使检测门限的计算过程更高效,易于工程化实现,适应宽带雷达设置较低虚警概率的需要。

    基于傅立叶域锁模光电振荡器的微波光波协同探测系统

    公开(公告)号:CN116660857A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310582262.2

    申请日:2023-05-22

    Abstract: 本发明公开了基于傅立叶域锁模光电振荡器的微波光波协同探测系统,涉及微波光子学技术领域。该系统包括:基于傅立叶域锁模光电振荡器的线性调频信号生成模块、微波光子雷达收发模块和激光雷达收发模块。激光雷达所用的线性调频光信号由基于傅立叶域锁模光电振荡器的线性调频信号生成模块直接产生,微波光子雷达所用的线性调频微波信号由模块产生的光信号再经20GHz高速光电探测器转换后产生。通过微波光子技术中微盘光滤波器代替离散的陷波滤波器,产生大带宽的线性调频信号,供激光雷达和微波雷达同时使用,实现了系统的小型化。同时应对不同环境,系统可调节至不同处理模式,充分发挥微波光波协同探测优势,使用更适合于当前环境的雷达探测系统。

    硅基集成傅里叶域锁模光电振荡器芯片及系统及补偿方法

    公开(公告)号:CN116646824A

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202310685471.X

    申请日:2023-06-09

    Abstract: 本发明公开了硅基集成傅里叶域锁模光电振荡器芯片及系统及补偿方法,涉及光电子学技术领域,该芯片通过在单个硅基光子芯片即上集成高速电光调制器、微环滤波器、高速光电探测器等光电器件,产生宽带线性调频信号产生芯片,大幅度提高传统雷达分辨率。将雷达信号产生系统集成化、芯片化,缩小系统体积的同时也降低了功耗、节约了成本;通过硅基集成傅里叶域锁模光电振荡器芯片产生的扫频光信号输入到非平衡马赫曾德尔光纤干涉仪中,得到补偿信号。基于重采样定理,对线性调频信号的扫频非线性进行实时补偿。由于只需要采集拍频信号,降低了后端信号处理器件的采样率。

    一种输出功率恒定的宽带微波光子移相器

    公开(公告)号:CN113991266B

    公开(公告)日:2022-11-08

    申请号:CN202111188379.X

    申请日:2021-10-12

    Abstract: 本发明提供一种输出功率恒定的宽带微波光子移相器,能够实现单个紧凑微环结构下对高频宽带微波信号在大于360°范围内连续移相的功能,降低了调谐难度;同时,移相过程中输出微波信号功率可保持恒定,增加了实用性;移相器的工作频率上限仅由探测器带宽与移相器自由光谱区范围决定,工作带宽大;此外,本发明无需使用可调谐激光器,只需通过热光调制改变谐振器谐振波长即可改变光载波信号在谐振谱中的相对位置,达到移相功能,可降低成本。

    一种基于深度目标检测网络的雷达混合干扰感知方法

    公开(公告)号:CN115201766A

    公开(公告)日:2022-10-18

    申请号:CN202210539344.4

    申请日:2022-05-17

    Abstract: 本发明提出一种基于深度目标检测网络的雷达混合干扰感知方法,将不同类型的干扰进行排列组合,获取在每个干扰场景下的仿真基带信号,构建数据集;预设目标检测网络的训练参数,将干扰类型和位置作为标签,将训练集输入目标检测网络进行训练;待损失函数下降到趋于稳定,得到训练好的目标检测网络;将测试集输入训练好的目标检测网络,得到干扰类型和位置。并在此基础上,基于时频定位信息完成干扰时频参数估计。因此,区别于传统分类网络只能识别样本中存在单一干扰的场景,本发明在混合多干扰场景下,也可以获得样本中全部干扰类型,并且进一步获得干扰时频参数,从而辅助工作人员对抗干扰方式进行合理化选择以及优化。

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